PDF gratuit Data Scientist et langage R - Guide d'autoformation à l'exploitation des Big Data

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Cette lettre pourrait ne pas vous affecter à devenir plus intelligents, mais guider Data Scientist Et Langage R - Guide D'autoformation à L'exploitation Des Big Data que nous fournissons sera certainement vous inciter à être plus intelligent. Oui, vous comprendrez plus que d' autres qui ne sont pas à tout le moins. C'est exactement ce que appelle l'improvisation de vie de qualité supérieure. Pourquoi ce doit Data Scientist Et Langage R - Guide D'autoformation à L'exploitation Des Big Data Il est parce que c'est votre thème préféré à lire. Si vous similaire à ce Data Scientist Et Langage R - Guide D'autoformation à L'exploitation Des Big Data thème à propos, pourquoi ne pas consulter Guide Data Scientist Et Langage R - Guide D'autoformation à L'exploitation Des Big Data pour améliorer votre discussion?

Data Scientist et langage R - Guide d'autoformation à l'exploitation des Big Data

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Data Scientist Et Langage R - Guide D'autoformation à L'exploitation Des Big Data . Dans ce cas , vous aimez vérifier beaucoup? Juste ce que sur le type de guidage Data Scientist Et Langage R - Guide D'autoformation à L'exploitation Des Big Data Le devriez vérifier? Eh bien, tout le monde a sa propre raison devrait vérifier certains e-books Data Scientist Et Langage R - Guide D'autoformation à L'exploitation Des Big Data La plupart du temps, il va certainement associer à leur besoin d'obtenir des connaissances du e-book Data Scientist Et Langage R - Guide D'autoformation à L'exploitation Des Big Data, ainsi que vouloir vérifier simplement pour obtenir amusement. Romans, livre de contes, ainsi que d' autres publications agréables finissent par être si préféré ce jour. En outre, les livres scientifiques seront également le besoin le plus efficace de choisir, en particulier pour les étudiants, les enseignants, les médecins, les gens d'affaires, ainsi que d'autres professions qui aiment lire.

Maintenant, votre temps est de produire les différents ambiance de votre vie quotidienne. Vous ne pouvez pas vraiment l'impression que ce sera si silencieux de reconnaître que ce livre est certainement le vôtre. Et aussi exactement comment vous pouvez attendre le livre à lire, vous pouvez trouver le lien juste web qui a été offert dans ce site. Ce site va certainement vous donner tous les deux exemplaires du doux FIE livre qui peut être si facile à découvrir. Connecté à cette condition, vous pouvez vraiment comprendre que le livre est toujours attaché à la vie ainsi que l'avenir.

Même si vous avez le livre de vérifier que; il ne sera pas vraiment vous faire sentir que votre temps est vraiment limité. Il est non seulement le temps qui pourrait vous faire sentir vraiment si préféré rejoindre le livre. Lorsque vous avez choisi le livre en fait passer en revue, vous pouvez enregistrer le temps, même quelques temps de lire en permanence. Quand vous pensez que le temps est non seulement pour obtenir guide, vous pouvez le prendre ici. Voilà pourquoi nous vous appartenons à utiliser les moyens faciles à obtenir le livre.

Quand son est le moment pour vous de toujours faire gérer la fonctionnalité du livre, vous pouvez faire beaucoup que le livre est vraiment recommandé pour vous d'obtenir la suggestion la plus efficace. Ce ne sont pas seulement des concepts les plus fines pour obtenir la vie mais en plus d'entreprendre la vie. Le mode de vie est parfois respecté l'instance de perfections, mais il sera telle chose à faire. En plus maintenant, guide est conseillé de nouveau ici pour lire.

Détails sur le produit

Broché: 663 pages

Editeur : Editions ENI (9 mars 2016)

Collection : Epsilon

Langue : Français

ISBN-10: 2409000436

ISBN-13: 978-2409000430

Dimensions du produit:

21,6 x 3,4 x 17,8 cm

Moyenne des commentaires client :

3.6 étoiles sur 5

8 commentaires client

Classement des meilleures ventes d'Amazon:

280.981 en Livres (Voir les 100 premiers en Livres)

Livre touffu, moyennement bien présenté : j'aurais préféré une partie traitant spécifiquement le langage R, les rappels de l'utilisation des formules mathématiques appliquées aux statistiques, et ensuite comment programmer en R ces formules et avoir le résultat... donc la présentation ne me convient pas.

Bon bouquin.

