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 aux lecteurs :
- de s'intégrer à une équipe de data-scientists, - d'aborder des articles de recherche possédant une haute teneur en mathématiques, - le cas échéant de développer en langage R, y compris des algorithmes nouveaux et de beaux graphiques, - ou tout simplement de manager une équipe projet comprenant des data scientists, en étant à même de dialoguer avec eux de façon efficace.
L'ouvrage 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, 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 aborde le thème en faisant l'économie de mathématiques ou de formalismes dissuasifs.
L'ensemble du code de tous les exemples de l'ouvrage et toutes les données traitées dans le code sont en téléchargement sur le site www.editions-eni.fr.
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