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Data Science : fondamentaux et études de cas

Auteure: Michel Lutz , Eric Biernat

Nombre de pages: 296

Nous vivons une époque très excitante, qui ramène l'analyse de données et les méthodes quantitatives au coeur de la société. L'aboutissement de nombreux projets de recherche, la puissance de calcul informatique disponible et des données à profusion permettent aujourd'hui d'incroyables réalisations, grâce au travail des data scientists. Un livre de référence pour les data scientists La data science est l'art de traduire des problèmes industriels, sociaux, scientifiques, ou de toute autre nature, en problèmes de modélisation quantitative, pouvant être résolus par des algorithmes de traitement de données. Cela passe par une réflexion structurée, devant faire en sorte que se rencontrent problèmes humains, outils techniques/informatiques et méthodes statistiques/algorithmiques. Chaque projet de data science est une petite aventure, qui nécessite de partir d'un problème opérationnel souvent flou, à une réponse formelle et précise, qui aura des conséquences réelles sur le quotidien d'un nombre plus ou moins important de personnes. Éric Biernat et Michel Lutz proposent de vous guider dans cette aventure. Ils vous feront visiter les vastes espaces de la data ...

Data science par la pratique

Auteure: Joel Grus

Nombre de pages: 408

Un ouvrage de référence pour les (futurs) data scientists Les bibliothèques, les frameworks, les modules et les boîtes à outils sont parfaits pour faire de la data science. Ils sont aussi un bon moyen de plonger dans cette discipline sans la comprendre. Dans cet ouvrage, vous apprendrez comment fonctionnent les outils et algorithmes les plus fondamentaux de la data science, en les réalisant à partir de zéro. Si vous êtes fort en maths et que vous connaissez la programmation, l'auteur, Joel Grus, vous aidera à vous familiariser avec les maths et les statistiques qui sont au coeur de la data science et avec les compétences informatiques indispensables pour démarrer comme data scientist. La profusion des données d'aujourd'hui contient les réponses aux questions que personne n'a encore pensé à poser. Ce livre vous enseigne comment obtenir ces réponses. La deuxième édition, revue et augmentée, de cet ouvrage comporte des codes et exemples associés entièrement réécrits en Python 3.6 et intègre de nouveaux chapitres sur l'apprentissage profond (deep learning), les statistiques et le traitement en langage naturel. Suivez un cours accéléré de Python. Apprenez...

Data science pour l'entreprise

Auteure: Tom Fawcett , Foster Provost

Nombre de pages: 370

Cet ouvrage traite de façon détaillée mais non technique les principes fondamentaux de la data science. Tout au long d'un processus de "raisonnement orienté données", il vous guidera pour acquérir des connaissances utiles et extraire une valeur économique des données que vous collectez. L'apprentissage de la data science vous permettra de comprendre les nombreuses techniques de data mining utilisées aujourd'hui. Ces principes sous-tendent tous les processus et stratégies de data mining qui servent à résoudre des problèmes d'entreprise. "Ce livre est bien plus qu'une introduction à l'analyse de données. C'est un guide essentiel pour ceux d'entre nous (nous tous ?) qui ont entièrement fondé leur entreprise sur l'ubiquité des données et la nécessité, aujourd'hui, de la prise de décision orientée données." Tom Phillips, PDG, Dstillery ; ex-Directeur de Google Search and Analytics. "Les auteurs de ce livre, tous deux experts en data science avant même que la discipline soit nommée ainsi, présentent ici un sujet complexe en le rendant accessible à tous les niveaux. Cet ouvrage est une première du genre : il se concentre sur les concepts de la data science...

Big Data et machine learning

Auteure: Pirmin Lemberger , Marc Batty , Médéric Morel , Jean-luc Raffaëlli

Nombre de pages: 313

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. Il combine la présentation : • de notions théoriques (traitement statistique des données, calcul distribué...) ; • d’outils (écosystème Hadoop, Storm...) ; • d’exemples de machine learning ; • d’une organisation typique d’un projet de data science.

R pour les data sciences

Auteure: Garrett Grolemund , Hadley Wickham

Nombre de pages: 496

Les data sciences constituent une discipline fascinante, qui vous servira à transformer des données brutes en idées et connaissances aisément compréhensibles. L’objectif de ce livre est de vous aider à maîtriser les outils essentiels qui vous permettront d’utiliser R dans la pratique des data sciences. Après l’avoir lu, vous pourrez faire face à la plupart des situations que vous rencontrerez dans vos projets, en exploitant au mieux les fonctionnalités de R. Mais avant de devenir un expert en R, vous devrez tout d’abord importer vos données, c’est-à-dire les lire, en général depuis un fichier, une base de données ou une API web, et les charger dans un cadre de données dans R. Si vous ne pouvez pas transférer vos données dans R, vous ne pourrez pas les analyser ! Une fois vos données importées, vous gagnerez beaucoup à les ranger. Une fois vos données rangées, vous passerez bien souvent par une étape de transformation. Une fois vos données rangées avec les variables dont vous avez besoin, la génération de connaissances reposera principalement sur deux moteurs : la visualisation et la modélisation. Leurs forces et faiblesses sont...

