Data science pour l'entreprise

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 tels qu'ils doivent être appliqués aux problèmes concrets des entreprises. Il est rempli de captivants exemples réels qui illustrent les pro- blèmes courants auxquels les entreprises sont confrontées : l'attrition client, le marketing ciblé, et même une analyse des données sur les whiskies ! Ce livre se distingue par le fait qu'il n'est pas un traité d'algorithmique. Les auteurs ont pour objectif d'aider le lecteur à comprendre les concepts sous-jacents de la data science, mais également et surtout ils expliquent comment aborder un problème de data science et mettre au point une solution qui marche. Si vous avez besoin d'un aperçu complet de la data science, ou si vous êtes un data scientist en herbe qui veut maîtriser les bases de la discipline, ce livre est un indispensable pour vous." – Chris Volinsky, Directeur, Statistics Research,
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