Livres sur le data mining 🔝

Le data mining est devenu une discipline incontournable dans le domaine de la science des données. Avec la prolifération des sources de données et l'évolution des technologies, il est essentiel de maîtriser les concepts et les techniques du data mining pour extraire des informations précieuses. Mais comment trouver les meilleurs livres sur le sujet ?

Dans cet article, nous vous présenterons une sélection des ouvrages les plus réputés et pertinents sur le data mining. Forts de notre expérience et de notre expertise dans ce domaine, nous avons cherché à compiler une liste de livres qui vous permettront de comprendre les fondements théoriques du data mining, d'explorer les différentes méthodes et algorithmes utilisés, et d'acquérir les compétences nécessaires pour mettre en pratique ces connaissances.

🏆 Meilleurs livres sur le data mining 2024: notre sélection

✓ Livre recommandé

Auteur: Stéphane Tufféry

  • Part Number: cpt-auo-305
  • Date de sortie: 14/10/2017
  • Langue: Français
  • Broché: 914
  • Date de publication: 14/10/2017
  • Format: Grand livre
  • ASIN: 2710811804
  • Éditeur: TECHNIP

Le livre "Data Mining et Statistique décisionnelle: La science des données" de Stéphane Tufféry est une ressource inestimable pour tout professionnel ou chercheur travaillant dans le domaine de l'exploration de données. L'auteur démontre une autorité et une compétence inégalées dans ce domaine et offre une perspective claire et concise sur les principes et techniques essentiels de l'exploitation des données.

Le livre est très bien structuré, avec des explications détaillées et des exemples concrets pour illustrer chaque concept. L'auteur aborde également des sujets avancés tels que l'apprentissage automatique et les réseaux de neurones, tout en restant accessible aux lecteurs de différents niveaux d'expertise.

Ce livre est un compagnon précieux pour ceux qui veulent approfondir leurs connaissances en matière de data mining et de statistique décisionnelle, et il sera également utile comme référence pour les cours universitaires. Je recommande vivement cet ouvrage à tous ceux qui souhaitent maîtriser cette science des données en pleine expansion.

Avis: 9.8


Auteur: Daniel Larose

  • Date de sortie: 29/11/2018
  • Langue: Français
  • Broché: 392
  • Date de publication: 29/11/2018
  • Format: Grand livre
  • ASIN: 2311405608
  • Éditeur: VUIBERT

Le livre "Data mining: Découverte de connaissances dans les données" de Daniel Larose est une ressource exceptionnelle pour ceux qui s'intéressent à l'exploration de données. L'auteur présente de manière claire et approfondie les concepts clés du data mining, les techniques de prétraitement des données et les algorithmes de fouille de données.

Larose démontre une solide compréhension des méthodes et des outils du data mining, en fournissant des explications détaillées et des exemples pratiques tout au long du livre. Son approche pédagogique facilite l'apprentissage, même pour les lecteurs débutants.

En plus de présenter les bases du data mining, le livre aborde également des sujets avancés tels que l'exploration de textes et la fouille de graphes. Cela en fait une ressource précieuse pour les professionnels travaillant dans des domaines connexes.

En conclusion, "Data mining: Découverte de connaissances dans les données" est un livre essentiel pour ceux qui souhaitent approfondir leurs connaissances en data mining. Daniel Larose démontre son expertise et offre un contenu de qualité, faisant de ce livre une référence incontournable dans le domaine.

Avis: 9.2


Auteur: Eric Biernat

  • Date de sortie: 01/10/2015
  • Langue: Français
  • Broché: 296
  • Date de publication: 01/10/2015
  • ASIN: 2212142439
  • Éditeur: EYROLLES

Le livre "Data science : fondamentaux et études de cas: Machine Learning avec Python et R" de l'auteur Eric Biernat est une excellente ressource pour les professionnels du domaine de la science des données. L'auteur démontre une parfaite maîtrise des fondamentaux de la science des données et fournit des études de cas pratiques pour illustrer les concepts.

Le livre aborde de manière approfondie les principaux aspects du machine learning en utilisant les langages de programmation Python et R. Les explications sont claires et concises, ce qui facilite la compréhension même pour les débutants.

Eric Biernat fournit également des exemples de code détaillés, ce qui est très utile pour la mise en pratique des concepts appris. L'approche pratique du livre permet aux lecteurs de développer une compréhension solide du machine learning et d'acquérir les compétences nécessaires pour l'appliquer dans des projets réels.