Deep Learning avec Keras et TensorFlow

Auteure: Aurélien Géron

Nombre de pages: 360

Cet ouvrage, conçu pour tous ceux qui souhaitent s'initier au deep learning (apprentissage profond), est la traduction de la deuxième partie du best-seller américain Hands-On Machine Learning with Scikit-Learn, Keras & TensorFlow (2e édition). Le deep learning est récent et il évolue vite. Ce livre en présente les principales techniques : les réseaux de neurones profonds, capables de modéliser toutes sortes de données, les réseaux de convolution, capables de classifier des images, les segmenter et découvrir les objets ou personnes qui s'y trouvent, les réseaux récurrents, capables de gérer des séquences telles que des phrases, des séries temporelles, ou encore des vidéos, les autoencodeurs qui peuvent découvrir toutes sortes de structures dans des données, de façon non supervisée, et enfin le reinforcement learning (apprentissage par renforcement) qui permet de découvrir automatiquement les meilleures actions pour effectuer une tâche (par exemple un robot qui apprend à marcher). Ce livre présente TensorFlow, le framework de deep learning créé par Google. Il est accompagné de notebooks Jupyter qui contiennent tous les exemples de code du livre, afin que ...

Python pour le data scientist - 2e éd.

Auteure: Emmanuel Jakobowicz

Nombre de pages: 320

Python est devenu en quelques années un langage majeur dans l'univers des applications centrées sur le traitement des données, et plus particulièrement des gros volumes de données (big data). Cet ouvrage servira de guide à tous ceux qui s'intéressent à l'utilisation de Python pour le travail sur les données et l'automatisation de certaines tâches (data science). Il met l'accent sur la préparation et la mise en forme des données qui sont essentielles dans la qualité du résultat et qui constituent aujourd'hui une part importante du travail du data scientist. L'ensemble des exemples et des exercices présentés dans cet ouvrage sont disponibles sous forme de Notebooks Jupyter. Ils sont accessibles directement sur GitHub dans le répertoire dédié à l'ouvrage ou en téléchargement sur le site Dunod. Cette 2e édition comportent de très nombreuses mises à jour sur les évolutions récentes du langage Python, sur les "packages" utilisés en data science, et sur d'autres logiciels associés comme TensorFlow et Keras.

Le Machine learning avec R - Modélisation mathématique rigoureuse

Auteure: Scott V. Burger

Nombre de pages: 168

L'apprentissage automatique, un champ d'étude essentiel aux développements de l'Intelligence artificielle L'apprentissage automatique est un sujet intimidant jusqu'à ce que vous en connaissiez les principes fondamentaux. Si vous comprenez les principes essentiels du codage, ce livre d'introduction vous aidera à acquérir une base solide dans le domaine de l'apprentissage automatique. En utilisant le langage de programmation R, vous commencerez par apprendre à modéliser avec la régression, puis vous passerez à des sujets plus avancés tels que les réseaux de neurones et les méthodes arborescentes. Finalement, vous plongerez dans le monde de l'apprentissage automatique. en utilisant le package caret associé au langage de programmation R. Une fois que vous aurez développé une réelle familiarité avec des sujets tels que la différence entre les modèles de régression et de classification, vous serez en mesure de résoudre de multiples problèmes d'apprentissage automatique. L'auteur, Scott V. Burger, fournit également plusieurs exemples pour vous aider à bâtir une connaissance pratique de l'apprentissage automatique. Explorez le domaine de l'apprentissage...

Big Data et Machine Learning - 3e éd.

Auteure: Pirmin Lemberger , Marc Batty , Médéric Morel , Jean-luc Raffaëlli

Nombre de pages: 272

Cet ouvrage s’adresse à tous ceux qui cherchent à tirer parti de l’énorme potentiel des « technologies Big Data », 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. Il combine la présentation : • de notions théoriques (traitement statistique des données, calcul distribué...) ; • des outils les plus répandus (écosystème Hadoop, Storm...) ; • d’exemples d’applications ; • d’une organisation typique d’un projet de data science. Les ajouts de cette troisième édition concernent principalement la vision d’architecture d’entreprise, nécessaire pour...

