Lire Data science par analyse des données symboliques : Une nouvelle façon d'analyser les données classiques, complexes et massives à partir des classes Livres Ebook, PDF Epub
Description Data science par analyse des données symboliques : Une nouvelle façon d'analyser les données classiques, complexes et massives à partir des classes. Une nouvelle façon d analyser les données classiques, complexes et massives à partir des classes Applications avec Syr et R 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 uvre 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. Table des matières : Introduction générale. 1. Des données classiques aux données symboliques. 2. Analyse descriptive pour des variables symboliques. 3. Indices de proximité. 4. Classification automatique. 5. ACP étendue aux données symboliques. 6. Extension des règles d association. 7. Arbre de décision. 8. Prévision de données symboliques. 9. Exercices d application avec R et Syr. 10. Applications avec Syr et R. Conclusion. Annexe 1 : le logiciel SYR. Annexe 2 : des modules de R pour l ADS. Annexe 3 : des pistes de recherche et de développement. Bibliographie
Data science par analyse des données symboliques - AFONSO ~ Une nouvelle façon d’analyser les données classiques, complexes et massives à partir des classes Applications avec Syr et R. 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 .
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Data science par analyse des données symboliques - Filipe ~ Data science par analyse des données symboliques 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 (0 avis) Donner votre avis. 442 pages, parution le 25/01/2018 Livre papier. 45,00 € Expédié sous 7 jours Livraison à partir de 0,01€ dès 49€ d'achats Pour une .
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Gestion des données dans l'entreprise - Lavoisier ~ Data science par analyse des données symboliques. Auteurs : F Afonso, Diday Edwin , TOQUE Carole . Langue : Français. 01-2018 — 435 p. — Une nouvelle façon d’analyser les données classiques, complexes et massives à partir des classes Applications avec Syr et R. La numérisation croissante de notre société alimente des bases de. Disponible chez l'éditeur (délai d .
INTRODUCTION A L’ANALYSE DES DONNEES ~ ‘’Avec l’Analyse des Données fondée sur l’usage de l’ordinateur, c’est une nouvelle méthodologie que la statistique apporte à la science et notamment aux sciences de l’homme’’. J-P. Benzécri ‘’L’Analyse des Données n’est certes pas simplement un ensemble de techniques nouvelles et, sans être le vecteur philosophique de la recherche du sens de toute chose, c .
Présentation des méthodes de collecte et d'analyse de ~ cadre de travail précise comment l’analyse de données prend en compte les hypothèses formulées dans la théorie du changement du programme relatives à la méthode adoptée afin de produire les résultats escomptés (voir Note No2, Théorie du changement). Dans une véritable évaluation à méthodes mixtes, ceci inclut le recours à des méthodes d’analyse numérique et textuelle .
carole Toque - Expertise en Statistique et Science des ~ Une nouvelle façon d’analyser les données classiques, complexes et massives à partir des classes Applications avec Syr et R 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 .
Nouveautés Mars ~ Data science par analyse des données symboliques : une nouvelle façon d'analyser les données classiques, complexes et massives à partir des classes : applications avec Syr et R Afonso, Filipe Diday, Edwin Toque, Carole Technip 1 vol. (VIII-435 p.) ; illustrations en noir et blanc ; 24 x 17 cm 25/01/2018 978-2-7108-1181-7 Introduction à l'analyse des données symboliques (ADS) et de ses .
Analyse des données — Wikipédia ~ L’analyse des données (aussi appelée analyse exploratoire des données ou AED) est une famille de méthodes statistiques dont les principales caractéristiques sont d'être multidimensionnelles et descriptives.Dans l'acception française, la terminologie « analyse des données » désigne donc un sous-ensemble de ce qui est appelé plus généralement la statistique multivariée.
Livres publiés par l'éditeur Technip - Librairie Eyrolles ~ Data science par analyse des données symboliques Une nouvelle façon d'analyser les données classiques, complexes et massives à partir des classes - Applications avec Syr et R Auteurs : Filipe Afonso , Edwin Diday , Carole Toque
Livres concernés par Bases de données - Achat livre ~ Data science par analyse des données symboliques. Auteur : Edwin DIDAY / Editeur : TECHNIP Année : 01/2018. Une nouvelle façon d’analyser les données classiques, complexes et massives à partir des classes Applications avec Syr et RLa numérisation croissante de notre société alimente des bases de données de taille grandissante (Big Data). [lire la suite] 45,00 € Sur commande .
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Covid19 Ouverture des Ecoles : modalités pratiques et ~ Soit une attestation permanente à télécharger sur le site du Gouvernement. Elle est établie par le responsable de l’enfant et doit porter le cachet de l’école ou de l’établissement d’accueil de l’enfant. Pour les collégiens et les lycéens
Analyse statistique implicative : une méthode d'analyse de ~ Bases de données et statistiques Morin Annie, et autres (2002) Livre; Data science par analyse des données symboliques : une nouvelle façon d'analyser les données classiques, complexes et massives à partir des classes : applications avec Syr et R Afonso Filipe, et autres (2018) Livre
csv — Lecture et écriture de fichiers CSV — Documentation ~ Le format CSV (Comma Separated Values, valeurs séparées par des virgules) est le format le plus commun dans l'importation et l'exportation de feuilles de calculs et de bases de données.Le format fut utilisé pendant des années avant qu'aient lieu des tentatives de standardisation avec la RFC 4180.L'absence de format bien défini signifie que des différences subtiles existent dans la .
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Exploration de données — Wikipédia ~ L’exploration de données [notes 1], connue aussi sous l'expression de fouille de données, forage de données, prospection de données, data mining [1], ou encore extraction de connaissances à partir de données, a pour objet l’extraction d'un savoir ou d'une connaissance à partir de grandes quantités de données, par des méthodes automatiques ou semi-automatiques.
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