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Langage R Coffret de 2 livres : Prise en main du langage et exploitation des données

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Présentation

Ces deux livres offrent au lecteur un maximum d'informations sur langage R pour le traitement et l'exploitation des données.
1559 pages par nos experts. Des éléments complémentaires sont en téléchargement sur le site www.editions-eni.fr.



Un livre de la collection Ressources Informatiques
Langage R - Prise en main des statistiques

R est un langage statistique très riche en fonctionnalités de traitement des données. Il permet l'extraction de données de sources variées, leur traitement et leur organisation. Plus encore, la multiplicité des systèmes de visualisation graphique et les nombreuses fonctions de modélisation statistique font de ce langage un outil statistique redoutable.

Avec ce livre, les auteurs proposent une présentation de R ayant pour objectif de lever la complexité apparente de ce puissant langage et de permettre une prise en main aisée des statistiques de premier cycle.

Dans la première partie du livre, le lecteur découvre de manière détaillée les fondamentaux du langage R : les variables et la syntaxe des opérations de base, les structures de données, les outils du langage pour programmer notamment les structures de contrôles, les fonctions et même la conception de packages.

Dans la seconde partie, les auteurs traitent des problématiques métiers liées aux outils d'importation et d'exportation de données, d'analyse basique et de visualisation des données, aux outils de simulation et d'inférences statistiques et aux modèles statistiques classiques (ANOVA, régression linéaire, etc.).

Chaque concept abordé est accompagné d'exemples pratiques commentés pour guider le lecteur dans son apprentissage du langage pour le traitement des statistiques de base.

Des éléments complémentaires sont disponibles en téléchargement sur le site www.editions-eni.fr.




Un livre de la collection Epsilon
Data Scientist et langage R - Guide d'autoformation à l'exploitation intelligente des Big Data (2e édition)

Tous les experts s'accordent à dire que 90% des usages du Big Data proviennent de l'utilisation des data sciences et que celles-ci contribuent à l'essor de l'Intelligence Artificielle. L'objectif de ce livre est de proposer une formation complète et opérationnelle sur les data sciences qui permet de délivrer des solutions via l'usage du langage R.

Ainsi, les auteurs proposent un parcours didactique et professionnalisant qui, sans autre pré-requis 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,
-  le cas échéant de développer en langage R, y compris ses propres algorithmes, des graphiques complexes et des tableaux de bord interactifs,
-  ou tout simplement de manager une équipe projet comprenant des data scientists, en étant à même de dialoguer avec eux de façon efficace.

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.

Avec cette nouvelle édition, le livre s'enrichit de nouveaux sujets comme le développement full-stack avec R (bases de données, processus parallèles, programmation fonctionnelle, API), le partage de résultats d'analyse avec R Markdown et les dashboard Shiny, l'étude des représentations cartographiques et l'implémentation de graphes Deep Learning avec TensorFlow.

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 praticien en exercice y découvrira également de nombreux savoir-faire à acquérir et 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.

Table des matières

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Auteurs

Daname KOLANIEn savoir plus

Consultant scientifique chez EphiQUANT Sarl, Daname KOLANI dispense des formations en statistique, en finance, économétrie et bien des domaines connexes aux sciences des données.

Eva LAUDEEn savoir plus

Eva LAUDE est consultante R&D Data Science chez BlueDsX, le laboratoire Big Data et Data sciences du groupe BlueSoft. Titulaire depuis 2015 d'une certification IBM professional (relative aux technologies Big Data), elle intervient au sein du laboratoire sur des sujets comme le criblage automatique de molécules pour identifier des composants actifs et aider la conception de nouveaux médicaments (High-Throughput-Screening) ou la recherche de patterns liés à la cybersécurité. En tant que chef de projet elle anime également des projets comportant une part de data sciences (marketing digital, CRM, réseaux sociaux, intelligence économique, gamification et; IA). Geek et passionnée de R et de DataViz, elle n'hésite pas à partager ses connaissances au travers de nombreux tutoriels.

Henri LAUDEEn savoir plus

Henri LAUDE est un professionnel reconnu des Computer Sciences. Il a encadré de nombreux travaux de R&D autour des data science, connexes à l'intelligence économique, à l'IA, à l'automatisation robotique, aux FinTech, à la détection de fraudes et à la cyberdéfense. Président de l'APIEC (Association pour la Promotion de l'Intelligence Economique), il est co-fondateur de la startup Advanced Research Partners, dans laquelle il anime la conception d'algorithmes très novateurs primés au Data Intelligence Forum sous le nom DxM (pour Deus eX Machina). Il est également Chief Data Scientist des startups ExorIAr (un exosquelette robotique intelligent), SysScale (un écosystème complet de développement digital/devops/IA) et du Laboratoire de Data Sciences StradaLabs (Intelligence Artificielle et IOT pour les transporteurs et logisticiens).

Vincent ISOZEn savoir plus

Consultant scientifique chez Scientific Evolution Sarl, Vincent ISOZ exerce depuis plusieurs années dans le conseil et la formation sur les techniques quantitatives pour les hauts potentiels.

Caractéristiques

  • Niveau Expert
  • Nombre de pages 1559 pages
  • Parution août 2019
    • Coffret - 17 x 21 cm
    • ISBN : 978-2-409-02026-1
    • EAN : 9782409020261
    • Ref. ENI : EPRIR
  • Niveau Expert
  • Parution août 2019
    • HTML
    • ISBN : 978-2-409-02027-8
    • EAN : 9782409020278
    • Ref. ENI : LNEPRIR

Téléchargements

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