Statistique. La théorie et ses applications

Auteure: Michel Lejeune

Nombre de pages: 438

Cet ouvrage expose les fondements théoriques des méthodes classiques de la statistique (estimation et tests) ainsi que des approches introduites plus récemment. Les premiers chapitres sont consacrés aux notions de la théorie des probabilités, nécessaires à la statistique. Puis sont développés les tests et méthodes d’estimation dans les situations paramétriques et non paramétriques. Enfin sont traités les modèles de base de la régression. Tout au long des chapitres, des exemples et exercices concrets sont proposés. La présentation témoigne d’un réel souci pédagogique de l’auteur qui bénéficie d’une vaste expérience d’enseignement auprès de publics très variés. Les résultats exposés sont, autant que possible, replacés dans la perspective de leur utilité pratique. Le niveau mathématique requis, le rend accessible aux étudiants de premier cycle universitaire et aux chercheurs dans les divers domaines des sciences appliquées.

Data Science par la pratique

Auteure: Joel Grus

Nombre de pages: 307

Un ouvrage de référence pour les (futurs) data scientists Les bibliothèques, les frameworks, les modules et les boîtes à outils sont parfaits pour faire de la data science. Ils sont aussi un bon moyen de plonger dans la discipline sans comprendre la data science. Dans cet ouvrage, vous apprendrez comment fonctionnent les outils et algorithmes les plus fondamentaux de la data science, en les réalisant à partir de zéro. Si vous êtes fort en maths et que vous connaissez la programmation, l'auteur, Joël Grus, vous aidera à vous familiariser avec les maths et les statistiques qui sont au coeur de la data science et à acquérir les compétences informatiques indispensables pour démarrer comme data scientist. La profusion des données d'aujourd'hui contient les réponses aux questions que personne n'a encore pensé à poser. Ce livre vous enseigne comment obtenir ces réponses. Suivez un cours accéléré de Python Apprenez les fondamentaux de l'algèbre linéaire, des statistiques et des probabilités, et comprenez comment et quand les utiliser en data science Collectez, explorez, nettoyez, bricolez et manipulez les données Plongez dans les bases de l'apprentissage...

Initiation à la statistique avec R - 3e éd.

Auteure: Myriam Maumy-bertrand , Frédéric Bertrand

Nombre de pages: 416

Issu d’une longue expérience de formation auprès de publics très variés, cet ouvrage accompagne l’étudiant en Licence, en Master ou en écoles d’ingénieurs dans son apprentissage de la statistique avec R. Dans chaque chapitre, le lecteur trouvera : • un cours détaillé ponctué de nombreux exemples et de rubriques méthodologiques ; • des exercices répartis en deux catégories : des applications directes du cours et des problèmes plus sophistiqués permettant de généraliser les concepts ; • une rubrique « Du mal à démarrer ? ». Pour les questions les plus difficiles, une indication est proposée afin d’aider à la résolution de l’exercice ou du problème ; • les solutions détaillées des exercices et des problèmes. Cette nouvelle édition enrichie est à jour des dernières évolutions du logiciel R. Les codes sont téléchargeables à partir de la page d’accueil du livre sur le site dunod.com

Créer des applications graphiques en Python avec PyQt5

Auteure: Thibaut Cuvelier , Pierre Denis

Nombre de pages: 373

Ce livre s'adresse à toute personne souhaitant développer des interfaces graphiques en Python, de la simple boîte de dialogue à la création d'applications graphiques élaborées, avec menus, barre d'outils, redimensionnement à la taille de l'écran, accès à une base de données, etc. Il suppose que vous débutez en Qt, mais que vous connaissez Python et maîtrisez les notions de programmation orientée objet, notamment l'héritage. Qt est une bibliothèque multiplateforme extrêmement complète écrite en C++. PyQt sert de couche de liaison entre C++ et Python, et apporte Qt à l'environnement Python. Ce livre s'appuie sur la version 5.6 de Qt, destinée à être maintenue sur le long terme, tout en signalant le cas échéant d'éventuelles divergences avec la version 5.7. Tous les exemples sont donc réalisés avec PyQt5. Deux approches de développement vous sont proposées : la manière impérative par assemblage de composants (aussi appelés widgets) et la manière déclarative à l'aide du langage QML (Qt Quick). Une même application de gestion de bibliothèque sera développée à titre d'exemple avec chacune des méthodes. Pour aller plus loin, vous aborderez dans...

