Collection(s) : Bases de données
Paru le 29/11/2018 | Broché XIII-356 pages
Public motivé
traduction et adaptation de Thierry Vallaud
Data mining
Découverte de connaissances dans les données
Révolution de l'ingénierie de la connaissance, permettant de découvrir de nouvelles corrélations, tendances et modèles au sein de grandes masses de données, le data mining (domaine majeur de la data science) est devenu l'outil de veille technologique, stratégique et concurrentielle par excellence, grâce à des logiciels d'analyse toujours plus puissants. Seule une bonne compréhension des mécanismes complexes, au carrefour de l'algorithmique et de la statistique, qui sous-tendent ces logiciels permet de les utiliser efficacement et de transformer des données brutes en connaissance, c'est-à-dire en information mobilisable pour prendre des décisions pertinentes.
Mêlant la théorie et la pratique au travers d'exemples et d'exercices concrets, abondamment illustré, ce livre propose une méthodologie claire du data mining en expliquant ses concepts et techniques : classification et clusterisation, exploration et prédiction, arbres de décision, réseaux de neurones et de Kohonen, règles d'association, évaluation des modèles, etc.
Cette deuxième édition, largement remaniée, propose de nouveaux chapitres sur l'analyse statistique multivariée, la préparation des données, l'imputation des données manquantes et introduit une douzaine de nouveaux concepts. Le code R de chaque modèle présenté est fourni (et proposé en ligne), ainsi qu'une annexe sur la visualisation et l'analyse descriptive des données pour les lecteurs qui désireraient revoir quelques notions de base en statistiques.
Daniel T. Larose a obtenu son PHD en statistiques à l'université du Connecticut. Il est professeur de mathématiques et a été le fondateur et le directeur des programmes de Data Mining de la CCSU. Il est par ailleurs consultant en data science pour de grandes entreprises américaines.
Chantal D. Larose a obtenu son PHD en statistiques à l'université du Connecticut. Ses recherches se concentrent sur l'imputation des données manquantes et la classification. Elle enseigne les statistiques à l'université.
Thierry Vallaud a obtenu 3 doctorats et 6 masters autour des problématiques de la data science. Il est l'auteur de plusieurs ouvrages sur le sujet. Il travaille dans le domaine depuis plus de 25 ans sur des questions métiers très différentes pour des entreprises et des administrations en France et à l'étranger.
