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Big Data et Machine Learning - 2e éd. - Les concepts et les outils de la data science, by Pirmin Lemberger Marc Batty
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Détails sur le produit
Broché: 272 pages
Editeur : Dunod; Édition : 2e édition (5 octobre 2016)
Collection : InfoPro
Langue : Français
ISBN-10: 2100754637
ISBN-13: 978-2100754632
Dimensions du produit:
17,5 x 2 x 25 cm
Moyenne des commentaires client :
4.5 étoiles sur 5
15 commentaires client
Classement des meilleures ventes d'Amazon:
76.987 en Livres (Voir les 100 premiers en Livres)
Si comme moi vous ne connaissez rien au monde des Big Data et désirez en appréhender les concepts de base alors ce livre répondra à vos attentes.De nombreux concepts et outils comme les bases de données NoSql, le Machine Learning, le Framework Hadoop, l'analyse en temps réel et bien d'autres sont présentés et expliqués au travers d'exemples simples et concrets.Cela ne vous suffira pas pour maîtriser le Framework Hadoop par exemple mais ce livre est destiné à des personnes qui n'y connaissent rien ou presque en matière de Big Data.Pour approfondir vos connaissances, des livres plus pointus et complets sur les sujets qui vous intéressent vous seront alors nécessaires.Petit bémol (ou gros pour certains lecteurs) mais j'ai trouvé la partie parlant des statistiques / mathématiques (dans le cadre des algorithmes d'analyse par exemple) vraiment ardue. Sans des connaissances préalables de ces notions, les différents chapitres qui y font référence risquent de vous sembler particulièrement opaques.
Ouvrage situé entre la vulgarisation et l'explication technique du sujet.Ce livre est assez technique pour ne pas se réduire à une simple vulgarisation du sujet, tout en prenant assez de hauteur et de recul pour ne pas nous perdre dans des détails trop techniques et insurmontables.C'est une bonne entrée en matière pour qui souhaite comprendre les fondements du Big Data et du Machine Learning, et acquérir les notions fondamentales. En revanche, ne permet pas d'être opérationnel techniquement mais permet de nous orienter vers cette voie, d'une belle manière puisque l'ouvrage est très plaisant et intéressant à lire. J'ai trouvé l'explication du Map Reduce très bonne, très intelligente, l'auteur a bien saisi le concept et nous le partage : ce savoir vaut de l'or. Par contre, pour qui souhaite approfondir les notions de Bases de données relationnelles, Bases de données No SQL, ou de machine learning, une formation technique est indispensable pour être opérationnel, le livre ne le permet pas.Un très bon premier bouquin d'entrée en matière pour permettre au futur Data Scientist / Architect de savoir de quoi il parlera lorsqu'il aura acquis plus tard les connaissances techniques d'Hadoop, Elastic Search, Splunk ou autres environnements Big Data.
C'est un bon livre d'initiation, mais qui montre bien que le machine learning c'est des stats et le big data de l'info, et qu'entre les deux il n'y a pas beaucoup d'association. La machine de Boltzmann restreinte et le dbn sont bien expliqués, tout comme le rnn, par contre la partie infra, pas grand intérêt.
Trés bon bouquin qui présente les problématiques croisées du big data et du machine learning. Surtout destiné a celui ou celle qui n'est pas spécialiste du secteur et qui veut se faire une idée des techniques utilisées. Trés clair et pédagogique.
Livre génial et livre rapidement
Une des références de la littérature Française qui présente le sujet du big data en général.Il n'est pas technique, vous devez vous orienter vers des livres spécialistes du sujet mais il présente l'état de l'art du sujet.Je le recommande !
Très belle synthèse Big data nosql machine learning data science
Ayant envie d’en apprendre plus sur le côté technique de la big data et du ML, ce livre me convient parfaitement.
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