Le Machine Learning Pour les Nuls

Auteure: Luca Massaron , John Paul Mueller

Nombre de pages: 408

Plongez au coeur de l'intelligence arficielle et de la data science Vous aussi participez à la révolution qui ramène l'intelligence artificielle au coeur de notre société, grace à la data scince et au machine learning. La data science consiste à traduire des problèmes de toute autre nature, en problèmes de modélisation quantitative, résolus par des algorithmes de traitement. Ce livre va vous faire découvrir tous les ingrédients qui font du machine learning l'outil indispensable du développement d'applications liées à l'intelligence artificielle. Au programme de ce livre : Découvrez toutes les applications du quotidien qui utilisent le machine learning Apprenez les langages du machine learning : Python et R, afin de vous adresser aux machines qui effectueront des traitements sur les données Apprenez à coder en R avec R studio Apprenez à coder en Python en utilisant Anaconda

Python 3 - 2e éd.

Auteure: Bob Cordeau , Laurent Pointal

Nombre de pages: 304

Le langage Python est un langage idéal pour l'apprentissage de la programmation. C'est la raison pour laquelle il est choisi pour initier aussi bien les jeunes enfants que les élèves des classes préparatoires. Il est également utilisé dans des contextes professionnels très divers qui vont de l'électronique de loisirs (makers) au machine learning dans les projets d'intelligence artificielle. Cet ouvrage ne requiert aucune connaissance préalable en informatique mais fournit des bases solides et synthétiques. La démarche pédagogique est renforcée par le recours à Pyzo, une distribution et un environnement complet et gratuit qui facilite l'utilisation et l'apprentissage de Python, et à Jupyter Notebook, une interface web, également gratuite qui permet de travailler en ligne sur des documents associant du code, du texte, des équations, des images, des vidéos et des graphiques. L'ouvrage "papier" comporte environ 30 exercices corrigés, et il est complété par des compléments en ligne qui proposent une centaine d'exercices corrigés supplémentaires. Cette 2e édition s'enrichit de trois nouveaux chapitres : l'un sur les bases de données, un autre sur l'écosystème ...

Le data marketing

Auteure: Julien Hirth

Nombre de pages: 295

La 4e de couv. indique : "Ce livre est un des premiers ouvrages exclusivement consacrés à la méthode des récits de vie en sciences de gestion, en France. Il est le fruit d'une collaboration entre trois enseignants-chercheurs travaillant dans plusieurs disciplines des sciences de gestion (management, GRH, entrepreneuriat et marketing) et qui utilisent les récits de vie dans leurs recherches. Cet ouvrage, qui se veut à la fois pédagogique et réflexif, est illustré par de nombreux exemples de recherches qui mobilisent la démarche des récits de vie au travers de différents champs de recherche en sciences sociales et de gestion. Il aborde les problématiques épistémologiques et méthodologiques soulevés par les récits de vie. Il situe la méthode par rapport aux principales approches qualitatives en montrant ses intérêts et ses spécificités dans le contexte des sciences des organisations et de gestion. Il expose également les étapes, les problèmes et les critiques soulevés par la méthode et fournit un certain nombre de réponses aux chercheurs en gestion souhaitant recourir ou se familiariser avec les buts et les moyens de la méthode des récits de vie dans...

L'intelligence artificielle en action

Auteure: Damien Gromier

Nombre de pages: 220

DANS LES COULISSES DES SUCCÈS DE L’INTELLIGENCE ARTIFICIELLE Tout le monde aujourd’hui parle de l’intelligence artificielle (IA). Fascinante pour certains, inquiétante pour d’autres, cette technologie véhicule de nombreux fantasmes. Souvent abordée sous l’angle exclusivement philosophique ou technique, elle l’est peu sous celui de ses bénéfices réels. Et pourtant, dans les domaines de la santé, de l’environnement, de l’assurance, de l’énergie, ses usages se révèlent plus que prometteurs. Qu’apporte-t-elle concrètement ? Comment les technologies d’IA sont-elles conçues, choisies, déployées, apprivoisées, améliorées ? Quelles sont les clés des projets d’IA réussis, positifs pour les usagers et pour l’organisation qui les met en œuvre ? Pour répondre à ces questions, l’auteur est allé à la rencontre de celles et ceux qui sont en prise au quotidien avec la réalité de l’IA : start-up, entreprises, institutions ou associations. Au travers d’une large sélection de cas d’usages, de retours d’expérience, de bonnes pratiques et de courtes fictions, cet ouvrage propose une véritable immersion dans la réalité de l’IA et...

