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Data science avec Microsoft Azure / Madjid Khichane
Titre : Data science avec Microsoft Azure : ma?itrisez le machine learning sur Cortana Intelligence Suite Type de document : texte imprimé Auteurs : Madjid Khichane (1980-....), Auteur Importance : 1 vol. (346 p.) Présentation : ill. Format : 22 cm ISBN/ISSN/EAN : 978-2-409-01278-5 Prix : 54 EUR Note générale : Index Langues : Français (fre) Mots-clés : Apprentissage automatique ou ou...Microsoft Windows Azure (informatique) Index. décimale : 005.2 Résumé : La Data Science ?etait un sujet plus au moins confin?e dans le monde de la recherche jusqu'?a il y a quelques ann?ees. Aujourd'hui, ?a l'?ere du Big Data, elle trouve sa place dans pratiquement tous les secteurs d'activit?e des entreprises, allant de la DSI aux diff?erents m?etiers. Ce livre s'adresse ?a deux profils de lecteurs, les professionnels ou les ?etudiants, souhaitant se former ?a la Data Science. L'auteur a choisi de traiter ce sujet selon deux axes, scientifique et technique, permettant de donner au lecteur les connaissances th?eoriques et pratiques n?ecessaires ?a la pratique de la Data Science. L'axe scientifique regroupe principalement, mais pas seulement, les notions fondamentales et la d?emarche de la Data Science, la mod?elisation d'un probl?eme et le choix des m?etriques pour mesurer la performance d'un mod?ele ou encore les notions math?ematiques sous-jacentes aux algorithmes du Machine Learning. L'axe technique quant ?a lui couvre les aspects pratiques de la Data Science qui sont, dans ce livre, illustr?es sur la plateforme Microsoft Azure. Ainsi, en plus de l'initiation ?a la Data Science, le lecteur est invit?e ?a d?evelopper une premi?ere comp?etence technique portant sur l'environnement Microsoft Cortana Intelligence Suite et en particulier, sur l'environnement Microsoft Azure Machine Learning Studio. Dans le premier chapitre, l'auteur donne les cl?es pour comprendre les enjeux, acqu?erir le jargon et conna?itre les notions th?eoriques de la Data Science. Le deuxi?eme chapitre introduit la plateforme Microsoft Azure et, ?a travers un exemple complet de pr?eparation de donn?ees, initie le lecteur ?a l'exploitation de l'environnement Microsoft Azure Machine Learning Studio ainsi qu'au d?eveloppement et ?a la configuration des composants les plus couramment utilis?es de la solution Cortana Intelligence Suite. Les chapitres qui suivent sont ensuite consacr?es ?a l'?etude et ?a l'approfondissement des connaissances sur les algorithmes du Machine Learning et les possibilit?es de l'environnement Azure Machine Learning Studio. Pour un Data Scientist, ce livre est l'occasion de d?ecouvrir la solution Microsoft Cortana Intelligence Suite et plus particuli?erement l'environnement Microsoft Azure Machine Learning Studio, qui est l'environnement de d?eveloppement et de d?eploiement des mod?eles pr?edictifs sur la plateforme Microsoft Azure. Pour un ?etudiant, en plus de l'exp?erience pratique sur la plateforme Azure, ce livre peut servir d'introduction aux techniques de la Data Science et ?a la compr?ehension th?eorique des concepts algorithmiques du Machine Learning. Data science avec Microsoft Azure : ma?itrisez le machine learning sur Cortana Intelligence Suite [texte imprimé] / Madjid Khichane (1980-....), Auteur . - [s.d.] . - 1 vol. (346 p.) : ill. ; 22 cm.
ISBN : 978-2-409-01278-5 : 54 EUR
Index
Langues : Français (fre)
Mots-clés : Apprentissage automatique ou ou...Microsoft Windows Azure (informatique) Index. décimale : 005.2 Résumé : La Data Science ?etait un sujet plus au moins confin?e dans le monde de la recherche jusqu'?a il y a quelques ann?ees. Aujourd'hui, ?a l'?ere du Big Data, elle trouve sa place dans pratiquement tous les secteurs d'activit?e des entreprises, allant de la DSI aux diff?erents m?etiers. Ce livre s'adresse ?a deux profils de lecteurs, les professionnels ou les ?etudiants, souhaitant se former ?a la Data Science. L'auteur a choisi de traiter ce sujet selon deux axes, scientifique et technique, permettant de donner au lecteur les connaissances th?eoriques et pratiques n?ecessaires ?a la pratique de la Data Science. L'axe scientifique regroupe principalement, mais pas seulement, les notions fondamentales et la d?emarche de la Data Science, la mod?elisation d'un probl?eme et le choix des m?etriques pour mesurer la performance d'un mod?ele ou encore les notions math?ematiques sous-jacentes aux algorithmes du Machine Learning. L'axe technique quant ?a lui couvre les aspects pratiques de la Data Science qui sont, dans ce livre, illustr?es sur la plateforme Microsoft Azure. Ainsi, en plus de l'initiation ?a la Data Science, le lecteur est invit?e ?a d?evelopper une premi?ere comp?etence technique portant sur l'environnement Microsoft Cortana Intelligence Suite et en particulier, sur l'environnement Microsoft Azure Machine Learning Studio. Dans le premier chapitre, l'auteur donne les cl?es pour comprendre les enjeux, acqu?erir le jargon et conna?itre les notions th?eoriques de la Data Science. Le deuxi?eme chapitre introduit la plateforme Microsoft Azure et, ?a travers un exemple complet de pr?eparation de donn?ees, initie le lecteur ?a l'exploitation de l'environnement Microsoft Azure Machine Learning Studio ainsi qu'au d?eveloppement et ?a la configuration des composants les plus couramment utilis?es de la solution Cortana Intelligence Suite. Les chapitres qui suivent sont ensuite consacr?es ?a l'?etude et ?a l'approfondissement des connaissances sur les algorithmes du Machine Learning et les possibilit?es de l'environnement Azure Machine Learning Studio. Pour un Data Scientist, ce livre est l'occasion de d?ecouvrir la solution Microsoft Cortana Intelligence Suite et plus particuli?erement l'environnement Microsoft Azure Machine Learning Studio, qui est l'environnement de d?eveloppement et de d?eploiement des mod?eles pr?edictifs sur la plateforme Microsoft Azure. Pour un ?etudiant, en plus de l'exp?erience pratique sur la plateforme Azure, ce livre peut servir d'introduction aux techniques de la Data Science et ?a la compr?ehension th?eorique des concepts algorithmiques du Machine Learning. Réservation
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