Data science : fondamentaux et études de cas
– Aux data scientists mais aussi à toute personne curieuse d'avoir une vue d'ensemble de l'état de l'art du machine learning. fondamentaux et études de cas
Eric Biernat Michel Lutz
Data science : fondamentaux et
« Data Science : fondamentaux et études de cas » est disponible
Data Science : fondamentaux et études de cas » est disponible aux éditions Eyrolles. « L'un des atouts de ce livre est qu'il s'appuie sur de.
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Ce cours repose principalement sur ce livre : Data Science : fondamentaux et études de cas. Machine Learning avec Python et R. Eric Biernat Michel Lutz
Cadrage et pilotage dun projet de Data Science
13 nov. 2018 Savoir mener une phase de cadrage d'un projet de Data Science ... Ouvrage « Data Science : fondamentaux et études de cas » - Eric Biernat.
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Data Science : fondamentaux et études de cas. Machine Learning avec Python et R. Eric Biernat Michel Lutz
Introduction data science - Data science Master 2 ISIDIS
bibliographiques : Data Science : fondamentaux et études de cas. Machine Learning avec Python et R. Eric Biernat Michel Lutz
Biernat Eric and Lutz Michel 2017
https://www.cairn-int.info/load_pdf.php?ID_ARTICLE=E_POPU_1802_0404&download=1
DESCRIPTIF DE LUE Formation de rattachement Intitulé de l
Data science : fondamentaux et études de cas. Machine learning avec Python et R Eric Biernat et Michel. Lutz
INTELLIGENCE ARTIFICIELLE ET DATA SCIENCE
Michel Lutz Chief Data Officer chez TotalEnergies
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Data Science : fondamentaux et études de cas - Machine learning avec Python et R Eric Biernat Michel Lutz Eyrolles 2015 « Data Science : fondamentaux et études de cas » surfe sur la vague du Data Science très en vogue aujou dhui omme nous le monte Google Trends Louvage egoupe su s on seul
2 livres en français à lire pour s’initier à la data science
DE REFERENCE SUR LA DATA SCIENCE « Data Science : fondamentaux et études de cas » est disponible aux éditions Eyrolles « L’un des atouts de ce livre est qu’il s’appuie sur de l’expérience concrète de ses deux auteurs; Par leur approche terrain du machine learning ils partagent des exemples issus de
Bases du data scientist - LISIC
Ce cours repose principalement sur ce livre : Data Science : fondamentaux et etudes de cas Machine Learning avec Python et R Eric Biernat Michel Lutz Eyrolles 2015 Que les auteurs en soient remerci es chaleureusement! Les donn ees Machine learning Algorithmes de r egression Algorithmes de classi cation
Data Science : fondamentaux et études de cas: Machine
La data science est l’art de traduire des problèmes industriels sociaux scientifi ques ou de toute autre nature en problèmes de modélisation quantitative pouvant être résolus par des algorithmes de traitement de données
Quels sont les fondamentaux et études de cas du livre Data Science ?
- Data Science : fondamentaux et études de cas Ce livre vient combler un vrai manque de littérature française couvrant le Machine learning. La majeure partie du livre couvre les algorithmes les plus connus dans le Machine Learning. L’aspect technique et mathématique de ces algorithmes sont clairement et rigoureusement expliqués.
Quelle est la bibliographie de Data Science?
- Bibliographie Ce cours repose principalement sur ce livre : Data Science : fondamentaux et etudes de cas Machine Learning avec Python et R Eric Biernat, Michel Lutz, Eyrolles, 2015. Que les auteurs en soient remercies chaleureusement!
Quelle est la durée d’une formation en Data Science?
- Les enseignements correspondent à 18 journées de formation de 7 heures chacune. Les 18 journées seront planifiées par regroupements de trois jours, en fin de semaine, au rythme d’un regroupement par mois. Mémoire (projet de Data Science).
Qu'est-ce que le du data science?
- Le DU Data Science s’adresse à tous les professionnels des métiers de l’audit et du conseil (qui souhaitent mettre à niveau leurs connaissances des enjeux de la data science.
