La data science pour modéliser les systèmes complexes PDF Download

Author: Alain Chautard
Publisher:
ISBN: 9782100830879
Category :
Languages : fr
Pages : 0

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Author: Kukatlapalli Pradeep Kumar
Publisher: John Wiley & Sons
ISBN: 1119841976
Category : Mathematics
Languages : en
Pages : 367

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DATA ENGINEERING and DATA SCIENCE Written and edited by one of the most prolific and well-known experts in the field and his team, this exciting new volume is the “one-stop shop” for the concepts and applications of data science and engineering for data scientists across many industries. The field of data science is incredibly broad, encompassing everything from cleaning data to deploying predictive models. However, it is rare for any single data scientist to be working across the spectrum day to day. Data scientists usually focus on a few areas and are complemented by a team of other scientists and analysts. Data engineering is also a broad field, but any individual data engineer doesn’t need to know the whole spectrum of skills. Data engineering is the aspect of data science that focuses on practical applications of data collection and analysis. For all the work that data scientists do to answer questions using large sets of information, there have to be mechanisms for collecting and validating that information. In this exciting new volume, the team of editors and contributors sketch the broad outlines of data engineering, then walk through more specific descriptions that illustrate specific data engineering roles. Data-driven discovery is revolutionizing the modeling, prediction, and control of complex systems. This book brings together machine learning, engineering mathematics, and mathematical physics to integrate modeling and control of dynamical systems with modern methods in data science. It highlights many of the recent advances in scientific computing that enable data-driven methods to be applied to a diverse range of complex systems, such as turbulence, the brain, climate, epidemiology, finance, robotics, and autonomy. Whether for the veteran engineer or scientist working in the field or laboratory, or the student or academic, this is a must-have for any library.

Author: Edwin Diday
Publisher: John Wiley & Sons
ISBN: 1786305763
Category : Business & Economics
Languages : en
Pages : 258

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Data science unifies statistics, data analysis and machine learning to achieve a better understanding of the masses of data which are produced today, and to improve prediction. Special kinds of data (symbolic, network, complex, compositional) are increasingly frequent in data science. These data require specific methodologies, but there is a lack of reference work in this field. Advances in Data Science fills this gap. It presents a collection of up-to-date contributions by eminent scholars following two international workshops held in Beijing and Paris. The 10 chapters are organized into four parts: Symbolic Data, Complex Data, Network Data and Clustering. They include fundamental contributions, as well as applications to several domains, including business and the social sciences.

Author: Joel Grus
Publisher: Editions Eyrolles
ISBN: 2212255470
Category : Computers
Languages : fr
Pages : 319

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Un ouvrage de référence pour les (futurs) data scientists Les bibliothèques, les frameworks, les modules et les boîtes à outils sont parfaits pour faire de la data science. Ils sont aussi un bon moyen de plonger dans la discipline sans comprendre la data science. Dans cet ouvrage, vous apprendrez comment fonctionnent les outils et algorithmes les plus fondamentaux de la data science, en les réalisant à partir de zéro. Si vous êtes fort en maths et que vous connaissez la programmation, l'auteur, Joël Grus, vous aidera à vous familiariser avec les maths et les statistiques qui sont au coeur de la data science et à acquérir les compétences informatiques indispensables pour démarrer comme data scientist. La profusion des données d'aujourd'hui contient les réponses aux questions que personne n'a encore pensé à poser. Ce livre vous enseigne comment obtenir ces réponses. Suivez un cours accéléré de Python Apprenez les fondamentaux de l'algèbre linéaire, des statistiques et des probabilités, et comprenez comment et quand les utiliser en data science Collectez, explorez, nettoyez, bricolez et manipulez les données Plongez dans les bases de l'apprentissage automatique Implémentez des modèles comme les k plus proches voisins, le Bayes naïf, les régressions linéaire ou logistique, les arbres de décision, les réseaux neuronaux et le clustering Explorez les systèmes de recommandation, le traitement du langage naturel, l'analyse de réseau, MapReduce et les bases de données À qui s'adresse cet ouvrage ? Aux développeurs, statisticiens, étudiants et chefs de projet ayant à résoudre des problèmes de data science. Aux data scientists, mais aussi à toute personne curieuse d'avoir une vue d'ensemble de l'état de l'art de ce métier du futur.

Author: Michel Lutz
Publisher: Editions Eyrolles
ISBN: 221232250X
Category : Computers
Languages : fr
Pages : 311

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Nous vivons une époque très excitante, qui ramène l'analyse de données et les méthodes quantitatives au coeur de la société. L'aboutissement de nombreux projets de recherche, la puissance de calcul informatique disponible et des données à profusion permettent aujourd'hui d'incroyables réalisations, grâce au travail des data scientists. Un livre de référence pour les data scientists La data science est l'art de traduire des problèmes industriels, sociaux, scientifiques, ou de toute autre nature, en problèmes de modélisation quantitative, pouvant être résolus par des algorithmes de traitement de données. Cela passe par une réflexion structurée, devant faire en sorte que se rencontrent problèmes humains, outils techniques/informatiques et méthodes statistiques/algorithmiques. Chaque projet de data science est une petite aventure, qui nécessite de partir d'un problème opérationnel souvent flou, à une réponse formelle et précise, qui aura des conséquences réelles sur le quotidien d'un nombre plus ou moins important de personnes. Éric Biernat et Michel Lutz proposent de vous guider dans cette aventure. Ils vous feront visiter les vastes espaces de la data science moderne, de plus en plus présente dans notre société et qui fait tant parler d'elle, parfois par l'intermédiaire d'un sujet qui lui est corollaire, les big data. Des études de cas pour devenir kaggle master Loin des grands discours abstraits, les auteurs vous feront découvrir, claviers à la main, les pratiques de leur métier de data scientist chez OCTO Technology, l'un des leaders français du domaine. Et vous mettrez également la main à la pâte : avec juste ce qu'il faut de théorie pour comprendre ce qu'impliquent les méthodes mathématiques utilisées, mais surtout avec votre ordinateur personnel, quelques logiciels gratuits et puissants, ainsi qu'un peu de réflexion, vous allez participer activement à cette passionnante exploration ! À qui s'adresse cet ouvrage ? Aux développeurs, statisticiens, étudiants et chefs de projets ayant à résoudre des problèmes de data science. Aux data scientists, mais aussi à toute personne curieuse d'avoir une vue d'ensemble de l'état de l'art du machine learning.

