Data science par analyse des données symboliques [ Livre] : une nouvelle façon d'analyser les données classiques, complexes et massives à partir des classes : applications avec Syr et R / Filipe Afonso, Edwin Diday, Carole Toque
Langue : français.Publication : 63-Clermont-Ferrand : Impr. la Source d'or, paris : éditions TECHNIP, DL 2018, cop. 2018, impr. 2018Description : 1 volume de VIII-435 pages : illustré en noir, couverture illustrée en couleur ; 24 cmISBN : 9782710811817.Dewey : 006.312, 23Classification : Résumé : La numérisation croissante de notre société alimente des bases de données de taille grandissante (Big Data). Ces données sont souvent complexes (hétérogènes et multi-tables) et peuvent être la source de création de valeur considérable à condition qu’elles soient exploitées avec des méthodes d’analyse adéquates. Un « Data Scientist » a justement pour objectif d’extraire des connaissances de ce type de données et c’est l’objectif de cet ouvrage. Les classes constituent un pivot central de la découverTe de connaissances. En Analyse des Données Symboliques (ADS), les classes sont décrites par des variables dites symboliques prenant en compte leur variabilité interne sous forme de distributions, d’intervalles, d’histogrammes, de diagrammes de fréquences, etc. Le livre débute par la construction de différents types de variables symboliques à partir de classes données. Des statistiques descriptives, une méthode de discrétisation automatique adaptée aux données massives (Big Data) suivies par des indices de proximité étendus aux données symboliques y sont présentés. Vient ensuite un ensemble de méthodes présenté dans le contexte de l’ADS. Il s’agit de la méthode des nuées dynamiques (MND), de la décomposition de mélange par partition (issue de la MND) ou par partition floue (EM), de l’analyse en composantes principales, de l’algorithme Apriori, des règles d’association et des arbres de décision. Pour la prévision, le livre présente des méthodes de régressions dont celles pénalisées « ridge », « lasso » et « elastic », et des séries temporelles. Pour la mise en application de ces premières méthodes, des exercices et des applications concrètes réalisées auprès d’administrations, d’industriels, de financiers et de scientifiques sont proposés. Leur mise en œuvre s’appuie aussi bien sur le logiciel innovant Syr que sur le logiciel statistique R. Cet ouvrage d’introduction à l’ADS s’adresse aux étudiants, aux ingénieurs, aux universitaires, ainsi qu’à tous ceux qui désirent comprendre cette nouvelle façon de penser en Science des Données..Sujet - Nom commun: 7303| Type de document | Site actuel | Cote | Statut | Notes | Date de retour prévue |
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Livre
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Bibliothèque Universitaire Mohamed Sekkat 1er etage | 006.312 AFO (Parcourir l'étagère) | Disponible | New 2019 |
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| 006.31 AMM Algorithmes et structures de données en langage C | 006.31 AZE Introduction au Machine Learning | 006.31 MÜL Le machine learning avec Python | 006.312 AFO Data science par analyse des données symboliques | 006.312 AMI Data science | 006.312 BOU Modélisation décisionnelle | 006.312 BOU Modélisation décisionnelle |
Bibliographie pages 419-435
La numérisation croissante de notre société alimente des bases de données de taille grandissante (Big Data). Ces données sont souvent complexes (hétérogènes et multi-tables) et peuvent être la source de création de valeur considérable à condition qu’elles soient exploitées avec des méthodes d’analyse adéquates. Un « Data Scientist » a justement pour objectif d’extraire des connaissances de ce type de données et c’est l’objectif de cet ouvrage.
Les classes constituent un pivot central de la découverTe de connaissances. En Analyse des Données Symboliques (ADS), les classes sont décrites par des variables dites symboliques prenant en compte leur variabilité interne sous forme de distributions, d’intervalles, d’histogrammes, de diagrammes de fréquences, etc.
Le livre débute par la construction de différents types de variables symboliques à partir de classes données. Des statistiques descriptives, une méthode de discrétisation automatique adaptée aux données massives (Big Data) suivies par des indices de proximité étendus aux données symboliques y sont présentés. Vient ensuite un ensemble de méthodes présenté dans le contexte de l’ADS. Il s’agit de la méthode des nuées dynamiques (MND), de la décomposition de mélange par partition (issue de la MND) ou par partition floue (EM), de l’analyse en composantes principales, de l’algorithme Apriori, des règles d’association et des arbres de décision. Pour la prévision, le livre présente des méthodes de régressions dont celles pénalisées « ridge », « lasso » et « elastic », et des séries temporelles.
Pour la mise en application de ces premières méthodes, des exercices et des applications concrètes réalisées auprès d’administrations, d’industriels, de financiers et de scientifiques sont proposés. Leur mise en œuvre s’appuie aussi bien sur le logiciel innovant Syr que sur le logiciel statistique R.
Cet ouvrage d’introduction à l’ADS s’adresse aux étudiants, aux ingénieurs, aux universitaires, ainsi qu’à tous ceux qui désirent comprendre cette nouvelle façon de penser en Science des Données.
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