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Big data analytics
Titre : Big data analytics : handbook of statistics volume 33 Type de document : texte imprimé Auteurs : Venugopal Govindaraju, Editeur scientifique ; Vijay V. Raghavan, Editeur scientifique ; Calyampudi Radhakrishna Rao (1920-....), Editeur scientifique Editeur : Amsterdam : North-Holland Année de publication : cop. 2015 Autre Editeur : Elsevier Collection : Handbook of Statistics num. 33 Importance : 1 ressource dématérialisée ISBN/ISSN/EAN : 978-0-444-63492-4 Note générale : Bibliogr. en fin de chapitres. Index Langues : Anglais (eng) Mots-clés : Big data analytics handbook statistics Index. décimale : 515 Résumé : While the term Big Data is open to varying interpretation, it is quite clear that the Volume, Velocity, and Variety (3Vs) of data have impacted every aspect of computational science and its applications. The volume of data is increasing at a phenomenal rate and a majority of it is unstructured. With big data, the volume is so large that processing it using traditional database and software techniques is difficult, if not impossible. The drivers are the ubiquitous sensors, devices, social networks and the all-pervasive web. Scientists are increasingly looking to derive insights from the massive quantity of data to create new knowledge. In common usage, Big Data has come to refer simply to the use of predictive analytics or other certain advanced methods to extract value from data, without any required magnitude thereon. Challenges include analysis, capture, curation, search, sharing, storage, transfer, visualization, and information privacy. While there are challenges, there are huge opportunities emerging in the fields of Machine Learning, Data Mining, Statistics, Human-Computer Interfaces and Distributed Systems to address ways to analyze and reason with this data. The edited volume focuses on the challenges and opportunities posed by "Big Data" in a variety of domains and how statistical techniques and innovative algorithms can help glean insights and accelerate discovery. Big data has the potential to help companies improve operations and make faster, more intelligent decisions.
Review of big data research challenges from diverse areas of scientific endeavor
Rich perspective on a range of data science issues from leading researchers
Insight into the mathematical and statistical theory underlying the computational methods used to address big data analytics problems in a variety of domainsBig data analytics : handbook of statistics volume 33 [texte imprimé] / Venugopal Govindaraju, Editeur scientifique ; Vijay V. Raghavan, Editeur scientifique ; Calyampudi Radhakrishna Rao (1920-....), Editeur scientifique . - Amsterdam : North-Holland : [S.l.] : Elsevier, cop. 2015 . - 1 ressource dématérialisée. - (Handbook of Statistics; 33) .
ISBN : 978-0-444-63492-4
Bibliogr. en fin de chapitres. Index
Langues : Anglais (eng)
Mots-clés : Big data analytics handbook statistics Index. décimale : 515 Résumé : While the term Big Data is open to varying interpretation, it is quite clear that the Volume, Velocity, and Variety (3Vs) of data have impacted every aspect of computational science and its applications. The volume of data is increasing at a phenomenal rate and a majority of it is unstructured. With big data, the volume is so large that processing it using traditional database and software techniques is difficult, if not impossible. The drivers are the ubiquitous sensors, devices, social networks and the all-pervasive web. Scientists are increasingly looking to derive insights from the massive quantity of data to create new knowledge. In common usage, Big Data has come to refer simply to the use of predictive analytics or other certain advanced methods to extract value from data, without any required magnitude thereon. Challenges include analysis, capture, curation, search, sharing, storage, transfer, visualization, and information privacy. While there are challenges, there are huge opportunities emerging in the fields of Machine Learning, Data Mining, Statistics, Human-Computer Interfaces and Distributed Systems to address ways to analyze and reason with this data. The edited volume focuses on the challenges and opportunities posed by "Big Data" in a variety of domains and how statistical techniques and innovative algorithms can help glean insights and accelerate discovery. Big data has the potential to help companies improve operations and make faster, more intelligent decisions.
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Code-barres Cote Support Localisation Section Disponibilité fsei12053 515-208.1 Ouvrage Faculté des Sciences Exactes et Informatique 500 - Sciences de la nature et Mathématiques Disponible Big Data et plateformes : La nouvelle économie des données / Lionel Melka
Titre : Big Data et plateformes : La nouvelle économie des données Type de document : texte imprimé Auteurs : Lionel Melka, Auteur ; Delacour Rachel, Préfacier, etc. Editeur : Bruxelles : De Boeck Année de publication : 2022 Importance : 256 p. Format : 24 x 17 cm. ISBN/ISSN/EAN : 978-2-8073-4815-8 Langues : Français (fre) Mots-clés : Big Data lateformes économie données Résumé : Un éclairage inédit sur le nouveau capitalisme des données et ses enjeux ! La transition numérique provoque un bouleversement de l’économie mondiale. Dans la plupart des secteurs, la collecte, le traitement et l’exploitation des données permettent l’émergence de nouveaux modèles d’affaires.