Author: Fionn Murtagh
Publisher: CRC Press
ISBN: 1315350491
Category : Computers
Languages : en
Pages : 207

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"Data Science Foundations is most welcome and, indeed, a piece of literature that the field is very much in need of...quite different from most data analytics texts which largely ignore foundational concepts and simply present a cookbook of methods...a very useful text and I would certainly use it in my teaching." - Mark Girolami, Warwick University Data Science encompasses the traditional disciplines of mathematics, statistics, data analysis, machine learning, and pattern recognition. This book is designed to provide a new framework for Data Science, based on a solid foundation in mathematics and computational science. It is written in an accessible style, for readers who are engaged with the subject but not necessarily experts in all aspects. It includes a wide range of case studies from diverse fields, and seeks to inspire and motivate the reader with respect to data, associated information, and derived knowledge.

Author: Pirmin Lemberger
Publisher: Dunod
ISBN: 2100723936
Category : Computers
Languages : fr
Pages : 228

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Cet ouvrage s’adresse à tous ceux qui réfléchissent à la meilleure utilisation possible des données au sein de l’entreprise, qu’ils soient data scientists, DSI, chefs de projets ou spécialistes métier. Le Big Data s’est imposé comme une innovation majeure pour toutes les entreprises qui cherchent à construire un avantage concurrentiel grâce à l’exploitation de leurs données clients, fournisseurs, produits, processus, machines, etc. Mais quelle solution technique choisir ? Quelles compétences métier développer au sein de la DSI ? Ce livre est un guide pour comprendre les enjeux d’un projet Big Data, en appréhender les concepts sous-jacents (en particulier le machine learning) et acquérir les compétences nécessaires à la mise en place d’un data lab. Il combine la présentation : • de notions théoriques (traitement statistique des données, calcul distribué...) ; • d’outils (écosystème Hadoop, Storm...) ; • d’exemples de machine learning ; • d’une organisation typique d’un projet de data science.

Author: Anindya S. Chakrabarti
Publisher: Cambridge University Press
ISBN: 1108957218
Category : Science
Languages : en
Pages : 306

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Many real-life systems are dynamic, evolving, and intertwined. Examples of such systems displaying 'complexity', can be found in a wide variety of contexts ranging from economics to biology, to the environmental and physical sciences. The study of complex systems involves analysis and interpretation of vast quantities of data, which necessitates the application of many classical and modern tools and techniques from statistics, network science, machine learning, and agent-based modelling. Drawing from the latest research, this self-contained and pedagogical text describes some of the most important and widely used methods, emphasising both empirical and theoretical approaches. More broadly, this book provides an accessible guide to a data-driven toolkit for scientists, engineers, and social scientists who require effective analysis of large quantities of data, whether that be related to social networks, financial markets, economies or other types of complex systems.

Author: J. Nathan Kutz
Publisher: OUP Oxford
ISBN: 9780199660346
Category : Language Arts & Disciplines
Languages : en
Pages : 0

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Combining scientific computing methods and algorithms with modern data analysis techniques, including basic applications of compressive sensing and machine learning, this book develops techniques that allow for the integration of the dynamics of complex systems and big data. MATLAB is used throughout for mathematical solution strategies.

Author: Pirmin Lemberger
Publisher: Dunod
ISBN: 2100803425
Category : Computers
Languages : fr
Pages : 326

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Book Description
Cet ouvrage s’adresse à tous ceux qui cherchent à tirer parti de l’énorme potentiel des « technologies Big Data », qu’ils soient data scientists, DSI, chefs de projets ou spécialistes métier. Le Big Data s’est imposé comme une innovation majeure pour toutes les entreprises qui cherchent à construire un avantage concurrentiel grâce à l’exploitation de leurs données clients, fournisseurs, produits, processus, machines, etc. Mais quelle solution technique choisir ? Quelles compétences métier développer au sein de la DSI ? Ce livre est un guide pour comprendre les enjeux d’un projet Big Data, en appréhender les concepts sous-jacents (en particulier le Machine Learning) et acquérir les compétences nécessaires à la mise en place d’un data lab. Il combine la présentation : • de notions théoriques (traitement statistique des données, calcul distribué...) ; • des outils les plus répandus (écosystème Hadoop, Storm...) ; • d’exemples d’applications ; • d’une organisation typique d’un projet de data science. Les ajouts de cette troisième édition concernent principalement la vision d’architecture d’entreprise, nécessaire pour intégrer les innovations du Big Data au sein des organisations, et le Deep Learning pour le NLP (Natural Language Processing, qui est l’un des domaines de l’intelligence artificielle qui a le plus progressé récemment).