Big data et machine learning / Pirmin Lemberger

Public ISBD Titre : Big data et machine learning : les concepts et les outils de la data science Type de document : texte imprimé Auteurs : Pirmin Lemberger, Auteur ; Marc Batty, Auteur ; Médéric Morel, Auteur ; Aurélien Géron, Préfacier, etc. Mention d'édition : 2éd. Editeur : Paris [France] : Dunod Année de publication : 2016 Collection : InfoPro. Management des systèmes d'information Importance : 1 vol. (XVI-255 p.). Présentation : ill., couv. ill. en coul. Format : 25 cm. ISBN/ISSN/EAN : 978-2-10-075463-2 Note générale : Suite du tirage : 2018. Autre contribution : Jean-Luc Raffaëlli (auteur). Notes bibliogr. et webogr. Index. Langues : Français Catégories : GESTION:658 Administration et gestion des entreprises Mots-clés : Données massives  Apprentissage automatique  Exploration de données  Big data  Machine learning  Data mining Résumé : 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. 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, machines, etc. Mais quelle solution technique choisir ? Quelles compétences métier développer au sein de la DSI ? Ce livre 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... Cette deuxième édition est complétée et enrichie par des mises à jour sur les réseaux de neurones et sur le Deep Learning ainsi que sur Spark. Big data et machine learning : les concepts et les outils de la data science [texte imprimé] / Pirmin Lemberger, Auteur ; Marc Batty, Auteur ; Médéric Morel, Auteur ; Aurélien Géron, Préfacier, etc.  . -  2éd. . - Paris (France) : Dunod, 2016 . - 1 vol. (XVI-255 p.). : ill., couv. ill. en coul. ; 25 cm.. - (InfoPro. Management des systèmes d'information) . ISBN : 978-2-10-075463-2 Suite du tirage : 2018. Autre contribution : Jean-Luc Raffaëlli (auteur). Notes bibliogr. et webogr. Index. Langues : Français Catégories : GESTION:658 Administration et gestion des entreprises Mots-clés : Données massives  Apprentissage automatique  Exploration de données  Big data  Machine learning  Data mining Résumé : 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. 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, machines, etc. Mais quelle solution technique choisir ? Quelles compétences métier développer au sein de la DSI ? Ce livre 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... Cette deuxième édition est complétée et enrichie par des mises à jour sur les réseaux de neurones et sur le Deep Learning ainsi que sur Spark.

Big data et machine learning / Pirmin Lemberger

Public ISBD Titre : Big data et machine learning : manuel du data scientist Type de document : texte imprimé Auteurs : Pirmin Lemberger, Auteur ; Marc Batty, Auteur ; Médéric Morel, Auteur Editeur : Paris [France] : Dunod Année de publication : 2015 Collection : InfoPro. Management des systèmes d'information Sous-collection : Management des systemes d'information Importance : 219 p. Format : 25 cm ISBN/ISSN/EAN : 978-2-10-072074-3 Langues : Français Catégories : GESTION:658 Administration et gestion des entreprises Mots-clés : Analyse des données  Aspect économique  Données massives  Gestion Résumé : 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. 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, machines, etc. Mais quelle solution technique choisir ? Quelles compétences métier développer au sein de la DSI ? Ce livre 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. Il combine la présentation : • de notions théoriques (traitement statistique des données, calcul distribué...) ; • d’outils (écosystème Hadoop, Storm...) ; • d’exemples de machine learning ; • d’une organisation typique d’un projet de data science. Big data et machine learning : manuel du data scientist [texte imprimé] / Pirmin Lemberger, Auteur ; Marc Batty, Auteur ; Médéric Morel, Auteur . - Paris (France) : Dunod, 2015 . - 219 p. ; 25 cm. - (InfoPro. Management des systèmes d'information. Management des systemes d'information) . ISBN : 978-2-10-072074-3 Langues : Français Catégories : GESTION:658 Administration et gestion des entreprises Mots-clés : Analyse des données  Aspect économique  Données massives  Gestion Résumé : 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. 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, machines, etc. Mais quelle solution technique choisir ? Quelles compétences métier développer au sein de la DSI ? Ce livre 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. Il combine la présentation : • de notions théoriques (traitement statistique des données, calcul distribué...) ; • d’outils (écosystème Hadoop, Storm...) ; • d’exemples de machine learning ; • d’une organisation typique d’un projet de data science.