Analyse de données avec Python - Optimiser la préparation des données avec Pandas, Numpy, Jupyter et IPython-collection O'Reilly

Auteure: Wes Mckinney

Nombre de pages: 363

Une bible pour les ingénieurs en science des données pour manipuler, traiter et nettoyer les données en Python Ce livre vous fera découvrir des instructions complètes pour la manipulation, le traitement, le nettoyage et la compression des jeux de données en Python. Mise à jour pour les dernières version 3.x de Python, la seconde édition de ce guide pratique est bourrée d'études de cas pratiques qui vous montrent comment résoudre efficacement un large ensemble de problèmes d'analyse de données. Vous y apprendrez à maîtriser les dernières versions de Pandas, NumPy, IPython et autre Jupyter. Au programme : Utilisez le shell IPython et Jupyter Notebook pour des explorer des projets informatiques Apprenez les fonctionnalités de base et avancées de NumPy (le raccourci de Numerical Python) Démarrez avec les outils d'analyse de données de la bibliothèque pandas Utiliser des outils flexibles pour charger, nettoyer, transformer, fusionner et remodeler les données Créez des visualisations informatives avec matplotlib Appliquez les outils de regroupement de pandas pour découper, trancher et résumer des jeux de données Analysez et manipulez des données provenant de...

Modélisation statistique par la pratique avec R

Auteure: Frédéric Bertrand , Emmanuelle Claeys , Myriam Maumy-bertrand

Nombre de pages: 256

Le logiciel R est maintenant un standard dans le domaine de la statistique. Libre et gratuit, son enseignement s'est généralisé dans toutes les filières où les statistiques sont utilisées : sciences de la vie et de la Terre, études de santé, sciences économiques, géographie, sciences physiques... Cet ouvrage accompagne l'étudiant en Licence 3, en Master ou écoles d'ingénieurs dans son apprentissage de la modélisation statistique avec R. De nombreux exemples et des rubriques méthodologiques ponctuent le cours. Des exercices et problèmes permettent la mise en application directe et la généralisation des concepts.

Traité d'architecture et d'urbanisme bioclimatiques

Auteure: Alain Liébard , André De Herde

Nombre de pages: 736

Comment concevoir ; édifier et aménager le bâtiment et le territoire en n'hypothéquant pas l'avenir de nos enfants ? Quelles architectures et quels urbanismes seront capables de répondre à nos besoins et à ceux des générations futures ? En 368 fiches didactiques et plus de 776 pages, le Traité d'architecture et d'urbanisme bioclimatiques répond à ces questions et à bien d'autres encore. Il propose des réponses concrètes en synthétisant l'état de l'art et des connaissances. Il offre une nouvelle approche conceptuelle assise sur l'examen systématique du " coût global actualisé ". A l'heure des grandes interrogations sur les changements climatiques, ; les aspirations au développement des populations du Sud, le maintien des niveaux de vie des populations du Nord, cet ouvrage veut partager avec tous les acteurs de la construction, de l'aménagement et du développement, qu'ils soient professionnels, étudiants, enseignants ou élus locaux et nationaux, les fruits d'un savoir concret et opérationnel. Le grand public trouvera également dans ce livre les informations et le sources d'inspiration pour construire sa propre maison individuelle bioclimatique, en accord...

Apprendre la programmation web avec Python et Django

Auteure: Gilles Degols , Pierre Alexis , Hugues Bersini

Nombre de pages: 396

Enfin un ouvrage pour étudiants détaillant tous les principes de la programmation web moderne, avec l'un des frameworks de développement web les plus ambitieux : Django, basé sur le langage Python ! Un ouvrage de référence pour les étudiants Abondamment illustré d'exemples et rappelant les bonnes pratiques du domaine (modèle MVC, diagrammes UML, patterns), voici un livre de cours magistral et moderne sur la programmation web dynamique, que tous les enseignants en informatique peuvent utiliser. Complet et autonome, il pose solidement les fondamentaux de la conception web, avec ou sans framework : HTML 5/CSS 3, dynamisme alimenté par bases relationnelles SQL, sessions, JavaScript et Ajax, sans oublier de fournir au lecteur d'essentiels rappels en programmation objet, voire de montrer... ce qu'il ne faut pas faire en CGI ! Le langage Python et le framework Django sont introduits en douceur, et l'utilisation des vues, templates, formulaires et modèles Django, conformément aux principes MVC exposés dans la première partie, est illustrée au fil de l'étude de cas, un site web inspiré de Facebook. Cette étude est poussée jusqu'à la mise en place du projet chez un...