Commandé par curiosité, je vous déconseille fortement de faire la même erreur. Cet ouvrage est tout simplement une parodie. Les trois avis extrêmement élogieux publiés sur Amazon dès la sortie de ce livre furent très probablement rédigés par des "amis" de l'auteur, je ne vois pas d'autre explication.L'auteur nous embarque dans une succession confuse, incomplète et parfois approximative de méthodes de Statistique et de Machine Learning, sans grand recul théorique ni organisation pertinente de l'information. "Tous les experts s'accordent à dire que 90% des usages du Big Data proviennent de l'utilisation des data sciences" : il s'agit de la première phrase de la description du produit, et elle n'a aucun sens !Au mieux, le lecteur y trouvera une introduction au langage R. Soulignons que l'ouvrage propose l'ensemble des codes en open-source, ce qui est une bonne chose. Malgré tout, nous restons extrêmement loin de l'ambition annoncée qui est, je cite, de "proposer une formation complète et opérationnelle sur les data-science". Un lecteur sans autre formation que cet ouvrage ne sera en aucun cas en mesure de "s'intégrer à une équipe de data-scientists".Enfin, pas un mot sur les technos Big Data (Spark, Hadoop, Map Reduce, les langages PIG et HIVE...), uniquement les banalités marketing habituelles comme "les trois V du Big Data", ce qui est un comble pour un ouvrage comportant ce mot-clé "Big Data" en sous-titre.À fuir donc, gardez vos 54 euros pour une meilleure référence. Pour l'aspect Machine Learning, le "Introduction to Statistical Learning, with Applications in R" de James et al. est très bien pour commencer, avant d'autres références plus techniques. Concernant les autres aspects abordés dans l'ouvrage (Stat, Séries Temporelles ou encore NLP), de très bonnes références sont, une fois encore, disponibles sur Amazon pour qui cherche un peu.Enfin, le mieux pour quelqu'un dont l'objectif est vraiment d'obtenir une "formation complète et opérationnelle sur les data-science" pour "s'intégrer dans une équipe" reste encore de prendre le temps de se former. Un Data Scientist, ce n'est pas un consultant Marketing qui a lu une introduction à R et qui a fait le challenge "Titanic" sur Kaggle ! Aujourd'hui, les formations les plus réputées de France dans le domaine (je pense à l'ENSAE ParisTech ou à Télécom ParisTech notamment) proposent des Mastères Spécialisés d'un an en Data Science/Big Data, en plus de leurs classiques cursus ingénieurs post-prépas. Ces formations sont bien plus adaptées que ces pseudo-"guides d'autoformation" pour des professionnels cherchant à réellement se réorienter vers la Data Science.

Pour le moment je n'ai travaillé que les 4 premiers chapitres et un peu le chapitre 9. En pratiquant certains MOOC en anglais sur le big data et les data-sciences, j'ai constaté un gap énorme entre le contenu de ces MOOC (hyper pratiques) et les ouvrages que tout le monde recommande (souvent en anglais) : pas de maths d'un coté, trop de maths de l'autre !Ce livre comble le gap : il associe du texte compréhensible (dans notre langue de Molière) pour un débutant et didactique, avec des exemples détaillés en R (on peut les télécharger pour jouer avec), et des formulations mathématiques pour se préparer à lecture d'autres livres plus théoriques si besoin. Les acronymes en anglais sont aussi expliqués, donc je me "repère" plus dans sur les sites comme GithHub, Stackoverflow etc.A ce stade : un livre que je recommande pour tous ceux qui veulent une lecture concrète pour commencer à manipuler les données avec RStudio et comprendre les étapes "mentales" du datascientist.

Ce livre est censé "proposer une formation complète et opérationnelle sur les data sciences" [...] "sans autre pré-requis qu'un niveau Bac en math et une grande curiosité". Cela est tout simplement faux. Une personne sans connaissance en statistique n'a aucune chance de pouvoir "s'intégrer à une équipe de data scientists". Selon moi, il faut non seulement des connaissances en statistiques mais je pense qu'il faut même déjà avoir des connaissance en data science pour pouvoir aborder ce livre.Les exemples sur le langage R sont la partie intéressante de ce livre. Je dirais que c'est même une bonne introduction à la syntaxe et aux fonctions de base. Pas plus.

Comment dire...Indispensable. Sans doute l'ouvrage le plus didactique sur le sujet. A conseiller a qui souhaite reellement acquerir des competences solides sur ce sujet passionant.

Ce livre m'aide actuellement dans mon apprentissage des datasciences, surtout au niveau pratique.Son point fort : il est vraiment très complet et il y a tout au long du livre le détail des commandes r, étape par étape. Je conseille de ne pas le lire d'une traite (car trop dense) et surtout de refaire les exemples pour ne pas se sentir perdu !Par ailleurs, il n'y a pas beaucoup d'ouvrages en français en datasciences donc c’est un plus vu la complexité des concepts abordés.

Très bon ouvrage didactique que nous propose Henri.Une belle entrée en matière pour quiconque souhaitant s'initier aux Data Sciences.A consommer sans modération! :)Cordialement,Sylvain Cordier

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