| 000 -Label |
|---|
| leader |
06632cam0 2200661 4500 |
| 001 - Numéro de notice |
|---|
| Numéro identification notice |
427465 |
| 003 - Identifiant pérenne de la notice |
|---|
| Identifiant pérenne |
http://www.sudoc.fr/195624653 |
| 005 - Numéro d'identification de la version |
|---|
| Numéro d'identification de la version |
20220511000005.0 |
| 009 - PPN |
|---|
| PPN |
195624653 |
| 010 ## - ISBN |
|---|
| ISBN |
978-2-10-075463-2 |
| qualificatif |
br. |
| disponibilité et/ou prix |
29,90 EUR |
| 035 ## - Autres numéros de contrôle |
|---|
| Numéro de contrôle |
(OCoLC)960196724 |
| -- |
SYM508048 |
| 039 ## - Type de document |
|---|
| type de document |
Livre |
| 073 #1 - EAN |
|---|
| Numéro |
9782100754632 |
| 099 00 - Informations locales |
|---|
| -- |
0 |
| 100 ## - Données générales de traitement |
|---|
| données générales de traitement |
20161010h20162016k y0frey50 ba |
| 101 0# - Langue de la ressource |
|---|
| langue du document |
français |
| 102 ## - Pays de publication ou de production |
|---|
| pays de publication |
France |
| 105 ## - Zone de données codées : textes, monographies |
|---|
| données codées - monographies |
a a 001yy |
| 106 ## - Zone de données codées : forme de la ressource |
|---|
| données codées - |
r |
| 181 ## - Zone de données codées : type de contenu |
|---|
| données de lien entre zones |
z01 |
| autre code de la forme de contenu |
texte |
| code du système d'indexation |
rdacontent |
| 181 #1 - Zone de données codées : type de contenu |
|---|
| données de lien entre zones |
z01 |
| code ISBD de la forme de contenu |
i# |
| code ISBD de qualifiation du contenu |
xxxe## |
| 182 ## - Zone de données codées : type de médiation |
|---|
| données de lien entre zones |
z01 |
| autre code du type de médiation |
|
| code du système d'indexation |
rdamedia |
| 182 #1 - Zone de données codées : type de médiation |
|---|
| données de lien entre zones |
z01 |
| code ISBD du type de médiation |
sans médiation |
| 183 ## - Zone de données codées : type de support matériel |
|---|
| données de lien entre zones |
z01 |
| code du type de moyen |
nga |
| code du système d'indexation |
rdamedia |
| 200 1# - Titre |
|---|
| titre propre |
Big data et machine learning |
| complément du titre |
les concepts et les outils de la data science |
| Auteur |
Pirmin Lemberger,... Marc Batty,... Médéric Morel,... [et al.] |
| Auteur secondaire |
préface d'Aurélien Géron |
| 205 ## - Mention d'édition |
|---|
| mention d'édition |
2e édition |
| 214 #0 - Publication, production, diffusion, etc. |
|---|
| lieu de publication |
Malakoff |
| nom de l'éditeur |
Dunod |
| date de publication |
DL 2016 |
| 215 ## - Description matérielle |
|---|
| Indication spécifique du type de document et importance matérielle |
1 vol. (XVI-255 p.) |
| autres carac. matérielles |
ill., couv. ill. en coul. |
| dimensions |
25 cm |
| 225 2# - Collection |
|---|
| titre de la collection |
InfoPro |
| titre de partie |
Management des systèmes d'information |
| 305 ## - Note |
|---|
| note |
Suite du tirage : 2018 |
| 314 ## - Note |
|---|
| texte de la note |
Autre contribution : Jean-Luc Raffaëlli (auteur) |
| 320 ## - Note |
|---|
| note |
Notes bibliogr. et webogr. Index |
| 330 ## - Résumé |
|---|
| Résumé |
4e de couv. : " 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... Cette deuxième édition est complétée et enrichie par des mises à jour sur les réseaux de neurones et sur le Deep Learning ainsi que sur Spark." |
| 359 2# - Table des matières |
|---|
| Numéro de page ou de plage |
P. III |
| Entrée de table de matières de niveau 1 |
Préface |
| Numéro de page ou de plage |
P. XV |
| Entrée de table de matières de niveau 1 |
Avant-propos |
| -- |
Première partie - Les fondements du Big Data |
| Numéro de page ou de plage |
P. 3 |
| Entrée de table de matières de niveau 1 |
Chapitre 1 - Les origines du Big Data |
| Numéro de page ou de plage |
P. 3 |
| Entrée de table de matières de niveau 2 |
1.1 La perception de la donnée dans le grand public |