Machine learning avec Python ANNULE

Auteure: Andreas C.mueller , Sarah Guido

Nombre de pages: 282

Entrez de plain-pied dans le monde fascinant la data science Vous aussi participez à la révolution qui ramène l'intelligence artificielle au coeur de notre société, grace aux data scientists. La data science consiste à traduire des problèmes de toute autre nature, en problèmes de modélisation quantitative, résolus par des algorithmes de traitement. Ce livre se présente comme une référence pour tous les développeurs, statisticiens ou chefs de projets ayant à résoudre des problèmes liés à la data science. Au programme : Pourquoi utiliser le machine learning Les différentes versions de Python L'apprentissage non supervisé et le préprocessing Représenter les données Processus de validation Algorithmes, chaînes et pipeline Travailler avec des données de type texte Du prototype à la production

Access 2010 - Utilisateur

Auteure: Yvan Picot , Philippe Moreau

Nombre de pages: 352

Apprendre à créer et exploiter une base de données avec Access 2010 Vous êtes débutant en bases de données ou possédez déjà quelques notions de Microsoft Access : ce manuel d'autoformation vous conduira rapidement vers une maîtrise des fonctions du logiciel, que vous mettrez en oeuvre à travers une étude de cas traitée sous forme d'exercices. La première partie, Manuel utilisateur, présente sous forme de fiches pratiques les fonctionnalités d'Access 2010 : prise en main du logiciel, création et exploitation d'une base de données, requêtes, création de formulaires et d'états, etc. La seconde partie, Cas pratiques, vous propose de mettre en oeuvre vos connaissances en réalisant pas à pas une application de gestion commerciale simple à travers treize exercices corrigés. Cette partie vous aidera à mettre en pratique la plupart des fonctions étudiées dans la première partie, tout en vous préparant à concevoir et exploiter vos propres bases de données. Les fichiers nécessaires à la réalisation de l'étude de cas sont disponibles en téléchargement sur le site Web www.editions-eyrolles.com

Word 2010 avancé

Auteure: Philippe Moreau

Nombre de pages: 206

Manuel d'autoformation pour découvrir et maîtriser les fonctionnalités avancées de la version 2010 du logiciel. La première partie présente les fonctions avancées sous forme de fiches pratiques. La deuxième partie propose douze cas pratiques consistant à réaliser des documents complets intégrant les fonctions avancées.

Data visualisation

Auteure: Nathan Yau

Nombre de pages: 367

La 4e de couverture indique : "L'essor des nouvelles technologies et du Web a extraordinairement accéléré et simplifié la collecte, le stockage et l'accès aux données. Analysées et présentées de façon explicite et sensée, elles contribuent à faciliter la prise de décision, partager les connaissances et les idées, porter à un regard plus objectif sur le monde. La data visualisation est ainsi devenue une discipline à part entière, outil privilégié des datajournalistes, scientifiques, statisticiens, ingénieurs, graphistes, designers, chercheurs en sciences de l'information, spécialistes du marketing. Pionnier de cette approche innovante, Nathan Yau présente dans cet ouvrage les meilleurs moyens de collecter, d'explorer, d'analyser et de représenter de façon créative de larges ensembles de données."

Tout JavaScript

Auteure: Olivier Hondermarck

Nombre de pages: 416

Ce livre s’adresse à tous les développeurs web, qu’ils soient débutants ou avancés. Le JavaScript sert avant tout à rendre les pages web interactives et dynamiques du côté de l’utilisateur, mais il est également de plus en plus souvent utilisé côté serveur. La première partie de ce livre explique les bases et les bonnes pratiques de la programmation en JavaScript en se fondant sur la version ECMAScript 6. La deuxième partie porte sur l’interactivité avec les utilisateurs (interfaces, formulaires, gestion des erreurs, géolocalisation...). La troisième partie permet de s’initier aux aspects les plus avancés de JavaScript tels que Node.js, React ou les Web Workers. Les renvois de type tjs.ovh/nomScript qui sont présents au fil des pages sont des compléments interactifs à ce livre. Ils affichent : Le rendu de l’exécution du script. Un émulateur de la console du navigateur. Le code source complet de l’exemple avec une coloration syntaxique, des commentaires et des liens vers les fiches de la référence JS du site toutjavascript.com. Cette deuxième édition a été actualisée en profondeur. Elle est étoffée par deux nouveaux chapitres sur Vue.js, ...

Apprentissage artificiel - 3e édition

Auteure: Vincent Barra , Laurent Miclet , Antoine Cornuéjols

Nombre de pages: 912

Résumé Les programmes d'intelligence artificielle sont aujourd'hui capables de reconnaître des commandes vocales, d'analyser automatiquement des photos satellites, d'assister des experts pour prendre des décisions dans des environnements complexes et évolutifs (analyse de marchés financiers, diagnostics médicaux...), de fouiller d'immenses bases de données hétérogènes, telles les innombrables pages du Web... Pour réaliser ces tâches, ils sont dotés de modules d'apprentissage leur permettant d'adapter leur comportement à des situations jamais rencontrées, ou d'extraire des lois à partir de bases de données d'exemples. Ce livre présente les concepts qui sous-tendent l'apprentissage artificiel, les algorithmes qui en découlent et certaines de leurs applications. Son objectif est de décrire un ensemble d'algorithmes utiles en tentant d'établir un cadre théorique pour l'ensemble des techniques regroupées sous ce terme "d'apprentissage artificiel". La troisième édition de ce livre a été complètement réorganisée pour s'adapter aux évolutions très significatives de l'apprentissage artificiel ces dernières années. Une large place y est accordée aux...

