| Titre : | La data science pour modéliser les systèmes complexes : optimiser la prédiction, l'estimation et l'interprétation | | Type de document : | texte imprimé | | Auteurs : | Alain Chautard, Auteur | | Editeur : | Paris [France] : Dunod | | Année de publication : | 2022 | | Collection : | Technique et Ingénierie | | Sous-collection : | Série Gestion industrielle | | Importance : | 1 vol. (IX-210 p.) | | Présentation : | ill. | | Format : | 24 cm | | ISBN/ISSN/EAN : | 978-2-10-083087-9 | | Note générale : | Bibliogr. p. 203-207. Index | | Langues : | Français | | Mots-clés : | Analyse des données Données massives Gestion Systèmes complexes Modèles mathématiques | | Résumé : | La data science est devenue un outil de prévision et d'aide à la décision indispensable aux ingénieurs, aux chercheurs et aux responsables en charge de la gestion des projets et des processus. Toutefois, son application à des systèmes complexes exige de dépasser les méthodes linéaires de modélisation généralement appliquées. En effet, si ces méthodes fonctionnent dans la plupart des environnements, elles présentent d'importants biais dès lors que l'on a affaire à des systèmes complexes (météorologie, physique non linéaire, économétrie, finance, etc.).
En s'appuyant sur trois cas concrets représentatifs (environnement physique, marchés financiers, gestion de projet), cet ouvrage illustre comment exploiter les données de systèmes complexes pour construire des modèles maîtrisables, exploitables et performants en termes de prédiction, d'estimation et d'interprétation. Il offre une réflexion globale sur les spécificités des systèmes complexes ainsi que des outils concrets pour mieux les interpréter. |
La data science pour modéliser les systèmes complexes : optimiser la prédiction, l'estimation et l'interprétation [texte imprimé] / Alain Chautard, Auteur . - Paris (France) : Dunod, 2022 . - 1 vol. (IX-210 p.) : ill. ; 24 cm. - ( Technique et Ingénierie. Série Gestion industrielle) . ISBN : 978-2-10-083087-9 Bibliogr. p. 203-207. Index Langues : Français | Mots-clés : | Analyse des données Données massives Gestion Systèmes complexes Modèles mathématiques | | Résumé : | La data science est devenue un outil de prévision et d'aide à la décision indispensable aux ingénieurs, aux chercheurs et aux responsables en charge de la gestion des projets et des processus. Toutefois, son application à des systèmes complexes exige de dépasser les méthodes linéaires de modélisation généralement appliquées. En effet, si ces méthodes fonctionnent dans la plupart des environnements, elles présentent d'importants biais dès lors que l'on a affaire à des systèmes complexes (météorologie, physique non linéaire, économétrie, finance, etc.).
En s'appuyant sur trois cas concrets représentatifs (environnement physique, marchés financiers, gestion de projet), cet ouvrage illustre comment exploiter les données de systèmes complexes pour construire des modèles maîtrisables, exploitables et performants en termes de prédiction, d'estimation et d'interprétation. Il offre une réflexion globale sur les spécificités des systèmes complexes ainsi que des outils concrets pour mieux les interpréter. |
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