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658.122-6	658.122-6	Livre externe	BIBLIOTHEQUE D'ANNEXE D'AFLOU	Sciences économiques (afl)	Disponible
658.122-7	658.122-7	Livre externe	BIBLIOTHEQUE D'ANNEXE D'AFLOU	Sciences économiques (afl)	Disponible

Performance des architectures IT / Pascal Grojean

Public ISBD Titre : Performance des architectures IT : disponibilite, temps de reponse, robustesse, montee en charge Type de document : texte imprimé Auteurs : Pascal Grojean, Auteur ; Médéric Morel, Auteur ; Guillaume Plouin, Auteur Editeur : Paris [France] : Dunod Année de publication : 2007 Collection : InfoPro. Management des systèmes d'information Sous-collection : Management des systemes d'information Importance : 1 vol. (XVI-269 p.) Présentation : graph., couv. ill. en coul. Format : 25 cm ISBN/ISSN/EAN : 978-2-10-051262-1 Note générale : IT = information technology Langues : Français Catégories : ECONOMIE:330.0 generalité en economie (dictionnaires ,encyclopedies) Mots-clés : Entreprises  Systèmes d'information  Gestion Résumé : Cet ouvrage s’adresse aux directeurs informatiques, aux responsables des études, aux architectes, aux chefs de projets, aux responsables de la production et aux consultants. Rares sont les ouvrages qui abordent l'efficacité des systèmes d’information sous l’angle technologique, c’est-à-dire en termes d’infrastructures, d’architectures ou d'outils. C’est ce que fait cet ouvrage en abordant méthodiquement les questions délicates sur le rôle du système d’information dans la performance de l’entreprise. La première partie introduit les concepts fondamentaux de la performance (temps de réponse, montée en charge, robustesse...) et les problématiques auxquelles sont confrontés aujourd’hui les équipes de la DSI. La seconde partie souligne l’importance de l’architecture dans la performance et la robustesse des applications du SI. La troisième partie traite des infrastructures matérielles (réseaux, stockage...) et logicielles (applications, bases de données...), qui jouent un rôle clé dans le niveau de performance. La quatrième partie fournit des bonnes pratiques immédiatement utilisables, regroupées par thèmes avec les techniques de programmation, les tests de performance, la gestion de la production et les pratiques de gestion de projet. « Moins Performance des architectures IT : disponibilite, temps de reponse, robustesse, montee en charge [texte imprimé] / Pascal Grojean, Auteur ; Médéric Morel, Auteur ; Guillaume Plouin, Auteur . - Paris (France) : Dunod, 2007 . - 1 vol. (XVI-269 p.) : graph., couv. ill. en coul. ; 25 cm. - (InfoPro. Management des systèmes d'information. Management des systemes d'information) . ISBN : 978-2-10-051262-1 IT = information technology Langues : Français Catégories : ECONOMIE:330.0 generalité en economie (dictionnaires ,encyclopedies) Mots-clés : Entreprises  Systèmes d'information  Gestion Résumé : Cet ouvrage s’adresse aux directeurs informatiques, aux responsables des études, aux architectes, aux chefs de projets, aux responsables de la production et aux consultants. Rares sont les ouvrages qui abordent l'efficacité des systèmes d’information sous l’angle technologique, c’est-à-dire en termes d’infrastructures, d’architectures ou d'outils. C’est ce que fait cet ouvrage en abordant méthodiquement les questions délicates sur le rôle du système d’information dans la performance de l’entreprise. La première partie introduit les concepts fondamentaux de la performance (temps de réponse, montée en charge, robustesse...) et les problématiques auxquelles sont confrontés aujourd’hui les équipes de la DSI. La seconde partie souligne l’importance de l’architecture dans la performance et la robustesse des applications du SI. La troisième partie traite des infrastructures matérielles (réseaux, stockage...) et logicielles (applications, bases de données...), qui jouent un rôle clé dans le niveau de performance. La quatrième partie fournit des bonnes pratiques immédiatement utilisables, regroupées par thèmes avec les techniques de programmation, les tests de performance, la gestion de la production et les pratiques de gestion de projet. « Moins

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330.0.131-1	330.0.131-1	Livre interne	BIBLIOTHEQUE CENTRALE	Economie (bc)	Disponible
004.2-27-1	004.2-27-1	Livre interne	BIBLIOTHEQUE DE FACULTE DES SCIENCES	Informatique (SCI)	Disponible

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