Javascript pour les web designers

Auteure: Mat Marquis

Nombre de pages: 157

"Vous avez des sueurs froides dès que vous entendez parler de JavaScript? Respirez un grand coup et prenez votre courage à deux mains : Mat Marquis est ici à vos côtés pour vous offrir une visite rapide mais efficace de ce langage aujourd'hui incontournable. Au fil de nombreux exemples pratiques, initiez-vous aux règles de syntaxe, aux fondamentaux des scripts, ainsi qu'à la gestion des types de données et des boucles. Nul doute que ce tour d'horizon vous donnera confiance ; vous aurez une vision plus claire de JavaScript et serez fin prêt à vous mettre au travail!" [Source : 4e de couv.]

L'intelligence artificielle pour les développeurs

Auteure: Virginie Mathivet

Nombre de pages: 500

Ce livre sur l'Intelligence Artificielle s'adresse particulièrement aux développeurs et ne nécessite pas de connaissances mathématiques approfondies. Au fil des chapitres, l'auteur présente les principales techniques d'Intelligence Artificielle et, pour chacune d'elles, les inspirations, physiques voire mathématiques, puis les différents concepts et principes (sans entrer dans les détails mathématiques), avec des exemples et figures pour chacun de ceux-ci. Les domaines d'application sont Illustrés par des applications réelles et actuelles. Chaque chapitre contient un exemple d'implémentation générique, complété par une application pratique, développée en Java. Ces exemples de code étant génériques, ils sont facilement adaptables à de nombreuses applications Java 10, sans plugin extérieur. Les techniques d'Intelligence Artificielle décrites sont : - Les systèmes experts, permettant d'appliquer des règles pour prendre des décisions ou découvrir de nouvelles connaissances ; - La logique floue, permettant de contrôler des systèmes informatiques ou mécaniques de manière beaucoup plus souple que les programmes traditionnels ; - Les algorithmes de...

Django avancé

Auteure: Yohann Gabory , Thomas Petillon , Nicolas Ferrari

Nombre de pages: 402

Django, framework Python MVC réputé pour son élégance et sa puissance, permet de développer des applications web de qualité professionnelle extrêmement riches et dynamiques en un temps record - pour peu que le développeur fasse l'effort de conception nécessaire et tire parti de son modèle de développement et de son écosystème. Gagnez en expertise sur le framework de développement web le plus ambitieux ! Au fil de deux études de cas (un tracker et un agenda partagé) menées de bout en bout, cet ouvrage expose les fondamentaux de Django que sont les les vues, les templates, les formulaires et les modèles. Par sa présentation détaillée de l'architecture et des fonctionnalités de Django, cet ouvrage permet au développeur, aguerri comme débutant, d'atteindre une connaissance intime du framework. Riche en exemples concrets et en astuces utiles, l'ouvrage distille également de nombreuses bonnes pratiques issues de l'expérience professionnelle de l'auteur. Il constitue pour le développeur Django le complément avancé indispensable à la documentation existante. A qui s'adresse ce livre ? A tous les développeurs web (PHP, Java, Python, etc.) qui souhaitent...

Python et les 40 problèmes mathématiques

Auteure: Frédéric Bro , Chantal Rémy

Nombre de pages: 483

Ce livre traité avec le langage Python vous permettra de : -lire, écrire ou modifier des algorithmes -représenter des graphiques (2D ou 3D) -gérer ou simuler des données. Il s'adresse à tout élève de terminale S, étudiant en CPGE ou en licence de mathématiques-informatique. Il pourra également intéresser les enseignants ou tout candidat préparant les concours de l'enseignement. A partir du niveau de Terminale, vous y trouverez des : -études de suites numériques -calculs d'intégrale -nombres complexes -simulations de lois de probabilité -gestions de fichiers de données à partir de fichiers. Python vous permettra de conjecturer, illustrer ou résoudre les problèmes mathématiques posés dans ce livre, à savoir : -méthodes des rectangles, trapèzes, Simpson, Monte-Carlo, Euler -fractales -autour du nombre n -désintégration radioactive -un système proie-prédateur historique -algorithme de Dijkstra (algorithme dit du GPS) -cryptographie (cryptage de César, affine, Vigenère, analyse des fréquences, indice de coïncidence de Friedman). Python est illustré par l'exemple et chaque problème est corrigé de façon claire et détaillée. C'est le livre où...

