Devenez Data Scientist : Outils, méthodes et pratiques du Big Data

Résumé Marketing et Pédagogique – Big Data et Machine Learning : Manuel du Data Scientist

1. Fiche Technique

Titre complet : Big Data et Machine Learning – Manuel du Data Scientist
Éditeur : Dunod
Année : 2015
ISBN : 978-2-10-072392-8
Ressources : www.dataiku.com/livre-big-data
Collection : Management des systèmes d’information

2. Les Auteurs

Le livre est coécrit par quatre spécialistes reconnus de la data et des systèmes d’information :

• Pirmin Lemberger – Consultant senior, responsable de la veille technologique (SQLI).

• Marc Batty – Cofondateur de Dataiku, éditeur de Data Science Studio.

• Médéric Morel – Fondateur et directeur général de Contexeo.

• Jean-Luc Raffaëlli – Directeur des projets stratégiques au sein de la DSI du Groupe La Poste.

Préface : Michel Delattre, DSI du Groupe La Poste.

3. Vision et Objectifs du Livre

Cet ouvrage constitue le guide de référence pour comprendre et pratiquer la data science appliquée au Big Data.
Il vise à :

• Démystifier les concepts de Big Data et de Machine Learning.

• Donner une vision complète, du fondement technique jusqu’à la mise en œuvre stratégique.

• Accompagner les lecteurs dans la construction de projets concrets de data science.

4. Structure et Contenu

L’ouvrage est divisé en trois grandes parties complémentaires :

Partie 1 – Les Fondements du Big Data

• Compréhension des origines du Big Data (révolution du stockage, des CPU et du web).

• Étude des 3V (Volume, Vélocité, Variété).

• Introduction aux briques technologiques majeures :

  • NoSQL (clé-valeur, documents, colonnes, graphes).

  • MapReduce et Hadoop, piliers du traitement distribué.

Partie 2 – Le Métier de Data Scientist

• Définition du rôle, des compétences et des outils du data scientist.

• Présentation du workflow complet : collecte, nettoyage, modélisation, visualisation.

• Introduction au Machine Learning :

  • Concepts de base (supervisé / non supervisé).

  • Présentation des principaux algorithmes : régression logistique, forêts aléatoires, k-moyennes, etc.

• Importance de la visualisation pour la prise de décision.

Partie 3 – Le Passage à l’Échelle

• Industrialisation et déploiement des projets Big Data.

• Étude de l’écosystème Hadoop et de ses outils (Hive, Pig).

• Découverte de l’architecture Lambda, adaptée aux traitements temps réel et aux flux continus.

5. Public Cible

• Décideurs informatiques (DSI, architectes) : pour comprendre les enjeux stratégiques.

• Professionnels de la BI et statisticiens : pour élargir leurs compétences vers la data science.

• Développeurs et ingénieurs : pour maîtriser les outils et frameworks du Big Data.

• Managers et responsables métiers : pour exploiter les données comme levier de performance.

6. Intérêt Pédagogique et Valeur Ajoutée

• Approche intégrée : théorie, outils, cas pratiques et retours d’expérience.

• Langage accessible pour les profils non techniques.

• Illustrations avec Data Science Studio (Dataiku) pour des exercices concrets.

• Ressources téléchargeables (jeux de données, version démo du logiciel).

• Excellent support pour cours, formations ou projets d’entreprise.

7. Raisons d’Achat et Argumentaire Marketing

• Compréhension globale du Big Data : de la technologie à la stratégie d’entreprise.

• Formation complète au métier de Data Scientist, incluant outils, méthodes et architecture.

• Référence francophone incontournable, reconnue dans le monde académique et professionnel.

• Applicable immédiatement : permet de passer de la théorie à la mise en œuvre réelle.

• Vision stratégique : montre comment la donnée devient un avantage concurrentiel durable.

8. Conclusion – Pourquoi lire ce livre ?

Cet ouvrage est une passerelle entre la théorie des données et la pratique du machine learning.
Il offre au lecteur les clés pour :

• Comprendre la révolution numérique et ses enjeux.

• Mettre en œuvre des projets analytiques performants.

• Transformer la donnée en intelligence économique.

C’est une ressource incontournable pour toute personne souhaitant se positionner comme acteur de la transformation digitale et tirer parti de la puissance de la donnée.

9. Mention Officielle – BIG DATA CONSULT

Big Data Consult détient les droits de revente de cet ouvrage.    
     Tout acheteur via la plateforme (www.bigdataconsult.fr)bénéficie d’un accès à vie au contenu du livre et à ses ressources associées après achat.