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La Data Science pour modéliser les systèmes complexes - Alain Chautard - Dunod

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La Data Science pour modéliser les systèmes complexes

de Alain Chautard (auteur)
Maison d'édition : Dunod
septembre 2022
224 pages Téléchargement après achat
30,99 €

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Résumé

Aujourd’hui, les ingénieurs, les chercheurs, les managers de projets ou de processus ont à leur disposition des quantités de données de plus en plus considérables. Le développement de la Data Science permet d’utiliser celles-ci à des fins de prévision, de pronostic ou d’aide à la décision.
Si les méthodes linéaires de modélisation fonctionnent dans la plupart des environnements, elles présentent d’importants biais dès lors qu’on a affaire à des systèmes complexes comme c’est le cas en météorologie (et pour les phénomènes naturels en général), en physique non linéaire, mais aussi en économétrie ou en finance.
En s’appuyant sur deux cas concrets représentatifs (phénomène naturel, gestion de projet), cet ouvrage montre comment exploiter les données de systèmes complexes pour construire des modèles maîtrisables, exploitables et performants en termes de prédiction, d’estimation et d’interprétation.

Auteur

  • Alain Chautard (auteur)

    Alain Chautard est ingénieur en data science dans le groupe Thales. Il a
    travaillé pendant vingt ans dans les services d’Études Avancées, où il a été acteur
    dans la modélisation et la simulation de systèmes complexes. Depuis quinze ans, il participe au développement et à la mise en oeuvre des systèmes d’information,
    notamment dans le domaine de la gestion de projet. Dans ce cadre, il est en charge d’études concernant l’utilisation des données capitalisées et leur modélisation à des fins de prédictions pour la conduite du changement et de l’amélioration continue.

Auteur(s) : Alain Chautard

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Caractéristiques

Editeur : Dunod

Auteur(s) : Alain Chautard

Publication : 7 septembre 2022

Intérieur : Noir & blanc

Support(s) : Livre numérique eBook [PDF]

Contenu(s) : PDF

Protection(s) : DRM (PDF)

Taille(s) : 3,93 Mo (PDF)

Langue(s) : Français

Code(s) CLIL : 3074

EAN13 Livre numérique eBook [PDF] : 9782100849376

EAN13 (papier) : 9782100830879

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