Bøger af Eric Biernat

Collection Blanche. Nous vivons une epoque tres excitante, qui ramene l?analyse de donnees et les methodes quantitatives au coeur de la societL?aboutissement de nombreux projets de recherche, la puissance de calcul informatique disponible et des donnees a profusion permettent aujourd?hui d?incroyables realisations, grace au travail des data scientists. Un livre de reference pour les data scientists La data science est l?art de traduire des problemes industriels, sociaux, scientifiques, ou de toute autre nature, en problemes de modelisation quantitative, pouvant etre resolus par des algorithmes de traitement de donnees. Cela passe par une reflexion structuree, devant faire en sorte que se rencontrent problemes humains, outils techniques/informatiques et methodes statistiques/algorithmiques. Chaque projet de data science est une petite aventure, qui necessite de partir d?un probleme operationnel souvent flou, a une reponse formelle et precise, qui aura des consequences reelles sur le quotidien d?un nombre plus ou moins important de personnes. Eric Biernat et Michel Lutz proposent de vous guider dans cette aventure. Ils vous feront visiter les vastes espaces de la data science moderne, de plus en plus presente dans notre societe et qui fait tant parler d?elle, parfois par l?intermediaire d?un sujet qui lui est corollaire, les big data. Des etudes de cas pour devenir kaggle master Loin des grands discours abstraits, les auteurs vous feront decouvrir, claviers a la main, les pratiques de leur metier de data scientist chez OCTO Technology, l?un des leaders francais du domaine. Et vous mettrez egalement la main a la pate: avec juste ce qu?il faut de theorie pour comprendre ce qu?impliquent les methodes mathematiques utilisees, mais surtout avec votre ordinateur personnel, quelques logiciels gratuits et puissants, ainsi qu?un peu de reflexion, vous allez participer activement a cette passionnante exploration! A qui s?adresse cet ouvrage? Aux developpeurs, statisticiens, etudiants et chefs de projets ayant a resoudre des problemes de data science. Aux data scientists, mais aussi a toute personne curieuse d?avoir une vue d?ensemble de l?etat de l?art du machine learning.