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Data mining. Découverte de connaissances dans les données, 2e édition - Découverte de connaissances dans les données - Vuibert - 9782311405606 - Livre - Unitheque.com
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Data mining. Découverte de connaissances dans les données, 2e édition - Vuibert - 9782311405606 -
Data mining. Découverte de connaissances dans les données, 2e édition 

Data mining. Découverte de connaissances dans les données, 2e édition
Découverte de connaissances dans les données

Tout sur le data mining dans un ouvrage entièrement mis à jour. Révolution de l'ingénierie de la connaissance, permettant de découvrir de nouvelles corrélations, tendances et modèles au sein de grandes masses de données, le data mining (ou fouille de données) [...]
[lire le résumé du livre]

Auteur : 

Editeur : Vuibert

Date parution :

Reliure :
Broché
Nbr de pages :
356
Dimension :
17 x 24 x 2.2 cm
Poids :
656 gr
ISBN 10 :
2311405608
ISBN 13 :
9782311405606
44,00 €
Disponible expédié
sous 4 à 8 jours

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Quel est le sujet du livre "Data mining. Découverte de connaissances dans les données, 2e édition"

Tout sur le data mining dans un ouvrage entièrement mis à jour.

Révolution de l'ingénierie de la connaissance, permettant de découvrir de nouvelles corrélations, tendances et modèles au sein de grandes masses de données, le data mining (ou fouille de données) est devenu l'outil de veille technologique, stratégique et concurrentielle par excellence, grâce à des logiciels d'analyse toujours plus puissants. Seule une bonne compréhension des mécanismes complexes, au carrefour de l'algorithmique et de la statistique, qui sous-tendent ces logiciels permet de les utiliser efficacement et de transformer des données brutes en connaissance, c'est-à-dire en information mobilisable pour prendre des décisions pertinentes.

Mêlant la théorie et la pratique au travers d'exemples et d’exercices concrets, abondamment illustré, ce livre propose une méthodologie claire du data mining en expliquant ses concepts et techniques : classification et clusterisation, exploration et prédiction, arbres de décision, réseaux de neurones et de Kohonen, règles d’association, évaluation des modèles, etc.

Cette deuxième édition, largement remaniée, propose de nouveaux chapitres sur l’analyse statistique multivariée, la préparation des données, l’imputation des données manquantes et introduit une douzaine de nouveaux concepts. Le code R de chaque modèle présenté est fourni (et proposé en ligne), ainsi qu’une annexe sur la visualisation et l’analyse descriptive des données pour les lecteurs qui désireraient revoir quelques notions de base en statistiques.


 

 


Auteurs :

Traducteur Auteur Auteur Daniel T. Larose a obtenu son PHD en statistiques à l'université du Connecticut. Il es professeur de mathématiques et a été te fondateur et le directeur des programmes de Data Mining de ta CCSU. Il est par ailleurs consultant en data science pour de grandes entreprises américaines. Chantal D. Larose a obtenu son PHD en statistiques à l'université du Connecticut. Ses recherches se concentrent sur l'imputation des données manquantes et la classification Elle enseigne les statistiques à l'université. Thierry Vallaud a obtenu 3 doctorats et 6 masters autour des problématiques de la data science. Il est l'auteur de plusieurs ouvrages sur le sujet. Il travaille dans te domaine depuis plus de 25 ans sur des questions métiers très différentes pour des entreprises et des administrations en France et à l'étranger.

Tout sur le data mining dans un ouvrage entièrement mis à jour.

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