| Numéro de page ou de plage |
P. 5 |
| Entrée de table de matières de niveau 2 |
1.2 Des causes économiques et technologiques |
| Numéro de page ou de plage |
P. 8 |
| Entrée de table de matières de niveau 2 |
1.3 La donnée et l'information |
| Numéro de page ou de plage |
P. 9 |
| Entrée de table de matières de niveau 2 |
1.4 La valeur |
| Numéro de page ou de plage |
P. 10 |
| Entrée de table de matières de niveau 2 |
1.5 Les ressources nécessaires |
| Numéro de page ou de plage |
P. 11 |
| Entrée de table de matières de niveau 2 |
1.6 De grandes opportunités |
| Numéro de page ou de plage |
P. 13 |
| Entrée de table de matières de niveau 1 |
Chapitre 2 - Le Big Data dans les organisations |
| Numéro de page ou de plage |
P. 13 |
| Entrée de table de matières de niveau 2 |
2.1 La recherche de l'Eldorado |
| Numéro de page ou de plage |
P. 14 |
| Entrée de table de matières de niveau 2 |
2.2 L'avancée par le cloud |
| Numéro de page ou de plage |
P. 15 |
| Entrée de table de matières de niveau 2 |
2.3 La création de la valeur |
| Numéro de page ou de plage |
P. 15 |
| Entrée de table de matières de niveau 2 |
2.4 Les « 3V » du Big Data |
| Numéro de page ou de plage |
P. 17 |
| Entrée de table de matières de niveau 2 |
2.5 Un champ immense d'applications |
| Numéro de page ou de plage |
P. 19 |
| Entrée de table de matières de niveau 2 |
2.6 Exemples de compétences à acquérir |
| Numéro de page ou de plage |
P. 22 |
| Entrée de table de matières de niveau 2 |
2.7 Des impacts à tous les niveaux |
| Numéro de page ou de plage |
P. 26 |
| Entrée de table de matières de niveau 2 |
2.8 « B » comme Big Data ou Big Brother ? |
| Numéro de page ou de plage |
P. 29 |
| Entrée de table de matières de niveau 1 |
Chapitre 3 - Le mouvement NoSQL |
| Numéro de page ou de plage |
P. 29 |
| Entrée de table de matières de niveau 2 |
3.1 Bases relationnelles, les raisons d'une domination |
| Numéro de page ou de plage |
P. 34 |
| Entrée de table de matières de niveau 2 |
3.2 Le dogme remis en question |
| Numéro de page ou de plage |
P. 40 |
| Entrée de table de matières de niveau 2 |
3.3 Les différentes catégories de solutions |
| Numéro de page ou de plage |
P. 50 |
| Entrée de table de matières de niveau 2 |
3.4 Le NoSQL est-il l'avenir des bases de données ? |
| Numéro de page ou de plage |
P. 53 |
| Entrée de table de matières de niveau 1 |
Chapitre 4 - L'algorithme MapReduce et le framework Hadoop |
| Numéro de page ou de plage |
P. 53 |
| Entrée de table de matières de niveau 2 |
4.1 Automatiser le calcul parallèle |
| Numéro de page ou de plage |
P. 54 |
| Entrée de table de matières de niveau 2 |
4.2 Le pattern MapReduce |
| Numéro de page ou de plage |
P. 58 |
| Entrée de table de matières de niveau 2 |
4.3 Des exemples d'usage de MapReduce |
| Numéro de page ou de plage |
P. 63 |
| Entrée de table de matières de niveau 2 |
4.4 Le framework Hadoop |
| Numéro de page ou de plage |
P. 68 |
| Entrée de table de matières de niveau 2 |
4.5 Au-delà de MapReduce |
| Entrée de table de matières de niveau 1 |
Deuxième partie - Le métier de data scientist |
| Numéro de page ou de plage |
P. 73 |
| Entrée de table de matières de niveau 1 |
Chapitre 5 - Le quotidien du data scientist |
| Numéro de page ou de plage |
P. 73 |
| Entrée de table de matières de niveau 2 |
5.1 Data scientist : licorne ou réalité ? |
| Numéro de page ou de plage |
P. 80 |
| Entrée de table de matières de niveau 2 |
5.2 Le data scientist dans l'organisation |
| Numéro de page ou de plage |
P. 82 |
| Entrée de table de matières de niveau 2 |
5.3 Le workflow du data scientist |
| Numéro de page ou de plage |
P. 91 |
| Entrée de table de matières de niveau 1 |
Chapitre 6 - Exploitation et préparation de données |
| Numéro de page ou de plage |
P. 91 |
| Entrée de table de matières de niveau 2 |
6.1 Le déluge des données |
| Numéro de page ou de plage |
P. 96 |
| Entrée de table de matières de niveau 2 |
6.2 L'exploitation de données |
| Numéro de page ou de plage |
P. 101 |
| Entrée de table de matières de niveau 2 |