Google, TikTok, PayPal, Shopify, Tinder, BlaBlaCar, Uber, Palantir, IQVIA : comment ces sociétés dont le modèle d’affaires est basé sur l’exploitation des données ont-elles crû de manière si fulgurante ?
Comment parviennent-elles à dominer leur secteur ?
L’essor de cette nouvelle économie autour des données est marqué par la domination d’un principe de redevabilité qui investit tous les espaces de pouvoir, tant dans les démocraties que dans les entreprises. Pourtant, cette révolution a rarement fait l’objet d’une analyse rigoureuse, au-delà des controverses médiatiques.
Ce livre raconte cette transformation et explique l’émergence de ces nouveaux acteurs. Il allie une approche théorique et des cas pratiques permettant de comprendre cette révolution en cours. Il s’adresse donc aussi bien aux étudiants en économie et gestion (écoles de commerce, universités, etc.), qu’aux professionnels de la finance (dirigeants d’entreprises, gérants de fonds, etc.) et à tous ceux qui souhaitent mieux comprendre les bouleversements récents du capitalisme.
Big Data et plateformes : La nouvelle économie des données [texte imprimé] / Lionel Melka, Auteur ; Delacour Rachel, Préfacier, etc. . - Bruxelles : De Boeck, 2022 . - 256 p. ; 24 x 17 cm.
ISBN : 978-2-8073-4815-8
Langues : Français (fre)
Mots-clés : Big Data lateformes économie données Résumé : Un éclairage inédit sur le nouveau capitalisme des données et ses enjeux ! La transition numérique provoque un bouleversement de l’économie mondiale. Dans la plupart des secteurs, la collecte, le traitement et l’exploitation des données permettent l’émergence de nouveaux modèles d’affaires.
Google, TikTok, PayPal, Shopify, Tinder, BlaBlaCar, Uber, Palantir, IQVIA : comment ces sociétés dont le modèle d’affaires est basé sur l’exploitation des données ont-elles crû de manière si fulgurante ?
Comment parviennent-elles à dominer leur secteur ?
L’essor de cette nouvelle économie autour des données est marqué par la domination d’un principe de redevabilité qui investit tous les espaces de pouvoir, tant dans les démocraties que dans les entreprises. Pourtant, cette révolution a rarement fait l’objet d’une analyse rigoureuse, au-delà des controverses médiatiques.
Ce livre raconte cette transformation et explique l’émergence de ces nouveaux acteurs. Il allie une approche théorique et des cas pratiques permettant de comprendre cette révolution en cours. Il s’adresse donc aussi bien aux étudiants en économie et gestion (écoles de commerce, universités, etc.), qu’aux professionnels de la finance (dirigeants d’entreprises, gérants de fonds, etc.) et à tous ceux qui souhaitent mieux comprendre les bouleversements récents du capitalisme.
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Code-barres Cote Support Localisation Section Disponibilité fsei14250 003-09.1 Ouvrage Faculté des Sciences Exactes et Informatique 000 - Informatique, information, ouvrages généraux Disponible
Titre : Data Scientist et langage R Type de document : texte imprimé Auteurs : Henri Laude, Auteur Année de publication : 2016 Importance : 663 P. Format : 21 x 17 cm. ISBN/ISSN/EAN : 978-2-409-00128-4 Langues : Français (fre) Mots-clés : big data Index. décimale : 005 En ligne : http://ezproxy.normandie-univ.fr/login?url=https://www.eni-training.com/cs/unica [...] Data Scientist et langage R [texte imprimé] / Henri Laude, Auteur . - 2016 . - 663 P. ; 21 x 17 cm.
ISBN : 978-2-409-00128-4
Langues : Français (fre)
Mots-clés : big data Index. décimale : 005 En ligne : http://ezproxy.normandie-univ.fr/login?url=https://www.eni-training.com/cs/unica [...] Réservation
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Code-barres Cote Support Localisation Section Disponibilité fsei12315 005-742.1 Ouvrage Faculté des Sciences Exactes et Informatique 000 - Informatique, information, ouvrages généraux Disponible fsei12316 005-742.2 Ouvrage Faculté des Sciences Exactes et Informatique 000 - Informatique, information, ouvrages généraux Disponible fsei12317 005-742.3 Ouvrage Faculté des Sciences Exactes et Informatique 000 - Informatique, information, ouvrages généraux Disponible