Data Scientist et langage R - Guide d'autoformation à l'exploitation des Big Data

Data Scientist et langage R - Guide d'autoformation à l'exploitation des Big Data

Henri LAUDE / Oct 17, 2019

Data Scientist et langage R Guide d autoformation l exploitation des Big Data Tous les experts s accordent dire que % des usages du Big Data proviennent de l utilisation des data sciences L objectif de ce livre est de proposer une formation compl te et op rationnelle sur les

  • Title: Data Scientist et langage R - Guide d'autoformation à l'exploitation des Big Data
  • Author: Henri LAUDE
  • ISBN: 2409000436
  • Page: 160
  • Format: broch
  • Tous les experts s accordent 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 compl te et op rationnelle sur les data sciences qui permet de d livrer des solutions via l usage du langage R Ainsi, l auteur propose un parcours didactique et professionnalisant qui, sans autre pr requis qu un niveau Bac en math matiques et une grande curiosit , permet aux lecteurs de s int grer une quipe de data scientists, d aborder des articles de recherche poss dant une haute teneur en math matiques, le cas ch ant de d velopper en langage R, y compris des algorithmes nouveaux et de beaux graphiques, ou tout simplement de manager une quipe projet comprenant des data scientists, en tant m me de dialoguer avec eux de fa on efficace L ouvrage ne se cantonne pas aux algorithmes du machine learning, il aborde divers sujets importants comme le traitement du langage naturel, les s ries temporelles, la logique floue, la manipulation des images La dynamique de l ouvrage soutient le lecteur pas pas dans sa d couverte des data sciences, l volution de ses comp tences th oriques et pratiques Le praticien en exercice y d couvrira galement de nombreux savoir faire acqu rir et le manager pourra surfer sur l ouvrage apr s avoir lu attentivement le bestiaire des data sciences de l introduction, qui sans inexactitude ou vulgarisation excessive aborde le th me en faisant l conomie de math matiques ou de formalismes dissuasifs L ensemble du code de tous les exemples de l ouvrage et toutes les donn es trait es dans le code sont en t l chargement sur le site editions eni.

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      160 Henri LAUDE
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      Posted by:Henri LAUDE
      Published :2019-07-09T04:01:56+00:00

    About "Henri LAUDE"

      • Henri LAUDE

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    868 Comments

    1. Livre touffu, moyennement bien présenté : j'aurais préféré une partie traitant spécifiquement le langage R, les rappels de l'utilisation des formules mathématiques appliquées aux statistiques, et ensuite comment programmer en R ces formules et avoir le résultat donc la présentation ne me convient pas.


    2. Commandé par curiosité, je vous déconseille fortement de faire la même erreur. Cet ouvrage est tout simplement une parodie. Les trois avis extrêmement élogieux publiés sur dès la sortie de ce livre furent très probablement rédigés par des "amis" de l'auteur, je ne vois pas d'autre explication.L'auteur nous embarque dans une succession confuse, incomplète et parfois approximative de méthodes de Statistique et de Machine Learning, sans grand recul théorique ni organisation pertinent [...]


    3. Pour le moment je n'ai travaillé que les 4 premiers chapitres et un peu le chapitre 9. En pratiquant certains MOOC en anglais sur le big data et les data-sciences, j'ai constaté un gap énorme entre le contenu de ces MOOC (hyper pratiques) et les ouvrages que tout le monde recommande (souvent en anglais) : pas de maths d'un coté, trop de maths de l'autre !Ce livre comble le gap : il associe du texte compréhensible (dans notre langue de Molière) pour un débutant et didactique, avec des ex [...]


    4. Comment direIndispensable. Sans doute l'ouvrage le plus didactique sur le sujet. A conseiller a qui souhaite reellement acquerir des competences solides sur ce sujet passionant.


    5. Ce livre est censé "proposer une formation complète et opérationnelle sur les data sciences" [] "sans autre pré-requis qu'un niveau Bac en math et une grande curiosité". Cela est tout simplement faux. Une personne sans connaissance en statistique n'a aucune chance de pouvoir "s'intégrer à une équipe de data scientists". Selon moi, il faut non seulement des connaissances en statistiques mais je pense qu'il faut même déjà avoir des connaissance en data science pour pouvoir aborder ce li [...]


    6. Ce livre m'aide actuellement dans mon apprentissage des datasciences, surtout au niveau pratique.Son point fort : il est vraiment très complet et il y a tout au long du livre le détail des commandes r, étape par étape. Je conseille de ne pas le lire d'une traite (car trop dense) et surtout de refaire les exemples pour ne pas se sentir perdu !Par ailleurs, il n'y a pas beaucoup d'ouvrages en français en datasciences donc c’est un plus vu la complexité des concepts abordés.


    7. Très bon ouvrage didactique que nous propose Henri.Une belle entrée en matière pour quiconque souhaitant s'initier aux Data Sciences.A consommer sans modération! :)Cordialement,Sylvain Cordier


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