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Data Scientist et langage R. Autoformation aux bases de l'intelligence artificielle dans l'univers de la data, 3e édition

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Dossier

L'intelligence artificielle au service du livre et de la lecture

On ignore si l’intelligence artificielle décidera d’écrire Guerre et Paix ou Les Misérables, mais les scientifiques y travaillent d’arrache-pied. L’évolution du livre et de l’édition passera par les travaux de chercheurs, qui demandent) des robots d’engloutir des livres... pour écrire de nouvelles histoires.

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Dossier

Dans l'univers d'Harry Potter, la fantastique aventure de JK Rowling

Depuis maintenant une vingtaine d’années, les histoires du petit sorcier et de ses copains magiciens ont provoqué un véritable miracle. Traduite en plus de 80 langues, la saga Harry Potter est un monde en soi, dont les ramifications s’étendent au-delà de l’imaginable.

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Dossier

Le Syndicat national de l'édition (SNE)

Créé en 1874, le syndicat rassemblant les éditeurs de livres français devient le Syndicat national de l'édition à la sortie de la Seconde Guerre mondiale, en 1947, et réunit rapidement plusieurs centaines de maisons d'édition. La structure permet d'organiser l'action collective, notamment auprès des pouvoirs publics, mais aussi de mettre en œuvre des campagnes de promotion du livre et de la lecture au niveau national.

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Dossier

Le Bureau International de l'Édition Française (BIEF)

Le Bureau International de l'Édition Française (BIEF) est une association créée en 1873 par le Cercle de la librairie pour être au service des éditeurs en facilitant leur développement à l'international, l'exportation des titres, mais aussi les achats de droits de traduction. Aujourd'hui, cette mission est sensiblement la même.

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Dossier

Assises nationales de l'édition indépendante : se définir et agir

Dans la droite ligne de son objet, la Fédération organise, en collaboration avec l’Agence régionale du Livre Provence-Alpes-Côte d’Azur, ses premières Assises nationales les jeudi 2 et vendredi 3 février 2023 à Aix-en-Provence. ActuaLitté, partenaire de l'événement, propose de retrouver dans ce dossier tous les articles, interviews et reportages en amont de la manifestation. Et durant ces deux journées, podcasts et témoignages seront diffusés en temps réel. 

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Dossier

2020, édition particulière pour le Salon international du Livre rare et de l'autographe

Le SLAM, Syndicat de la Librairie Ancienne et Moderne, organise chaque année un Salon international du Livre rare et de l'autographe au Grand Palais, à Paris : l'édition 2020 a été chamboulée à cause de l'épidémie de coronavirus, et reportée du 18 au 20 septembre 2020. Elle accueillera toujours, en tant qu'invitée d'honneur, la Cinémathèque française.

Extraits

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Entrepôt de données

Data Scientist et langage R. Autoformation aux bases de l'intelligence artificielle dans l'univers de la data, 3e édition

Ce livre, pour lequel deux axes de lectures 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 interactif 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, 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. A 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 et l'usage basique d'un outil de prototypage rapide de modèles de Machine Learning (BigML) en "point and click" permettra aussi 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. Les programmes R décrits dans le livre sont accessibles en téléchargement sur le site www. editions-eni. fr et peuvent être exécutés pas à pas.

07/2021

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Programmation

Python pour le data scientist. Des bases du langage au machine learning, 3e édition