Bases du data scientist
Data science
Master 2 ISIDIS
ebastien Verel verel@lisic.univ-littoral.fr http://www-lisic.univ-littoral.fr/ ~verelUniversite du Littoral C^ote d'Opale
Laboratoire LISIC
Equipe OSMOSE
Bibliographie
Ce cours repose principalement sur ce livre :
Data Science : fondamentaux et etudes de cas
Machine Learning avec Python et R
Eric Biernat, Michel Lutz,
Eyrolles, 2015.
Que les auteurs en soient remercies chaleureusement!Une denition
Data science
"Demarche empirique qui se base sur des donnees pour apporter une reponse a des problemes" Data science : fondamentaux et etudes de cas, E. Biernat, M.Lutz, Eyrolles, 2015.Remarque
Il faut des donnees!
Accessibilite juridique, technique, materielle
Une denition
Data science
"Demarche empirique qui se base sur des donnees pour apporter une reponse a des problemes" Data science : fondamentaux et etudes de cas, E. Biernat, M.Lutz, Eyrolles, 2015.Remarque
Il faut des donnees!
Accessibilite juridique, technique, materielle
Donnees
Denition
"Le resultat d'une observation faite sur une population ou sur un echantillon"Statistique, dictionnaire encyclopedique, Springer (Dodge, 2007)Une donnee est unnombre, ou unecaracteristiquequi apporte
uneinformationsur un individus, un objet ou une observationExempleFlorian : "J'ai 10 ans"
Variable
Lien entre une variable et des donnees :
Le nombre/caracteristique varie avec les individus/objetsNotations :VariableXjpour les individus/objets/observationsi:Xij.VariableXagepour les individus 1;2;::::X1age;X2age;:::
Type de donnees
Donneequantitative
quantite mesurable, repond au "combien?" calculs possibles (moyenne, etc.),comparaisons (egalite, dierence, inf/superieure)Continues :2IRDiscretes : nombre de valeurs "limitees"
DonneesQualitative
qualite ou caracteristiques repond a la "categorie"Nominale (categorielle) couleur des yeux comparaison (egalite / dierence)OrdinalePossede un ordre (degre a un test d'opinion etc.)
comparaison superieure / inferieure possibleRepresentation matricielle des donnees
Plusieurs variablesX1;X2;:::;Xjpourjde 1 an
peuvent decrire un m^eme individus/objet/observation.Grand nombre d'individuside 1 am.
La valeur de la variablejsur un individusise notexijX=011x1n.........
m1xmn1Apprentissage automatique (Machine Learning)
Denition informelle
Etude et conception de systemes (methodes executees par une machine) qui sont capables d'apprendre a partir de donnees.Exemple un systeme qui distinguent les courriels spam et non-spam.Apprentissage automatique (Machine Learning)
E: l'ensemble de toutes les t^aches possibles.
S: un systeme (une machine)Denition un peu plus formelle [T.M. Mitchell, 1997]TE: ensemble de taches appeletraining set
P:S E!IR: mesure de performance d'un syst. sur des t^aches.Un systemeSapprendlo rsd'une exp erienceExp si
la performance deSsur les tachesT, mesuree parP, s'ameliore.P(Savant Exp;T)P(Sapres Exp;T)Exemple
Taches T : Classier des emails recus durant une journee Performance P : Taux de rejet correct des spams parS Experience Exp : 1 semaine exposition aux courriels d'un utilisateurTypes d'apprentissage
Apprentissage supervise :
Apprentissage sur un ensemble d'exemples etiquetes : (xi;yi)Apprentissage non supervise : Apprentissage sur un ensemble d'exemples non etiquetes (cf. clustering) iApprentissage semi-supervise : Apprentissage sur un ensemble d'exemples etiquetes / non etiquetesApprentissage par renforcement : Apprentissage ou les actions sur l'environnement se mesurent par une recompense...Types d'apprentissage
Apprentissage supervise :
Apprentissage sur un ensemble d'exemples etiquetes : (xi;yi)Apprentissage non supervise : Apprentissage sur un ensemble d'exemples non etiquetesquotesdbs_dbs7.pdfusesText_5[PDF] R Programming for Data Science - Computer Science Department
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