6.3 La préparation de données |
| Numéro de page ou de plage |
P. 106 |
| Entrée de table de matières de niveau 2 |
6.4 Les outils de préparation de données |
| Numéro de page ou de plage |
P. 109 |
| Entrée de table de matières de niveau 1 |
Chapitre 7 - Le Machine Learning |
| Numéro de page ou de plage |
P. 109 |
| Entrée de table de matières de niveau 2 |
7.1 Qu'est-ce que Le Machine Learning ? |
| Numéro de page ou de plage |
P. 119 |
| Entrée de table de matières de niveau 2 |
7.2 Les différents types de Machine Learning |
| Numéro de page ou de plage |
P. 122 |
| Entrée de table de matières de niveau 2 |
7.3 Les principaux algorithmes |
| Numéro de page ou de plage |
P. 136 |
| Entrée de table de matières de niveau 2 |
7.4 Réseaux de neurones et Deep Learning |
| Numéro de page ou de plage |
P. 152 |
| Entrée de table de matières de niveau 2 |
7.5 Illustrations numériques |
| Numéro de page ou de plage |
P. 163 |
| Entrée de table de matières de niveau 2 |
7.6 Systèmes de recommandation |
| Numéro de page ou de plage |
P. 173 |
| Entrée de table de matières de niveau 1 |
Chapitre 8 - La visualisation des données |
| Numéro de page ou de plage |
P. 173 |
| Entrée de table de matières de niveau 2 |
8.1 Pourquoi visualiser l'information ? |
| Numéro de page ou de plage |
P. 177 |
| Entrée de table de matières de niveau 2 |
8.2 Quels graphes pour quels usages ? |
| Numéro de page ou de plage |
P. 184 |
| Entrée de table de matières de niveau 2 |
8.3 Représentation de donnée complexes |
| Entrée de table de matières de niveau 1 |
Troisième partie - Les outils du Big Data |
| Numéro de page ou de plage |
P. 193 |
| Entrée de table de matières de niveau 1 |
Chapitre 9 - L'écosystème Hadoop |
| Numéro de page ou de plage |
P. 194 |
| Entrée de table de matières de niveau 2 |
9.1 La jungle de l'éléphant |
| Numéro de page ou de plage |
P. 196 |
| Entrée de table de matières de niveau 2 |
9.2 Les composants d'Apache Hadoop |
| Numéro de page ou de plage |
P. 203 |
| Entrée de table de matières de niveau 2 |
9.3 Les principales distributions Hadoop |
| Numéro de page ou de plage |
P. 206 |
| Entrée de table de matières de niveau 2 |
9.4 Spark ou la promesse du traitement Big Data in-memory |
| Numéro de page ou de plage |
P. 212 |
| Entrée de table de matières de niveau 2 |
9.5 Les briques analytiques à venir |
| Numéro de page ou de plage |
P. 214 |
| Entrée de table de matières de niveau 2 |
9.6 Les librairies de calcul |
| Numéro de page ou de plage |
P. 219 |
| Entrée de table de matières de niveau 1 |
Chapitre 10 - Analyse de logs avec Pig et Hive |
| Numéro de page ou de plage |
P. 219 |
| Entrée de table de matières de niveau 2 |
10.1 Pourquoi analyser des logs ? |
| Numéro de page ou de plage |
P. 220 |
| Entrée de table de matières de niveau 2 |
10.2 Pourquoi choisir Pig ou Hive ? |
| Numéro de page ou de plage |
P. 221 |
| Entrée de table de matières de niveau 2 |
10.3 La préparation des données |
| Numéro de page ou de plage |
P. 226 |
| Entrée de table de matières de niveau 2 |
10.4 L'analyse des parcours clients |
| Numéro de page ou de plage |
P. 229 |
| Entrée de table de matières de niveau 1 |
Chapitre 11 - Les architectures gamma |
| Numéro de page ou de plage |
P. 229 |
| Entrée de table de matières de niveau 2 |
11.1 Les enjeux du temps réel |
| Numéro de page ou de plage |
P. 231 |
| Entrée de table de matières de niveau 2 |
11.2 Rappels sur MapReduce et Hadoop |
| Numéro de page ou de plage |
P. 231 |
| Entrée de table de matières de niveau 2 |
11.3 Les architectures gamma |
| Numéro de page ou de plage |
P. 239 |
| Entrée de table de matières de niveau 1 |
Chapitre 12 - Apache Storm |
| Numéro de page ou de plage |
P. 239 |
| Entrée de table de matières de niveau 2 |
12.1 Qu'est-ce que Storm ? |
| Numéro de page ou de plage |
P. 240 |
| Entrée de table de matières de niveau 2 |
12.2 Positionnement et intérêt dans les architectures gamma |
| Numéro de page ou de plage |
P. 241 |
| Entrée de table de matières de niveau 2 |
12.3 Principes de fonctionnement |
