Avis des lecteurs
Résumé:Ce livre propose une introduction complète et neutre au data mining et à l'entreposage de données, s'adressant à la fois aux débutants et aux lecteurs plus avancés. Il comprend des explications solides sur les mathématiques sous-jacentes et une variété de méthodes d'exploration de données. Cependant, certains lecteurs ont trouvé frustrants l'obscurité de l'écriture, le manque d'exemples pratiques et les réponses manquantes aux exercices.
Avantages:⬤ Couverture complète des concepts et algorithmes de data mining.
⬤ L'approche neutre vis-à-vis des fournisseurs permet une certaine flexibilité dans la mise en œuvre.
⬤ Bon matériel d'introduction avec des explications solides sur les mathématiques.
⬤ Le format questions-réponses facilite l'apprentissage.
⬤ Recommandé pour les débutants et les praticiens avancés.
⬤ Contient un bon contenu théorique et de nombreuses références.
⬤ Certains lecteurs trouvent l'écriture obscure et difficile à suivre.
⬤ L'absence de réponses aux exercices réduit son utilité en tant que manuel.
⬤ Les exemples sont souvent incomplets et ne présentent pas de solutions complètes.
⬤ Le livre peut être trop abstrait et manque d'exemples pratiques utilisant des systèmes de base de données réels.
⬤ Certains trouvent que le contenu est dépassé et qu'il n'est pas assez approfondi pour des études supérieures.
(basé sur 23 avis de lecteurs)
Titre original :
Data Mining: Concepts and Techniques
Contenu du livre :
Data Mining : Concepts and Techniques, Fourth Edition présente les concepts, les principes et les méthodes d'extraction de schémas, de connaissances et de modèles à partir de différents types de données pour diverses applications. Plus précisément, il se penche sur les processus de découverte de modèles et de connaissances à partir de collections massives de données, connus sous le nom de découverte de connaissances à partir de données, ou KDD (Knowledge Discovery from Data).
Il se concentre sur la faisabilité, l'utilité, l'efficacité et l'extensibilité des techniques d'exploration de données pour les grands ensembles de données. Après une introduction au concept de data mining, les auteurs expliquent les méthodes de prétraitement, de caractérisation et d'entreposage des données. Ils répartissent ensuite les méthodes d'exploration de données en plusieurs tâches principales, en introduisant des concepts et des méthodes d'exploration de motifs fréquents, d'associations et de corrélations pour les grands ensembles de données, la classification des données et la construction de modèles, l'analyse des grappes et la détection des valeurs aberrantes.
Les concepts et les méthodes d'apprentissage profond sont systématiquement présentés dans un chapitre. Enfin, le livre couvre les tendances, les applications et les frontières de la recherche dans le domaine de l'exploration des données.
Autres informations sur le livre :
| ISBN : | 9780128117606 |
| Auteur : | |
| Éditeur : | |
| Langue : | anglais |
| Reliure : | Broché |
| Année de publication : | 2022 |
| Nombre de pages : | 752 |
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