Data science : fondamentaux et études de cas


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!

Qu'est-ce que la Data Science ?

    Découvrez tout ce que vous devez savoir sur cet outil incontournable de science des données et d'Intelligence artificielle ! Le but de la Data Science est de transformer les données en informations exploitables, pour la prise de décision stratégique.

Pourquoi se former à la Data Science ?

    Se former à la data science permet dans un tout premier temps de comprendre de quoi l’on parle. Pour les décideurs dans les entreprises (direction, RH), cela permet d’en saisir les opportunités et d’impulser des projets qui vont permettre de saisir de nouvelles opportunités.
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    Data science : fondamentaux et études de cas - PDF Free Download

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    Full Download Data Science Fondamentaux Et Tudes De Cas Machine

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