Data scientist et langage R : autoformation aux bases de l'intelligence artificielle dans l'univers de la data / [Eva Laude, Henri Laude]

Livre

Laude, Eva. Auteur | Laude, Henri. Auteur

Edité par Éditions ENI - 2021 - 3e édition

"Ce livre, pour lequel deux axes de lecture sont possibles, a pour objectif de proposer une formation complète et opérationnelle sur les data sciences. Le premier axe permet au lecteur d'apprendre à délivrer des solutions complètes via l'usage du langage R et de son écosystème, et le second lui permet d'acquérir une culture approfondie des data sciences tout en faisant abstraction du détail du code R grâce à l'utilisation d'un outillage intéractif qui ne nécessite pas d'apprendre à coder en R. Ainsi les auteurs proposent un parcours didactique et professionnalisant qui, sans autre prérequis qu'un niveau Bac en mathématiques et une grande curiosité, permet au lecteur : de s'intégrer à une équipe de data scientists ; d'aborder la lecture d'articles de recherche en IA ou data sciences ; de développer en langage R ; et de dialoguer avec une équipe projet comprenant des data scientists. Le livre ne se cantonne pas aux algorithmes classiques du Machine Learning (arbres de décision, réseaux neuronaux ...), il aborde divers sujets importants comme le traitement du langage naturel, les séries temporelles, la logique floue ou la manipulation des images. Les sujets pratiques ou difficiles ne sont pas éludés. Le livre appréhende l'accès aux bases de données, les processus parallèles, la programmation fonctionnelle et la programmation objet, la création d'API, le partage de résultats d'analyse avec R Markdown et les dashboard Shiny, l'étude des représentations cartographiques ou encore l'implémentation du Deep Learning avec TensorFlow-2 et Keras. À la demande des lecteurs, cette troisième édition présente également une ouverture vers le langage Python et son interface avec R ainsi que l'installation d'une application R/Shiny accessible sur internet via un serveur Linux abrité sur un cloud professionnel. Une extension vers l'utilisation de R pour les calculs numériques et les calculs mathématiques pour l'ingénierie dans le même esprit que MatLab ainsi que l'usage basique d'un outil de prototypage rapide de modèles de Machine learning (BigML) en "point and click" permettront au lecteur ne voulant pas utiliser R de produire des modèles de prédiction sans coder ! La dynamique de l'ouvrage soutient le lecteur pas à pas dans sa découverte des data sciences et l'évolution de ses compétences théoriques et pratiques. Le manager pourra surfer sur l'ouvrage après avoir lu attentivement le bestiaire des data sciences de l'introduction, qui sans vulgarisation excessive présente le sujet en faisant l'économie de mathématiques ou de formalismes dissuasifs."

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