Big data et machine learning : le manuel du data scientist

Ce livre, co-écrit par l’expert SQLI Pirmin Lemberger et Marc Batty, Médéric Morel, Jean-Luc Raffaëlli, 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. Découvrez cet ouvrage sans modération !
 

MIEUX COMPRENDRE LE BIG DATA ET LE MACHINE LEARNING

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, équipements, etc. Mais quelle solution technique choisir ? Quelles compétences métier développer au sein de la DSI?

L’objectif de l’ouvrage est d’apporter au lecteur des éléments d’appréciations factuels qui lui permettront de se prémunir contre cette avalanche de questions. Son parti pris est de présenter le Big Data sous un angle spécifique, celui de l’analyse prédictive (ou machine learning) : comment peut-on créer des modèles prédictifs, typiquement de comportements humains, à partir des données elles-mêmes ?

Ainsi ce livre apporte un éclairage sur :

• des notions théoriques (traitement statistique des données, calcul distribué...) ;
• des outils (écosystème Hadoop, Storm...) ;
• des exemples de machine learning ;
• l’organisation typique d’un projet de data science.

« 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 » explique Pirmin Lemberger, Responsable de la Veille Technologique pour SQLI et co-auteur du livre.