Data Mining et Statistique décisionnelle: La science des données

Analyse et prédiction : Maîtriser le data mining et la data science

Vue d’ensemble

Ce livre explore en profondeur le domaine du data mining et de la data science, essentiels pour les entreprises qui cherchent à tirer parti de leurs données. Avec cette édition enrichie de 90 pages, vous découvrirez une mise à jour complète sur les techniques, outils, et applications les plus récentes, du scoring au text mining en passant par la reconnaissance d’image.

Contenus et outils

• Techniques classiques et modernes : De l’analyse factorielle à la régression logistique, en passant par les méthodes innovantes telles que les réseaux de neurones et les algorithmes génétiques.
• Logiciels de data science : Une comparaison approfondie des logiciels R, SAS, et IBM SPSS, accompagnée d’exemples pratiques pour illustrer les concepts théoriques.
• Applications pratiques : Des cas d’utilisation actuels, y compris la reconnaissance de l’écriture manuscrite et le plongement de mots pour le text mining.

Ce que vous apprendrez

• Comment naviguer parmi une vaste gamme d’outils de data mining pour trouver ceux qui conviennent le mieux à vos besoins.
• Les fondamentaux du machine learning et les dernières avancées du Big Data.
• Les meilleures pratiques pour la conduite de projets de data science, l’évaluation de modèles et l’identification des écueils à éviter.

Pourquoi lire ce livre

Cette édition représente une ressource inestimable pour ceux qui souhaitent aiguiser leurs compétences en data science, avec des conseils pragmatiques et des études de cas, comme celle du credit scoring de A à Z. Que vous soyez un analyste novice ou un scientifique de données expérimenté, ce livre vous guide à travers les aspects les plus complexes du domaine, en facilitant l’intégration des enseignements dans vos projets professionnels.

Conclusion

Embrassez les capacités de transformation des données avec Analyse et prédiction : Maîtriser le data mining et la data science, un guide essentiel pour comprendre et appliquer avec succès les principes de data mining dans des contextes variés et exigeants.