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Maîtriser Les Décisions Basées Sur Les Données: Techniques Essentielles Pour Le Nettoyage, l'Analyse Et l'Interprétation Des Données
商品資訊
ISBN13：9798289458575
出版社：Independently published
作者：Intelli Verse X
出版日：2025/06/24
裝訂：平裝
規格：20.3cm*12.7cm*0.8cm (高/寬/厚)
商品簡介
商品簡介
La science des donn嶪s est un domaine interdisciplinaire qui utilise des syst鋗es, des proc嶮ures et des m彋hodes pour extraire des informations et des connaissances de sources de donn嶪s organis嶪s et non structur嶪s. Elle combine des 幨幦ents issus de l'informatique, des statistiques et des math幦atiques, ainsi que de connaissances sp嶰ifiques ?des domaines tels que la finance, la sant? les affaires et les sciences sociales, pour analyser et interpr彋er de grands ensembles de donn嶪s. Les data scientists cherchent ?transformer des ensembles de donn嶪s brutes en informations pertinentes facilitant la prise de d嶰ision et la pr憝ision automatis嶪 dans divers domaines, tels que la finance, la sant? les affaires et les sciences sociales.
Les data scientists utilisent des langages et des outils de programmation tels que Python, R et SQL, ainsi que des biblioth鋂ues sp嶰ialement con蓰es pour l'apprentissage automatique et la manipulation de donn嶪s, notamment celles d憝elopp嶪s pour manipuler de grands volumes de donn嶪s (Python, R ou SQL). Ils analysent ainsi des volumes consid廨ables d'informations, notamment pour nettoyer des ensembles de donn嶪s existants avant de les explorer, de les mod幨iser ou de les visualiser. Ces data scientists pourraient potentiellement 皻re responsables de t歊hes telles que le nettoyage d'ensembles de donn嶪s pour l'exploration, la mod幨isation et la visualisation, tout en travaillant ?la pr嶮iction de tendances, ?la personnalisation de l'exp廨ience utilisateur, ?l'am幨ioration des processus et ?la d彋ection des anomalies. Les origines de la science des donn嶪s remontent ?des si鋃les, avant m瘱e que son nom ne soit invent? Son d憝eloppement peut 皻re divis?en plusieurs phases:
Fondements initiaux de la statistique et des math幦atiques. La science des donn嶪s trouve ses origines aux XIXe et XVIIIe si鋃les, lorsque des math幦aticiens comme Carl Friedrich Gauss et Pierre-Simon Laplace ont 彋?les pionniers de la th廩rie statistique avec des th廩ries probabilistes et des m彋hodes d'inf廨ence math幦atique, qui ont jet?les bases de l'彋ude des donn嶪s. Plus tard au cours de ce si鋃le et au d嶵ut de celui-ci, les m彋hodes statistiques ont continu??皻re perfectionn嶪s gr歊e ?des personnalit廥 comme Ronald Fisher, qui a introduit des concepts tels que la variance et l'analyse de la variance (ANOVA), des outils essentiels en science des donn嶪s aujourd'hui.
Les data scientists utilisent des langages et des outils de programmation tels que Python, R et SQL, ainsi que des biblioth鋂ues sp嶰ialement con蓰es pour l'apprentissage automatique et la manipulation de donn嶪s, notamment celles d憝elopp嶪s pour manipuler de grands volumes de donn嶪s (Python, R ou SQL). Ils analysent ainsi des volumes consid廨ables d'informations, notamment pour nettoyer des ensembles de donn嶪s existants avant de les explorer, de les mod幨iser ou de les visualiser. Ces data scientists pourraient potentiellement 皻re responsables de t歊hes telles que le nettoyage d'ensembles de donn嶪s pour l'exploration, la mod幨isation et la visualisation, tout en travaillant ?la pr嶮iction de tendances, ?la personnalisation de l'exp廨ience utilisateur, ?l'am幨ioration des processus et ?la d彋ection des anomalies. Les origines de la science des donn嶪s remontent ?des si鋃les, avant m瘱e que son nom ne soit invent? Son d憝eloppement peut 皻re divis?en plusieurs phases:
Fondements initiaux de la statistique et des math幦atiques. La science des donn嶪s trouve ses origines aux XIXe et XVIIIe si鋃les, lorsque des math幦aticiens comme Carl Friedrich Gauss et Pierre-Simon Laplace ont 彋?les pionniers de la th廩rie statistique avec des th廩ries probabilistes et des m彋hodes d'inf廨ence math幦atique, qui ont jet?les bases de l'彋ude des donn嶪s. Plus tard au cours de ce si鋃le et au d嶵ut de celui-ci, les m彋hodes statistiques ont continu??皻re perfectionn嶪s gr歊e ?des personnalit廥 comme Ronald Fisher, qui a introduit des concepts tels que la variance et l'analyse de la variance (ANOVA), des outils essentiels en science des donn嶪s aujourd'hui.
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