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Chaque chapitre est dédié à un algorithme spécifique et utile, dont il explique le fonctionnement à l'aide d'exemples concrets. Les nombreux éléments visuels facilitent également la compréhension, des fiches de référence listent les avantages et inconvénients de chaque algorithme et un glossaire utile récapitule la terminologie importante en data science. 4. « The Art of Data Science » par Roger D. Peng et Elizabeth Matsui Auteurs: Roger D. Peng et Elizabeth Matsui Ce livre aborde l'exploration des lacs de données et la recherche d'informations. Peut-on être Data Scientist quand on est nul en math ? - Quora. Il se focalise sur le processus d'analyse et de filtrage des données pour y découvrir des informations inédites. Les auteurs s'appuient sur leurs expériences pour aider aussi bien les débutants que les managers dans leurs projets d'analyse. Tous deux ont déjà géré de nombreux projets et encadré des équipes d'analystes dans le monde professionnel. Ils expliquent comment produire des résultats véritablement pertinents et présentent les pièges à éviter dans des projets data.
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Orientation MATHS FINANCIERES • Mathématiques financières • Modélisations stochastiques pour la finance • Modélisation stochastique • Politique monétaire et finance de marché • Micro-économie et théorie des jeux • Analyse des données et data mining Télécharger le programme détaillé des Unités d'enseignements UEM2IMSD
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Les cours communs d'informatique majoritairement donnés par des enseignants-chercheurs (LETG-UMR 6554, IRISA UMR 6074) sont adaptés aux dernières innovations en matière de choix de langages et d'illustrations pédagogiques. Echanges internationaux Organisation pédagogique La première année de Master est commune à l'ensemble des parcours, à l'exception d'une unité d'enseignement correspondant à un choix de pré-spécialisation.
5. « Data Science For Dummies » par Lillian Pierson Auteur: Lillian Pierson La série de guides « pour les nuls » est connue pour expliquer les moindres concepts en termes simples, et ce livre sur la data science ne déroge pas à la règle. Il se focalise sur le côté métier de la data science et sert de guide d'introduction pour devenir professionnel dans le domaine. Parcours : Data science (DS) - PRSMS5AC - Offre de formation d’Aix-Marseille Université 2021-2022. Il donne aux débutants un aperçu complet de la discipline, pour leur permettre de se familiariser avec les concepts du Big Data et avec les applications de la data science dans notre quotidien. Il explore également de manière assez large des domaines comme le data engineering, les langages de programmation comme R et Python, le machine learning, les algorithmes, l'IA et les techniques de visualisation des données. Ce livre est un bon point de départ si vous éprouvez de la curiosité pour la data science ou si vous souhaitez avoir un aperçu de cette discipline. 6. « Big Data For Dummies » par Judith Hurwitz, Alan Nugent, Fern Halper et Marcia Kaufman Auteurs: Judith Hurwitz, Alan Nugent, Fern Halper et Marcia Kaufman Toujours dans la série de guides « pour les nuls », voici un livre qui présente le Big Data et son importance.
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