Si vous vous intéressez au traitement des données avec le langage Python, cet ouvrage s'adresse à vous. Que vous soyez débutant en Python ou que vous ayez une expérience significative, il vous apportera les clés pour utiliser ce langage en data science. Ce livre répond à de nombreuses questions sur Python : - Comment utiliser Python en data science ? - Comment coder en Python ? - Comment préparer des données avec Python ? - Comment créer des visualisations attractives avec Python ? - Comment appliquer des modèles de machine learning et de deep learning avec Python ? - Comment passer aux environnements big data ? Pour mettre en place vos traitements, vous apprendrez à tirer parti des multiples outils Python tels que Anaconda, Jupyter, NumPy, Pandas, Matplotlib, Seaborn, Bokeh, Scikit-Learn, TensorFlow, PySpark... Cette troisième édition, entièrement refondue et augmentée, est enrichie des mises à jour de code liées aux évolutions de Python et des packages de data science. L'ensemble du code compris dans cet ouvrage est disponible sous la forme de notebooks Jupyter dans le repository public de l'auteur : https : //github. com/emjako/pythondatascientist

03/2024

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Programmation

Python pour le data scientist. Des bases du langage au machine learning, 2e édition

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. Si vous vous intéressez au traitement des données avec le langage Python, cet ouvrage s'adresse à vous. Que vous soyez débutant en Python ou que vous ayez une expérience significative, il vous apportera les clés pour utiliser ce langage en data science. Ce livre répond à de nombreuses questions sur Python : Comment utiliser Python en data science ? Comment coder en Python ? Comment préparer des données avec Python ? Comment créer des visualisations attractives avec Python ? Comment appliquer des modèles de machine learning et de deep learning avec Python ? Comment passer aux environnements big data ? Vous apprendrez à tirer parti des multiples outils Python tels que Anaconda, Jupyter, NumPy, Pandas, Matplotlib, Seaborn, Bokeh, Scikit-Learn, TensorFlow, PySpark... pour mettre en place vos traitements. Cette deuxième édition est complétée et enrichie par des mises à jour de code liées aux évolutions de Python et des packages de data science. Des données plus récentes sont aussi utilisées. Les + en ligne : l'ensemble du code compris dans cet ouvrage est disponible sous la forme de notebooks Jupyter dans le repository public de l'auteur : github.com/emjako/pythondatascientist.

03/2021

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Gestion

L'Internet des objets et la data. L'intelligence artificielle comme rupture stratégique

De plus en plus présents, les objets connectés créent de nouveaux usages et de nouveaux services dans tous les secteurs. Ils représentent un sujet stratégique. Le nouvel écosystème qui émerge avec eux change la vision que l'entreprise a de ses clients et offre des opportunités pour améliorer leur expérience. Au-delà de leur valeur intrinsèque, par la quantité et la variété des données qu'ils produisent, ces objets vont être un générateur puissant pour l'avènement de l'intelligence artificielle. A travers des interviews d'experts, des cas d'entreprises et des études récentes, ce livre vous projette dans cette nouvelle révolution.

04/2018

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Sports

Big Data Foot. Comment les datas révolutionnent le football ?

Des expected goals au Packing, en passant par la dangerousity et le ghosting, un nombre spectaculaire de statistiques, d'indices, de modèles complexes sont récemment apparus dans le football. Pourquoi pouvait-on prévoir l'éclosion de Sadio Mané dès son transfert du RB Salzbourg à Southampton ? Pourquoi Arsenal et Naples auraient dû priver respectivement Leicester et la Juventus de leur titre de champions en 2016 ? Quels sont les secrets offensif et défensif des équipes entraînées par Lucien Favre ? En quoi la paire Pogba-Kanté était-elle si complémentaire lors de la Coupe du monde 2018 ? Dans cet ouvrage passionnant, Christoph Biermann montre, à partir d'exemples récents piochés dans les plus grands championnats européens, l'influence croissante du big data appliqué au football.

09/2019

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Droit informatique

L'Open data

Partie 1 - Le régime général de l'open data Titre 1er - La complexité du cadre juridique de l'open data Titre 2 - Le droit de l'open data public Partie 2 - Les régimes spéciaux de l'open data Titre 1er - L'open data juridique et institutionnel Titre 2 - L'open data au service d'un environnement sain et innovant Partie 3 - La mise en oeuvre de l'open data Titre 1er - La production de l'open data Titre 2 - La réutilisation de l'open data

11/2023

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