Avis des lecteurs
Résumé:Le livre est loué pour sa couverture complète des sujets liés à la science des données et pour les contributions de divers auteurs, ce qui le rend utile tant pour les débutants que pour les personnes expérimentées. Cependant, certains évaluateurs expriment leur insatisfaction quant à l'état du livre reçu et notent des problèmes de relecture et de formatage.
Avantages:⬤ Couverture complète de tous les aspects de la science des données
⬤ convient aussi bien aux débutants qu'aux experts
⬤ différents auteurs offrent des perspectives variées
⬤ les chapitres peuvent être lus indépendamment les uns des autres
⬤ explique les concepts qui se cachent derrière les équations dans des contextes pratiques.
⬤ Problèmes liés à l'état physique du livre (annotations et codes utilisés)
⬤ nécessite une relecture et une correction des erreurs
⬤ certains chapitres peuvent être difficiles pour les débutants
⬤ inclusion inutile de code.
(basé sur 8 avis de lecteurs)
Titre original :
The Handbook of Data Science and AI: Generate Value from Data with Machine Learning and Data Analytics
Contenu du livre :
La science des données, le Big Data et l'intelligence artificielle comptent parmi les concepts les plus discutés dans l'industrie, le gouvernement et la société, mais aussi les plus mal compris. Ce livre clarifiera ces concepts et vous fournira des connaissances pratiques pour les appliquer. Caractéristiques :
- Une vue d'ensemble des différents domaines d'application de la science des données.
- Des études de cas tirées de la pratique pour rendre les concepts décrits tangibles.
- Des exemples pratiques pour vous aider à réaliser des projets simples d'analyse de données.
Ce livre aborde le thème de la science des données sous plusieurs angles. Il vous montrera comment construire des plates-formes de données et appliquer des outils et des méthodes de science des données. En cours de route, il vous aidera à comprendre - et à expliquer à diverses parties prenantes - comment générer de la valeur à partir de ces techniques, par exemple en appliquant la science des données pour aider les organisations à prendre des décisions plus rapides, à réduire les coûts et à ouvrir de nouveaux marchés. En outre, il donne vie aux concepts fondamentaux liés à la science des données, y compris les statistiques, les mathématiques et les considérations juridiques. Enfin, le livre présente des études de cas pratiques qui illustrent comment les connaissances générées par les données changent diverses industries à long terme.
Contient ces questions d'actualité :
- Les bases des mathématiques : Mathématiques pour l'apprentissage automatique pour vous aider à comprendre et à utiliser divers algorithmes d'apprentissage automatique.
- Apprentissage automatique : Des statistiques aux neurones et des Transformers et GPT-3 à AutoML, nous introduisons des cadres communs pour l'application pratique de l'apprentissage automatique.
- Traitement du langage naturel : Outils et techniques permettant d'obtenir des informations à partir de données textuelles et de développer des technologies linguistiques.
- Vision par ordinateur : Comment la science des données peut-elle nous aider à mieux comprendre les images et les vidéos ?
- Modélisation et simulation : Modéliser le comportement de systèmes complexes, tels que la propagation du COVID-19, et effectuer une analyse d'hypothèses couvrant différents scénarios.
- ML et IA en production : Comment transformer l'expérimentation en un produit de science des données fonctionnel ?
- Présenter vos résultats : Techniques de présentation essentielles pour les scientifiques des données.
Autres informations sur le livre :
| ISBN : | 9781569908860 |
| Auteur : | |
| Éditeur : | |
| Langue : | anglais |
| Reliure : | Broché |
| Année de publication : | 2022 |
| Nombre de pages : | 573 |
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