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Data Scientist et langage R - Guide d'autoformation à l'exploitation des Big Data
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Tous les experts s'accordent à dire que 90% des usages du Big Data proviennent de l'utilisation des data sciences. L'objectif de ce livre est de proposer une formation complète et opérationnelle sur les data-sciences qui permet de délivrer des solutions via l'usage du langage R. Ainsi, l'auteur propose un parcours didactique et professionnalisant qui, sans autre pré-requis qu'un niveau Bac en mathématiques et une grande curiosité, permet aux lecteurs : - de s'intégrer à une équipe de data-scientists, - d'aborder des articles de recherche possédant une haute teneur en mathématiques, - le cas échéant de développer en langage R, y compris des algorithmes nouveaux et de beaux graphiques, - ou tout simplement de manager une équipe projet comprenant des data scientists, en étant à même de dialoguer avec eux de façon efficace. L'ouvrage ne se cantonne pas aux algorithmes du machine learning, il aborde divers sujets importants comme le traitement du langage naturel, les séries temporelles, la logique floue, la manipulation des images. La dynamique de l'ouvrage soutient le lecteur pas à pas dans sa découverte des data sciences, l'évolution de ses compétences théoriques et pratiques. Le praticien en exercice y découvrira également de nombreux savoir-faire à acquérir et le manager pourra surfer sur l'ouvrage après avoir lu attentivement le bestiaire des data-sciences de l'introduction, qui sans inexactitude ou vulgarisation excessive aborde le thème en faisant l'économie de mathématiques ou de formalismes dissuasifs. L'ensemble du code de tous les exemples de l'ouvrage et toutes les données traitées dans le code sont en téléchargement sur le site www.editions-eni.fr.Broché=663 pages. Editeur =Editions ENI (9 mars 2016). Collection =Epsilon. Langue =Français. ISBN-10=2409000436. ISBN-13=978-2409000430. Dimensions du produit=21,6 x 3,4 x 17,8 cm. Moyenne des commentaires client =3.6 étoiles sur 5 7 commentaires client. Classement des meilleures ventes d'AmazonBases de donnéesProgrammation et langages=75.795 en Livres (Voir les 100 premiers en Livres) .zg_hrsr { margin: 0; padding: 0; list-style-type: none; } .zg_hrsr_item { margin: 0 0 0 10px; } .zg_hrsr_rank { display: inline-block; width: 80px; text-align: right; } n°19 dans Livres > Informatique et Internet > n°172 dans Livres > Informatique et Internet >.Livre touffu, moyennement bien présenté : j'aurais préféré une partie traitant spécifiquement le langage R, les rappels de l'utilisation des formules mathématiques appliquées aux statistiques, et ensuite comment programmer en R ces formules et avoir le résultat... donc la présentation ne me convient pas.. Commandé par curiosité, je vous déconseille fortement de faire la même erreur. Cet ouvrage est tout simplement une parodie. Les trois avis extrêmement élogieux publiés sur Amazon dès la sortie de ce livre furent très probablement rédigés par des "amis" de l'auteur, je ne vois pas d'autre explication.L'auteur nous embarque dans une succession confuse, incomplète et parfois approximative de méthodes de Statistique et de Machine Learning, sans grand recul théorique ni organisation pertinente de l'information. "Tous les experts s'accordent à dire que 90% des usages du Big Data proviennent de l'utilisation des data sciences" : il s'agit de la première phrase de la description du produit, et elle n'a aucun sens !Au mieux, le lecteur y trouvera une introduction au langage R. Soulignons que l'ouvrage propose l'ensemble des codes en open-source, ce qui est une bonne chose. Malgré tout, nous restons extrêmement loin de l'ambition annoncée qui est, je cite, de "proposer une formation complète et opérationnelle sur les data-science". Un lecteur sans autre formation que cet ouvrage ne sera en aucun cas en mesure de "s'intégrer à une équipe de data-scientists".Enfin, pas un mot sur les technos Big Data (Spark, Hadoop, Map Reduce, les langages PIG et HIVE...), uniquement les banalités marketing habituelles comme "les trois V du Big Data", ce qui est un comble pour un ouvrage comportant ce mot-clé "Big Data" en sous-titre.À fuir donc, gardez vos 54 euros pour une meilleure référence.Lire la suite ›. Ce livre est censé "proposer une formation complète et opérationnelle sur les data sciences" [...] "sans autre pré-requis qu'un niveau Bac en math et une grande curiosité". Cela est tout simplement faux. Une personne sans connaissance en statistique n'a aucune chance de pouvoir "s'intégrer à une équipe de data scientists". Selon moi, il faut non seulement des connaissances en statistiques mais je pense qu'il faut même déjà avoir des connaissance en data science pour pouvoir aborder ce livre.Les exemples sur le langage R sont la partie intéressante de ce livre. Je dirais que c'est même une bonne introduction à la syntaxe et aux fonctions de base. Pas plus.. Pour le moment je n'ai travaillé que les 4 premiers chapitres et un peu le chapitre 9. En pratiquant certains MOOC en anglais sur le big data et les data-sciences, j'ai constaté un gap énorme entre le contenu de ces MOOC (hyper pratiques) et les ouvrages que tout le monde recommande (souvent en anglais) : pas de maths d'un coté, trop de maths de l'autre !Ce livre comble le gap : il associe du texte compréhensible (dans notre langue de Molière) pour un débutant et didactique, avec des exemples détaillés en R (on peut les télécharger pour jouer avec), et des formulations mathématiques pour se préparer à lecture d'autres livres plus théoriques si besoin. Les acronymes en anglais sont aussi expliqués, donc je me "repère" plus dans sur les sites comme GithHub, Stackoverflow etc.A ce stade : un livre que je recommande pour tous ceux qui veulent une lecture concrète pour commencer à manipuler les données avec RStudio et comprendre les étapes "mentales" du datascientist..
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