Les éditions Dunod présentent « Big Data et machine learning, manuel du data scientist »
Les éditions Dunod présentent « Big Data et machine learning, manuel du data scientist »,
un ouvrage pour vous éclairer sur les enjeux complexes du Big Data
La chute exponentielle des coûts de l’espace de stockage et de la CPU au cours de ces deux dernières décennies ont fortement contribué à l’émergence du Big Data, ce phénomène aux multiples facettes dont l’impact sur les acteurs et les métiers de la DSI est difficilement prévisible.
De plus, durant cette décennie, de grandes enseignes dans le secteur web de la trempe de Facebook, Google ou même Yahoo se sont mis à développer de nouvelles technologies pour des besoins qui se créaient. Aussi, des systèmes de stockage distribués à l’échelle du pétaoctet ainsi que des traitements massivement parallèles et valorisation des données non structurées ont vu le jour.
Pendant ce temps, les méthodes mathématiques et statistiques et les algorithmes sophistiqués qui sont au cœur même de l’analyse prédictive ont pris un essor considérable. Autant d’éléments qui mettent le Big Data et le machine learning au centre d’une révolution majeure relative aux données, que ce soit en termes d’usage ou de quantité.
Pour mieux cerner les enjeux d’un projet Big Data, l’éditeur Dunod vous propose « Big Data et machine learning, manuel du data scientist ». Tout au long des douze chapitres répartis en trois grandes parties, ce guide ambitionne de vous apporter des notions théoriques notamment dans la première partie consacrée aux fondements du Big Data où il sera question du Big Data dans les organisations. La partie deux quant à elle sera axée sur le métier de data scientist. Ici, en plus de glaner également des notions théoriques comme sur le traitement statistique de données ou de calcul distribué, vous y verrez aussi des exemples de machine learning. Et enfin la troisième partie aborde le sujet des outils du Big Data comme l’écosystème Hadoop, Apache Storm ou encore les architectures λ.
Si vous vous posez des questions comme « quelles sont les données qui relèvent effectivement du Big Data ? Quelles sont les compétences à développer pour pleinement tirer parti de ces outils ? Quels seront les impacts du Big Data au niveau de l’organisation de l’entreprise ? », les auteurs de ce livre se proposent d’y apporter des réponses argumentées.
Ce livre sera également particulièrement utile à toute personne (data scientist, DSI, chef de projet, spécialiste métier, etc.) désirant avoir une vue globale du Big Data dans le contexte de l’analyse prédictive ou de la meilleure utilisation possible des données au sein de l’entreprise.
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