En résumé, "Data science : fondamentaux et études de cas: Machine Learning avec Python et R" est un livre très recommandé pour les professionnels de la science des données qui souhaitent approfondir leurs connaissances et développer leurs compétences en machine learning.

Avis: 8.7


Auteur:

  • Part Number: 29823021
  • Color: Jaune - Jaune
  • Date de sortie: 07/10/2017
  • Size: UK 24-26
  • Langue: Anglais
  • Broché: 220
  • Date de publication: 07/10/2017
  • ASIN: 3319672738
  • Éditeur: Springer

Ce livre, Trends and Applications in Knowledge Discovery and Data Mining, est une compilation de travaux de pointe présentés lors des ateliers PAKDD 2017. Ces travaux couvrent les domaines de l'analyse de données, de l'apprentissage automatique, du traitement des données et de la gestion des processus métier.

Les auteurs démontrent une autorité et une compétence inégalées dans ces domaines, offrant des perspectives uniques sur les tendances et les applications actuelles. Les sujets abordés vont de l'exploitation des données en temps réel à l'analyse prédictive, en passant par l'apprentissage automatique dans les systèmes de recommandation.

Ce livre est une ressource inestimable pour les chercheurs, les professionnels de l'informatique et les étudiants intéressés par les derniers développements en matière de découverte de connaissances et d'exploration de données. Il fournit une compréhension approfondie des concepts clés et des méthodologies avancées utilisées dans ces domaines, et constitue une référence essentielle pour toute personne travaillant dans le domaine de l'exploitation des données et de l'apprentissage automatique.

Avis: 8.3


Auteur: Parteek Bhatia

  • Date de sortie: 15/08/2019
  • Langue: Anglais
  • Broché: 512
  • Date de publication: 15/08/2019
  • ASIN: 1108727743
  • Éditeur: Cambridge University Press

Le livre "Data Mining and Data Warehousing: Principles and Practical Techniques" de Parteek Bhatia est une ressource incontournable pour les professionnels de l'analyse de données et de l'entreposage de données. L'auteur démontre une grande autorité et compétence dans le domaine, fournissant aux lecteurs une compréhension approfondie des principes fondamentaux et des techniques pratiques de ces sujets complexes.

Bhatia explique de manière claire et concise les concepts clés tels que l'extraction de connaissances à partir de grandes quantités de données, la création de modèles prédictifs, l'optimisation de requêtes et bien d'autres. Les exemples et études de cas inclus dans le livre offrent des illustrations concrètes des méthodologies et des applications de l'exploration de données et de l'entreposage de données dans différents domaines.

Ce livre constitue une ressource inestimable pour les professionnels cherchant à approfondir leurs connaissances et à améliorer leurs compétences dans le domaine de l'analyse de données et de l'entreposage de données. Grâce à sa clarté, sa rigueur et son approche pratique, il mérite une place de choix dans la bibliothèque de tout expert en la matière.

Avis: 7.6

🥇Meilleur livre sur le data mining: le plus conseillé

✓ Livre recommandé

Le livre "Data Mining et Statistique décisionnelle: La science des données" de l'auteur Stéphane Tufféry est le meilleur livre en raison de sa pertinence, de sa richesse en contenu et de la compétence de l'auteur dans le domaine de l'analyse de données. Ce livre offre une perspective complète sur les techniques de data mining et de statistique décisionnelle, tout en étant accessible aux lecteurs de différents niveaux de compétence. La clarté et la structure de l'ouvrage permettent une compréhension approfondie des concepts, en faisant un choix idéal pour ceux qui souhaitent approfondir leurs connaissances en matière de science des données.

Conclusion

En conclusion, il existe de nombreux livres de référence sur le data mining qui peuvent aider les professionnels à approfondir leurs connaissances et compétences dans ce domaine. Ces ouvrages offrent une perspective experte et une expérience pratique, leur permettant de rester à la pointe des dernières avancées en matière d'exploration et d'analyse de données. Que ce soit pour les débutants désireux de se lancer ou pour les experts en quête de perfectionnement, ces livres constituent de précieuses ressources pour optimiser l'utilisation du data mining et tirer le meilleur parti des informations précieuses qu'il offre.

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