Da­ta Science

Cours et exer­cices

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Des­ti­né à un large pu­blic - dé­ve­lop­peurs, chefs de pro­jet, da­ta scien­tists, in­gé­nieurs... -, cet ou­vrage col­lec­tif pré­sente les fon­de­ments scien­ti­fiques et les com­po­santes es­sen­tielles de la science des don­nées. Il pro­pose un ex­po­sé re­liant la théo­rie aux al­go­rithmes dé­ve­lop­pés dans ces do­maines. Il in­clut tous les as­pects : cal­cul hautes per­for­mances, dé­com­po­si­tion ma­tri­cielle/ ten­so­rielle, mo­dèles gé­né­ra­tifs... Les der­niers cha­pitres portent sur le deep lear­ning et la vi­sua­li­sa­tion in­ter­ac­tive d’in­for­ma­tions. Mas­sih-re­za Ami­ni, Re­naud Blanch, Ma­rianne Clau­sel, Jean-bap­tiste Du­rand, Éric Gaus­sier, Jé­rôme Ma­lick, Chis­tophe Pi­card, Vivien Qué­ma, Georges Qué­not, Édi­tions Ey­rolles, 262 pages, 32 €

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