L'Âge de la connaissance

Auteure: Idriss Aberkane

Nombre de pages: 354

L'auteur du best-seller Libérez votre cerveau ! revient avec un nouveau livre, toujours aussi visionnaire, sur l'économie de la connaissance, notre nouveau pétrole... " Comme la connerie, notre connaissance est infinie. Tout le contraire de notre système actuel fondé sur les hydrocarbures, dont la source finira inexorablement par se tarir. Ainsi, l'économie de la connaissance nous assure un développement durable. Une révolution ! Une économie qui ne ressemble pas à l'économie. Du moins pas à celle, vorace, que le monde a développée depuis la révolution industrielle. Mieux, elle en défie toutes les lois : sa matière première est inépuisable, elle favorise le partage, et son pouvoir d'achat dépend de chacun d'entre nous. Elle trouve déjà des prolongements majeurs grâce au biomimétisme : cet oeuf d'oiseau qui inspire les satellites, cette peau de requin qui a changé l'industrie aéronautique, ce coquillage qui a bouleversé notre regard sur le cerveau, etc. C'est donc un enjeu capital pour l'écologie, notre gestion des déchets ou encore la lutte contre la pauvreté... Il doit aujourd'hui guider toutes nos politiques. " I. A.

Apprendre à programmer avec Python 3

Auteure: Gérard Swinnen

Nombre de pages: 435

Un livre incontournable pour acquérir l'exigeante discipline qu'est l'art de la programmation ! Original et stimulant, cet ouvrage aborde au travers d'exemples attrayants et concrets tous les fondamentaux de la programmation. L'auteur a choisi Pyt

Le travail en équipe

Auteure: Roger Mucchielli

Nombre de pages: 212

Savoir travailler en équipe s’apprend. En effet, l’efficacité collective d’une équipe n’est pas seulement affaire de cohésion et d’organisation. Elle s’appuie sur des principes, des règles, une dynamique qui doivent être maîtrisés pour conduire à la réussite de l’équipe sur le terrain. Cet ouvrage incontournable est devenu une véritable référence pour le management. L’auteur y définit les conditions de réussite du travail en équipe et montre en quoi l’hétérogénéité des compétences du groupe est facteur de richesses. Vous trouverez dans ce livre des réponses à vos questions : • Comment naît l’esprit d’équipe ? • Quels sont les facteurs clés du travail en équipe ? • Comment s’exerce l’autorité dans l’équipe ? À l’heure où l’on vante plus que jamais le travail en équipe, vous vous approprierez les références les plus solides qui ont inspiré les conseils actuels en matière de performance des équipes.

De 0 à 1 Ou l'heure de l'informatique à L'école

Auteure: Gabriel Parriaux , Jean-philippe Pellet , Georges-louis Baron , Eric Bruillard , Vassilis Komis

Nombre de pages: 344

Le colloque Didapro explore depuis 30 ans le domaine de la didactique de l'informatique. Les actes de l'édition 2018 présentent les recherches les plus récentes dans le domaine, selon trois thématiques: Au coeur de la discipline Informatique ; Formation des enseignant-e-s et enjeux institutionnels ; Quels enseignements, avec quels outils ?

L'intelligence artificielle en pratique avec Python

Auteure: Hugues Bersini , Ken Hasselmann

Nombre de pages: 124

Cet ouvrage à vocation pédagogique a pour but d'aider les débutants et même les praticiens confirmés de l'intelligence artificielle à mieux faire le tri entre certains mécanismes algorithmiques propres à cette discipline et souvent confondus entre eux, dont les trois fondamentaux :« la recherche », « l'optimisation » et « l'apprentissage ». Même si le Web regorge de solutions algorithmiques et de codes clés en main mis à disposition des internautes, ces codes constituent rarement la bonne solution pour faire face à un problème. En effet, il faut souvent prendre du recul, et c'est précisément ce que propose cet ouvrage, pour pouvoir trancher entre les différentes offres algorithmiques et choisir celle qui sera la plus appropriée au cas de figure que l'on rencontre. Huit problèmes très classiques de l'univers algorithmique et de l'IA sont abordés dans ce livre. Pour chacun, nous allons détailler l'une ou l'autre méthode issue d'un des trois mécanismes fondamentaux (recherche, optimisation ou apprentissage) : le jeu du taquin ; l'algorithme du plus court chemin (celui qu'on trouve dans les GPS) ; le jeu du sudoku ; le jeu de Puissance 4 à deux joueurs le ...

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