Exploitation de vastes ensembles de données

Avis des lecteurs

Résumé:

Ce livre est une référence complète sur les méthodes d'exploration de données, rédigée par une équipe réputée de Stanford. Bien qu'il soit loué pour sa clarté et sa couverture à la fois de la théorie et des applications pratiques, certains lecteurs trouvent le langage difficile et les explications de certains algorithmes insuffisantes.

Avantages:

Écriture claire et concise, couvre la théorie et les aspects pratiques de l'exploration de données, convient aux étudiants de premier cycle avancés et aux étudiants de deuxième cycle débutants, référence solide pour les algorithmes populaires.

Inconvénients:

Langage difficile dans certaines sections, rédaction bâclée, couverture incomplète de certains algorithmes, ne convient pas comme source d'apprentissage primaire.

(basé sur 3 avis de lecteurs)

Titre original :

Mining of Massive Datasets

Contenu du livre :

Rédigé par d'éminents spécialistes des bases de données et des technologies Web, cet ouvrage est une lecture essentielle pour les étudiants comme pour les praticiens. La popularité du Web et du commerce sur Internet fournit de nombreux ensembles de données extrêmement volumineux à partir desquels des informations peuvent être glanées par l'exploration de données.

Ce livre se concentre sur les algorithmes pratiques qui ont été utilisés pour résoudre des problèmes clés dans le domaine de l'exploration de données et qui peuvent être appliqués avec succès aux plus grands ensembles de données. Il commence par une discussion sur le cadre MapReduce, un outil important pour la parallélisation automatique des algorithmes. Les auteurs expliquent les astuces du hachage sensible à la localité et des algorithmes de traitement des flux pour l'exploration des données qui arrivent trop rapidement pour un traitement exhaustif.

D'autres chapitres couvrent l'idée du PageRank et les astuces associées pour organiser le Web, les problèmes de recherche d'ensembles fréquents et le clustering. Cette troisième édition comprend une couverture nouvelle et étendue des arbres de décision, de l'apprentissage profond et de l'exploration des graphes de réseaux sociaux.

Autres informations sur le livre :

• ISBN : 9781108476348
• Auteur : Jure Leskovec
• Éditeur : Cambridge
• Reliure : Relié
• Année de publication : 2020
• Nombre de pages : 565