Collection(s) : Epsilon
Paru le 09/03/2016 | Broché 663 pages
Perfectionnement
Data Scientist et langage R
Guide d'autoformation à l'exploitation des Big Data
Tous les experts s'accordent à dire que 90% des usages du Big Data proviennent de l'utilisation des data sciences. L'objectif de ce livre est de proposer une formation complète et opérationnelle sur les data sciences qui permet de délivrer des solutions via l'usage du langage R.
Ainsi, l'auteur propose un parcours didactique et professionnalisant qui, sans autre pré-requis qu'un niveau Bac en mathématiques et une grande curiosité, permet au lecteur :
Le livre ne se cantonne pas aux algorithmes du « machine learning », il aborde divers sujets importants comme le traitement du langage naturel, les séries temporelles, la logique floue, la manipulation des images.
La dynamique de l'ouvrage soutient le lecteur pas à pas dans sa découverte des data sciences et l'évolution de ses compétences théoriques et pratiques. Le praticien en exercice y découvrira également de nombreux savoir-faire à acquérir et le manager pourra surfer sur l'ouvrage après avoir lu attentivement le bestiaire des data sciences de l'introduction, qui sans inexactitude ou vulgarisation excessive présente le sujet en faisant l'économie de mathématiques ou de formalismes dissuasifs.
Les programmes R décrits dans le livre sont accessibles en téléchargement sur le site www.editions-eni.fr et peuvent être exécutés pas à pas.
Henri Laude est un professionnel reconnu des Computer Sciences. Il a encadré de nombreux travaux de RetD autour des data sciences, connexes à l'intelligence économique, à l'IA, aux risques, à la détection de fraudes et à la cyberdéfense. Président de l'APIEC (Association pour la Promotion de l'Intelligence Economique), Chief Data Scientist et fondateur du Laboratoire de Data Sciences et Big Data BlueDsX du groupe BlueSoft, il est également co-fondateur de la startup Advanced Research Partners, où il anime la conception d'algorithmes très novateurs implémentés en R et en Python sur des plate-formes Hadoop et Spark.
C'est un passionné de data sciences et il ambitionne de transformer tous les lecteurs de son livre en data geeks ou tout au moins de leur donner suffisamment de culture générale sur le sujet pour servir leurs objectifs.
