Machine Learning pour l’analyse de données métier : concepts, techniques et applications en R Galit Shmueli, Peter C. Bruce et Peter Gedeck sont les auteurs d’un manuel anglophone destiné aux professionnels. Il traite de l’application du machine learning dans l’analyse de données métier à l’aide du langage de programmation R.
Ce manuel propose une introduction complète au machine learning pour l’analyse de données métier. Il couvre à la fois les méthodes statistiques et les méthodes de machine learning pour, entre autres, la prévision, la classification, le clustering, le text mining et l’analytique de réseaux. La deuxième édition en R comprend de nouveaux chapitres sur le deep learning, des techniques de feedback expérimentales telles que les tests A/B, le modèle d’uplift et la responsible data science. Le livre inclut également des études de cas, des exercices pratiques et aborde aussi les aspects éthiques et managériaux. Grâce à la combinaison de la théorie et de la pratique, ce titre convient aux formations et aux professionnels qui souhaitent appliquer l’analyse de données métier avec le machine learning.
Le livre s’inscrit dans des domaines comme les mathématiques, la gestion d’entreprise et la data science, et constitue ainsi une référence précieuse pour les programmes MBA comme pour les programmes de master.