| Numéro de page ou de plage |
P. 244 |
| Entrée de table de matières de niveau 2 |
12.4 Un exemple très simple |
| Numéro de page ou de plage |
P. 247 |
| Entrée de table de matières de niveau 1 |
Conclusion |
| Numéro de page ou de plage |
P. 251 |
| Entrée de table de matières de niveau 1 |
Index |
| 410 ## - Appartient à la collection |
|---|
| numéro d'identification de la notice |
087550156 |
| titre |
InfoPro. Management des systèmes d'information |
| ISSN |
1773-5483 |
| 452 ## - A pour autre édition sur support différent |
|---|
| numéro d'identification de la notice |
197272681 |
| titre |
Big data et machine learning |
| complément du titre |
les concepts et les outils de la data science |
| première mention de responsabilité |
Pirmin Lemberger,... Marc Batty,... Médéric Morel,... [et al.] |
| mention d'édition |
2e édition |
| lieu de publication |
Malakoff |
| nomde l'éditeur, du distributeur, etc |
Dunod |
| date de publication |
2016 |
| mention de collection |
InfoPro |
| ISBN |
978-2-10-075665-0 |
| 606 ## - Nom commun – Vedette matière |
|---|
| numéro de la notice d'autorité |
167193686 |
| sujet |
Données massives |
| code du système d'indexation |
rameau |
| 606 ## - Nom commun – Vedette matière |
|---|
| numéro de la notice d'autorité |
027940373 |
| sujet |
Apprentissage automatique |
| code du système d'indexation |
rameau |
| 606 ## - Nom commun – Vedette matière |
|---|
| numéro de la notice d'autorité |
035198222 |
| sujet |
Exploration de données |
| code du système d'indexation |
rameau |
| 606 ## - Nom commun – Vedette matière |
|---|
| sujet |
Big data |
| code du système d'indexation |
lc |
| 606 ## - Nom commun – Vedette matière |
|---|
| sujet |
Machine learning |
| code du système d'indexation |
lc |
| 606 ## - Nom commun – Vedette matière |
|---|
| sujet |
Data mining |
| code du système d'indexation |
lc |
| 676 ## - Classification décimale Dewey |
|---|
| indice Dewey |
006.31 |
| édition |
22 |
| langue d'édition |
fre |
| 676 ## - Classification décimale Dewey |
|---|
| indice Dewey |
658.05 |
| 676 ## - Classification décimale Dewey |
|---|
| indice Dewey |
658.403 8 |
| édition |
23 |
| 680 ## - Classification de la Bibliothèque du Congrès |
|---|
| indice LOC |
Q325.5 |
| 680 ## - Classification de la Bibliothèque du Congrès |
|---|
| indice LOC |
QA76.9.D3 |
| 686 ## - Autres classifications |
|---|
| Indice |
68Pxx |
| subdivision de l'indice |
2000 |
| code du système d'indexation |
msc |
| 686 ## - Autres classifications |
|---|
| Indice |
68N19 |
| subdivision de l'indice |
2000 |
| code du système d'indexation |
msc |
| 700 #1 - Nom de personne - responsabilité principale |
|---|
| numéro de la notice d'autorité |
169069400 |
| auteur |
Lemberger |
| partie du nom autre que l'élément d'entrée |
Pirmin |
| code de fonction |
Auteur |
| 701 #1 - Nom de personne - autre responsabilité principale |
|---|
| numéro de la notice d'autorité |
184212413 |
| nom |
Batty |
| prénom |
Marc |
| code de fonction |
Auteur |
| 701 #1 - Nom de personne - autre responsabilité principale |
|---|
| numéro de la notice d'autorité |
117949280 |
| nom |
Morel |
| prénom |
Médéric |
| code de fonction |
Auteur |
| 701 #1 - Nom de personne - autre responsabilité principale |
|---|
| numéro de la notice d'autorité |
184212510 |
| nom |
Raffaëlli |
| prénom |
Jean-Luc |
| code de fonction |
Auteur |
| 702 #1 - Nom de personne - responsabilité secondaire |
|---|
| numéro de la notice d'autorité |
050363468 |
| nom |
Géron |
| prénom |
Aurélien |
| dates |
19..-.... |
| code de fonction |
Préfacier, auteur d'introduction |
| 801 #3 - Source de catalogage |
|---|
| pays |
FR |
| agence de catalogage |
Abes |
| date de la transaction |
20211108 |
| règles de catalogage utilisées |
AFNOR |
| 930 ## - Localisation et cote |
|---|
| identifiant de l'exemplaire |
352382102:564936987 |
| localisation de niveau 1 |
352382102 |
| code peb |
u |
| 942 00 - Éléments supplémentaires (Koha) |
|---|
| Koha issues (borrowed), all copies |
3 |