Data Mining : Le manuel

Avis des lecteurs

Résumé:

Ce livre est très apprécié pour sa couverture complète et détaillée des sujets liés à l'exploration de données et à l'analyse, adaptée aux lecteurs avancés. Bien que loué pour sa profondeur, son organisation et sa clarté, il est critiqué pour son inadaptation aux débutants et pour des problèmes de qualité dans certaines éditions.

Avantages:

Excellente étendue et profondeur des sujets, discussions bien intégrées, explications approfondies avec pseudocode et exemples, écriture claire et perspicace, couverture complète y compris des sujets avancés, adapté à la fois aux manuels scolaires et aux ouvrages de référence.

Inconvénients:

Pas idéal pour les débutants, certaines sections peuvent être trop laconiques pour ceux qui ne sont pas familiers avec les algorithmes, problèmes de qualité physique dans certaines éditions, et format médiocre pour la version Kindle qui rend les formules illisibles.

(basé sur 19 avis de lecteurs)

Titre original :

Data Mining: The Textbook

Contenu du livre :

Ce manuel explore les différents aspects du data mining, des principes fondamentaux aux types de données complexes et à leurs applications, en tenant compte de la grande diversité des domaines de problèmes liés au data mining. Il va au-delà de la focalisation traditionnelle sur les problèmes de data mining pour introduire des types de données avancés tels que le texte, les séries temporelles, les séquences discrètes, les données spatiales, les données graphiques et les réseaux sociaux. Jusqu'à présent, aucun ouvrage n'a abordé tous ces sujets de manière complète et intégrée. Les chapitres de ce livre se répartissent en trois catégories :

⬤ Chapitres fondamentaux : L'exploration de données comporte quatre problèmes principaux, qui correspondent au regroupement, à la classification, à l'exploration de modèles d'association et à l'analyse des valeurs aberrantes. Ces chapitres traitent de manière exhaustive d'une grande variété de méthodes pour ces problèmes.

⬤ Chapitres sur les domaines : Ces chapitres traitent des méthodes spécifiques utilisées pour différents domaines de données tels que les données textuelles, les données chronologiques, les données séquentielles, les données graphiques et les données spatiales.

Chapitres sur les applications : Ces chapitres étudient des applications importantes telles que l'exploration de flux, l'exploration du web, le classement, les recommandations, les réseaux sociaux et la préservation de la vie privée. Les chapitres consacrés aux domaines ont également une saveur appliquée.

Approprié pour les cours d'introduction et les cours avancés de data mining, Data Mining : Le manuel équilibre les détails mathématiques et l'intuition. Il contient les détails mathématiques nécessaires aux professeurs et aux chercheurs, mais il est présenté dans un style simple et intuitif pour améliorer l'accessibilité aux étudiants et aux praticiens industriels (y compris ceux qui ont un bagage mathématique limité). De nombreuses illustrations, exemples et exercices sont inclus, l'accent étant mis sur des exemples sémantiquement interprétables.

Éloge du Data Mining : The Textbook -.

"En lisant ce livre, j'ai déjà décidé de l'utiliser dans mes cours. Il s'agit d'un livre écrit par un chercheur exceptionnel qui a apporté des contributions fondamentales à l'exploration de données, d'une manière qui est à la fois accessible et à jour. Le livre est complet, avec de la théorie et des cas d'utilisation pratiques. C'est un ouvrage indispensable pour les étudiants et les professeurs ! "Qiang Yang, titulaire de la chaire d'informatique et d'ingénierie à l'université des sciences et technologies de Hong Kong.

"Il s'agit de l'ouvrage le plus étonnant et le plus complet sur l'exploration de données. Il couvre non seulement les problèmes fondamentaux, tels que le regroupement, la classification, les valeurs aberrantes et les motifs fréquents, et les différents types de données, y compris les textes, les séries chronologiques, les séquences, les données spatiales et les graphiques, mais aussi diverses applications, telles que les recommandeurs, le Web, les réseaux sociaux et la protection de la vie privée. Il s'agit d'un excellent ouvrage pour les étudiants de troisième cycle et les chercheurs, ainsi que pour les praticiens". -- Philip S. Yu, professeur distingué de l'UIC et titulaire de la chaire Wexler en technologie de l'information à l'université de l'Illinois à Chicago.

Autres informations sur le livre :

• ISBN : 9783319141411
• Auteur : C. Aggarwal Charu
• Éditeur : Springer Nature
• Reliure : Relié
• Année de publication : 2015
• Nombre de pages : 734