Livres sur le data mining 🔝

Anwendung von Data Mining de Christoph Schommer est un livre très utile pour tous ceux qui veulent en savoir plus sur le data mining. Il offre une introduction complète à la pratique et à la théorie du data mining, en expliquant les principes de base et en fournissant des exemples pratiques. Les concepts sont expliqués de manière claire et concise, ce qui en fait un excellent guide pour les débutants. Les images et les diagrammes sont également utiles pour illustrer les concepts. Il y a également des sections sur la façon dont le data mining peut être appliqué à des domaines spécifiques, tels que la finance, la santé et le marketing. Enfin, le livre fournit également des informations sur les outils et les technologies disponibles pour effectuer le data mining. En bref, Anwendung von Data Mining est un livre très utile pour ceux qui veulent apprendre à utiliser le data mining.

Data Engineering with Python de Crickard, Paul est un excellent livre pour les développeurs qui souhaitent apprendre à utiliser Python pour traiter des jeux de données massifs. Il couvre les bases et fournit des exemples pratiques pour aider les lecteurs à comprendre comment créer des pipelines de données automatisés et des modèles de données. Les chapitres sont bien organisés et faciles à suivre, et l'auteur explique les concepts clés de manière concise et claire. Les exemples sont bien choisis et l'auteur fournit des liens vers des ressources supplémentaires pour aider les lecteurs à approfondir leurs connaissances. En général, je recommande vivement ce livre à tous ceux qui souhaitent apprendre à travailler avec Python pour gérer des jeux de données massifs.

Ce livre, Trends and Applications in Knowledge Discovery and Data Mining: PAKDD 2017 Workshops, MLSDA, BDM, DM-BPM Jeju, Corée du Sud, mai 23, 2017, Revised Selected Papers, est un excellent livre pour tous ceux qui s'intéressent à l'apprentissage automatique et à la découverte de connaissances. Il fournit une excellente introduction aux principes et aux applications de l'apprentissage automatique et de la découverte de connaissances. Les auteurs ont fait un travail remarquable pour expliquer les concepts clés et les techniques de ces domaines. De plus, le livre propose des exemples pratiques qui aident à comprendre les concepts et à les appliquer dans des applications réelles. Les auteurs ont également fourni des liens vers des ressources supplémentaires pour ceux qui souhaitent approfondir leurs connaissances. Enfin, le livre est bien organisé et facile à lire. Je recommande vivement ce livre à tous ceux qui s'intéressent à l'apprentissage automatique et à la découverte de connaissances.

Python Data Mining Guide est un excellent guide pour les scientifiques des données et les analystes qui souhaitent apprendre à exploiter les données avec Python. L'auteur, J. Stevens, a fait un excellent travail en expliquant les techniques de fouille de données et en fournissant des exemples pratiques de comment les mettre en pratique. Les exemples sont bien documentés et faciles à comprendre. Il couvre également des sujets tels que la préparation des données, l'analyse des données, l'apprentissage automatique et les méthodes de visualisation. Il est livré avec un code source à télécharger qui est très utile pour les lecteurs. En outre, il y a des liens vers des ressources supplémentaires qui peuvent être utiles pour ceux qui souhaitent en savoir plus sur la fouille de données. Je recommande vivement ce guide à tous ceux qui veulent apprendre à exploiter les données avec Python.

Ce livre, Temporal Data Mining via Unsupervised Ensemble Learning de Yang et Yun, est une excellente ressource pour ceux qui s'intéressent aux méthodes d'apprentissage non supervisées pour l'extraction des connaissances à partir des données temporelles. Les auteurs proposent une approche innovante pour l'extraction de connaissances à partir de données temporelles, en utilisant un ensemble d'algorithmes d'apprentissage non supervisé. Ils présentent également des méthodes pour l'évaluation des performances des algorithmes et des applications pratiques pour les données temporelles. Le livre est bien écrit et facile à comprendre. Les auteurs expliquent clairement les concepts et les méthodes. Les exemples et les illustrations sont utiles et permettent de comprendre les concepts plus facilement. De plus, le livre fournit un grand nombre de références pour ceux qui souhaitent en savoir plus sur le sujet. En résumé, ce livre est une excellente ressource pour ceux qui s'intéressent aux méthodes d'apprentissage non supervisé pour l'extraction des connaissances à partir des données temporelles. Je le recommande vivement à tous ceux qui souhaitent en savoir plus sur le sujet.