Guide pour comprendre les enjeux d'un projet Big data. Combine la présentation des concepts théoriques (traitement statistique des données, calcul distribué, etc.), la description des outils (Hadoop, Storm, Elastic search, etc.) et des retours d'expérience sur des projets en entreprise. ©Electre 2025
Big Data et machine learning
Manuel du data scientist
Cet ouvrage s'adresse à tous ceux qui réfléchissent à la meilleure utilisation possible des données au sein de l'entreprise, qu'ils soient data scientists, DSI, chefs de projets ou spécialistes métier.
Le Big Data s'est imposé comme une innovation majeure pour toutes les entreprises qui cherchent à construire un avantage concurrentiel grâce à l'exploitation de leurs données clients, fournisseurs, produits, processus, machines, etc.
Mais quelle solution technique choisir ? Quelles compétences métier développer au sein de la DSI ?
Ce livre est un guide pour comprendre les enjeux d'un projet Big Data, en appréhender les concepts sous-jacents (en particulier le machine learning) et acquérir les compétences nécessaires à la mise en place d'un data lab.
Il combine la présentation :
Paru le : 18/02/2015
Thématique : Management- Théories et généralités
Auteur(s) : Non précisé.
Éditeur(s) :
Dunod
Collection(s) : InfoPro
Contributeur(s) : Auteur : Pirmin Lemberger - Auteur : Marc Batty - Auteur : Médéric Morel - Auteur : Jean-Luc Raffaëlli - Préfacier : Michel Delattre
Série(s) : Non précisé.
ISBN : 978-2-10-072074-3
EAN13 : 9782100720743
Reliure : Broché
Pages : XVIII-219
Hauteur: 25.0 cm / Largeur 18.0 cm
Épaisseur: 1.6 cm
Poids: 493 g
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