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Présentation des enjeux de la data science, qui permet d'utiliser les données à des fins de prévision, de pronostic ou d'aide à la décision. En s'appuyant sur trois cas concrets représentatifs que sont le phénomène naturel, la gestion de projet et la biologie, l'auteur décrit comment exploiter les données de systèmes complexes afin de construire des modèles prédictifs performants et exploitables. ©Electre 2025
La data science pour modéliser les systèmes complexes
Optimiser la prédiction, l'estimation et l'interprétation
La data science est devenue un outil de prévision et d'aide à la décision indispensable aux ingénieurs, aux chercheurs et aux responsables en charge de la gestion des projets et des processus. Toutefois, son application à des systèmes complexes exige de dépasser les méthodes linéaires de modélisation généralement appliquées. En effet, si ces méthodes fonctionnent dans la plupart des environnements, elles présentent d'importants biais dès lors que l'on a affaire à des systèmes complexes (météorologie, physique non linéaire, économétrie, finance, etc.).
En s'appuyant sur trois cas concrets représentatifs (environnement physique, marchés financiers, gestion de projet), cet ouvrage illustre comment exploiter les données de systèmes complexes pour construire des modèles maîtrisables, exploitables et performants en termes de prédiction, d'estimation et d'interprétation. Il offre une réflexion globale sur les spécificités des systèmes complexes ainsi que des outils concrets pour mieux les interpréter.
Points forts
Contenu de l'ouvrage
Paru le : 07/09/2022
Thématique : Langages de programmation
Auteur(s) : Auteur : Alain Chautard
Éditeur(s) :
Dunod
Collection(s) : Technique et ingénierie
Série(s) : Non précisé.
ISBN : 978-2-10-083087-9
EAN13 : 9782100830879
Reliure : Broché
Pages : 210
Hauteur: 24.0 cm / Largeur 17.0 cm
Épaisseur: 1.6 cm
Poids: 478 g