✓ Data Scientist et langage R Guide d'autoformation à

❮Reading❯ ➵ Data Scientist et langage R Guide d'autoformation à l'exploitation intelligente des Big Data 2e édition ➭ Author Henri Laude – Diamond-gifts.co.uk Tous les experts s'accordent à dire que 90% des usages du Big Data proviennent de l'utilisation des data sciences et que celles ci contribuent à l'essor de l'Intelligence Artificielle L'objectif de Tous les experts s'accordent à dire que 90% des usages du Big Data proviennent de l'utilisation des data sciences et que celles ci contribuent à l'essor de l'Intelligence Artificielle L'objectif de ce livre est de proposer une formation complète et opérationnelle sur les data sciences qui permet de délivrer des solutions via l'usage du langage R Ainsi les auteurs proposent un parcours didactique et professionnalisant qui sans autre pré requis qu'un niveau Bac en mathématiques et une grande curiosité permet au lecteurde s'intégrer à une équipe de data scientists d'aborder la lecture d'articles de recherche en IA ou data sciences le cas échéant de développer en langage R y compris ses propres algorithmes des graphiques complexes et des tableaux de bord interactifs ou tout simplement de manager une équipe projet comprenant des data scientists en étant à même de dialoguer avec eux de façon efficace Le livre ne se cantonne pas aux algorithmes classiques du machine learning arbres de décision réseaux neuronaux il aborde divers sujets importants comme le traitement du langage naturel les séries temporelles la logique floue la manipulation des images Avec cette nouvelle édition le livre s'enrichit de nouveaux sujets comme le développement full stack avec R bases de données processus parallèles programmation fonctionnelle API le partage de résultats d'analyse avec R Markdown et les dashboard Shiny l'étude des représentations cartographiques et l'implémentation de graphes Deep Learning avec TensorFlow La dynamique de l'ouvrage soutient le lecteur pas à pas dans sa découverte des data sciences et l'évolution de ses compétences théoriques et pratiques Le praticien en exercice y découvrira également de nombreux savoir faire à acquérir et le manager pourra surfer sur l'ouvrage après avoir lu attentivement le bestiaire des data sciences de l'introduction qui sans vulgarisation excessive présente le sujet en faisant l'économie de mathématiques ou de formalismes dissuasifs Les programmes R décrits dans le livre sont accessibles en téléchargement sur le site wwweditions enifr et peuvent être exécutés pas à pas Les chapitres du livreIntroduction Premiers pas avec R Maîtriser les bases Techniques et algorithmes incontournables Cadre méthodologique du data scientist Traitement du langage naturel Graphes et réseaux Autres problèmes autres solutions Feature Engineering Compléments utiles Full Stack R Partager ses analyses Cartographie TensorFlow Annexes Conclusion.

Tous les experts s'accordent à dire que 90% des usages du Big Data proviennent de l'utilisation des data sciences et que celles ci contribuent à l'essor de l'Intelligence Artificielle L'objectif de ce livre est de proposer une formation complète et opérationnelle sur les data sciences qui permet de délivrer des solutions via l'usage du langage R Ainsi les auteurs proposent un parcours didactique et professionnalisant qui sans autre pré requis qu'un niveau Bac en mathématiques et une grande curiosité permet au lecteurde s'intégrer à une équipe de data scientists d'aborder la lecture d'articles de recherche en IA ou data sciences le cas échéant de développer en langage R y compris ses propres algorithmes des graphiques complexes et des tableaux de bord interactifs ou tout simplement de manager une équipe projet comprenant des data scientists en étant à même de dialoguer avec eux de façon efficace Le livre ne se cantonne pas aux algorithmes classiques du machine learning arbres de décision réseaux neuronaux il aborde divers sujets importants comme le traitement du langage naturel les séries temporelles la logique floue la manipulation des images Avec cette nouvelle édition le livre s'enrichit de nouveaux sujets comme le développement full stack avec R bases de données processus parallèles programmation fonctionnelle API le partage de résultats d'analyse avec R Markdown et les dashboard Shiny l'étude des représentations cartographiques et l'implémentation de graphes Deep Learning avec TensorFlow La dynamique de l'ouvrage soutient le lecteur pas à pas dans sa découverte des data sciences et l'évolution de ses compétences théoriques et pratiques Le praticien en exercice y découvrira également de nombreux savoir faire à acquérir et le manager pourra surfer sur l'ouvrage après avoir lu attentivement le bestiaire des data sciences de l'introduction qui sans vulgarisation excessive présente le sujet en faisant l'économie de mathématiques ou de formalismes dissuasifs Les programmes R décrits dans le livre sont accessibles en téléchargement sur le site wwweditions enifr et peuvent être exécutés pas à pas Les chapitres du livreIntroduction Premiers pas avec R Maîtriser les bases Techniques et algorithmes incontournables Cadre méthodologique du data scientist Traitement du langage naturel Graphes et réseaux Autres problèmes autres solutions Feature Engineering Compléments utiles Full Stack R Partager ses analyses Cartographie TensorFlow Annexes Conclusion.

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