Avis des lecteurs
Résumé:Le livre a reçu des critiques mitigées de la part des utilisateurs. Nombre d'entre eux ont apprécié son style clair et engageant, qui rend les sujets complexes de la science des données plus accessibles. Il comprend des exemples et des exercices utiles qui renforcent la confiance des débutants. Toutefois, certains utilisateurs lui reprochent d'être avant tout un manuel axé sur les logiciels propriétaires plutôt que sur des bases théoriques solides.
Avantages:Style d'écriture clair et attrayant, nombreux exemples et graphiques, exercices utiles (R et Hands-On Data), perspective perspicace grâce à la formation de l'auteur en statistiques, renforce la confiance des débutants.
Inconvénients:Critiqué pour avoir mis l'accent sur les logiciels propriétaires plutôt que sur la théorie, certains ont trouvé qu'il n'était pas bien écrit, d'autres ont reçu le mauvais livre.
(basé sur 8 avis de lecteurs)
Titre original :
Discovering Knowledge in Data: An Introduction to Data Mining
Contenu du livre :
Le domaine de l'exploration de données se situe au confluent de l'analyse prédictive, de l'analyse statistique et de l'intelligence économique. En raison de la complexité et de la taille sans cesse croissantes des ensembles de données et du large éventail d'applications dans les domaines de l'informatique, des affaires et de la santé, le processus de découverte de connaissances dans les données est plus pertinent que jamais.
Ce livre fournit les outils nécessaires pour prospérer dans le monde actuel du big data. L'auteur montre comment exploiter les bases de données existantes d'une entreprise pour augmenter les bénéfices et les parts de marché, et explique soigneusement les méthodes et techniques les plus récentes en matière de science des données. Le lecteur "apprendra le data mining en faisant du data mining". En ajoutant des chapitres sur la préparation de la modélisation des données, l'imputation des données manquantes et l'analyse statistique multivariée, Discovering Knowledge in Data, Second Edition reste la référence éminente sur le data mining
⬤ La deuxième édition d'une référence très appréciée et couronnée de succès sur le data mining, avec une couverture approfondie des applications big data, de l'analyse prédictive et de l'analyse statistique.
⬤ Elle comprend de nouveaux chapitres sur les statistiques multivariées, la préparation à la modélisation des données et l'imputation des données manquantes, ainsi qu'une annexe sur la synthèse et la visualisation des données.
⬤ Offre une couverture complète du langage de programmation statistique R.
⬤ Contient 280 exercices de fin de chapitre.
⬤ Comprend un site web d'accompagnement pour les professeurs d'université qui adoptent le livre.
Autres informations sur le livre :
| ISBN : | 9780470908747 |
| Auteur : | |
| Éditeur : | |
| Reliure : | Relié |
| Année de publication : | 2014 |
| Nombre de pages : | 336 |
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