Les 10 Meilleurs Livres pour Apprendre le Big Data et Développer ses Compétences en Analyse des Données

Les livres Big Data sont une excellente source d’informations pour ceux qui cherchent à développer leurs compétences en matière de traitement et d’analyse de données massives. Ils offrent des informations pratiques et des conseils sur les technologies et les techniques qui peuvent être utilisés pour extraire des informations utiles à partir de données volumineuses. Les livres Big Data peuvent aider les lecteurs à comprendre la manière dont les données peuvent être transformées en informations exploitables et à apprendre à appliquer des outils et des méthodologies pour résoudre des problèmes complexes. Ils peuvent également fournir des exemples concrets pour illustrer les concepts expliqués et aider les lecteurs à comprendre comment ils peuvent mettre en pratique ces connaissances. Les livres Big Data sont une ressource indispensable pour tous ceux qui souhaitent se familiariser avec cette discipline passionnante.

1. Hadoop - Devenez opérationnel dans le monde du Big Data

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Le livre "Hadoop - Devenez opérationnel dans le monde du Big Data" des auteurs Juvénal Chokogoué et Juvénal CHOKOGOUE propose une approche complète et pratique pour comprendre et maîtriser le Big Data. Il est destiné aux étudiants, consultants, analystes, chargés d'étude ou de recrutement Data, commerciaux de ESN, responsables de projet, développeurs, managers ou encore dirigeants d'entreprise. Avec ses explications détaillées sur l'architecture, le fonctionnement et les évolutions d'Hadoop, le stockage distribué des données, l'exécution du SQL sur Hadoop, les approches de traitement des données en streaming et en temps réel, les caractéristiques de l'ère Numérique et le leadership nécessaire pour saisir les opportunités du Big Data, ce livre offre des outils concrets pour se lancer dans le Big Data. Il contient également des exemples d'utilisation d'Hadoop, des modèles de calcul distribués, un aperçu des faiblesses d'Hadoop et de ses futures évolutions, des informations sur la sécurité dans Hadoop, les sept critères indispensables pour choisir sa distribution Hadoop, les quatre clés à utiliser pour détecter et saisir les opportunités du Big Data, un plan simple en trois étapes pour anticiper et saisir les nouvelles opportunités du Numérique, les six métiers du Big Data, les trois certifications disponibles pour crédibiliser ses compétences en Big Data, les deux moyens les plus utiles pour développer ses compétences en Big Data lorsqu'on a peu de moyens. Ce livre est ainsi un outil précieux pour les personnes souhaitant profiter des opportunités offertes par le Big Data.

2. Big Data, Smart Data, Stupid Data... : Comment (vraiment) valoriser vos données (Hors Collection)

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"Big Data, Smart Data, Stupid Data... : Comment (vraiment) valoriser vos données (Hors Collection)" de Antoine Denoix est un livre essentiel pour comprendre comment tirer parti de la data pour réussir. Pratique et piquant, il fournit des informations sur les stratégies, l'exécution, le casting, les contraintes réglementaires et bien plus encore pour aider à atteindre ses objectifs. La proposition de valeur est un point clé abordé, ce qui permet aux lecteurs de comprendre comment transformer leurs procédures, leurs talents et leur culture afin de s'adapter à ce nouveau monde. Ce livre est une excellente source pour tous ceux qui souhaitent s'engager dans cette nouvelle ère et réussir.

3. Big Data et Machine Learning - 3e éd. - Les concepts et les outils de la data science: Les concepts et les outils de la data science

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Cet ouvrage de Médéric Morel, "Big Data et Machine Learning - 3e éd. - Les concepts et les outils de la data science: Les concepts et les outils de la data science", est un guide pratique pour tous ceux qui souhaitent tirer parti des technologies Big Data. Il fournit des explications théoriques sur le traitement statistique des données et le calcul distribué, les outils les plus répandus, des exemples d'applications et une organisation typique d'un projet de data science. Il est donc idéal pour les data scientists, les DSI, chefs de projets ou spécialistes métier qui cherchent à comprendre les enjeux d'un projet Big Data et à acquérir les compétences nécessaires à la mise en place d'une architecture d'entreprise adaptée.

4. Data démocratie - Etre un citoyen libre à l'ère du numérique

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"Data démocratie" donne des clés pour comprendre et agir face aux nouveaux enjeux de la numérisation de notre société. Les auteurs Lionel Dos Santos de Sousa et Thomas Jamet proposent une lecture des mutations profondes à l'œuvre dans notre société et de la nécessité de se protéger face aux GAFAM et aux grandes puissances. Ils nous livrent une analyse des enjeux que pose la croissance des données numériques et des moyens pour les valoriser et les protéger. Ce livre est essentiel pour tout citoyen voulant se préparer au monde de demain et nous invite à réfléchir à l'avenir de la data et à la manière dont elle peut transformer notre système politique.

5. Microsoft Azure - Gérez votre Système d'Information dans le Cloud (3e édition)

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"Microsoft Azure - Gérez votre Système d'Information dans le Cloud (3e édition)", de Philippe Paiola est un excellent livre pour ceux qui souhaitent apprendre à maîtriser la transition numérique vers Microsoft Azure. Avec sa préface de Stanislas Quastana, Architecte Solutions Cloud auprès des partenaires Microsoft, ce livre décomposé en 10 chapitres explique les concepts du cloud computing et des solutions de sécurité proposées par Microsoft Azure. L'auteur détaille aussi les différentes interfaces d'exploitation et les concepts de base ainsi que les possibilités pour assurer une continuité d'activité en cas de défaillance. Les modèles PaaS et IaaS sont également abordés, ainsi que l'annuaire Azure Active Directory. Chaque chapitre commence par définir les termes et concepts abordés et schématise les différents points à assimiler, et se termine par une partie mémento pour fournir un aide-mémoire. Ce livre est donc un outil précieux pour ceux qui souhaitent apprendre à maîtriser Microsoft Azure.

6. Le Big Data

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"Le Big Data" de Pierre Delort propose une introduction complète et bien documentée à la pratique du Big Data. En abordant les principes, les données caractéristiques et les différences avec l'informatique, cet ouvrage offre une vue d'ensemble sur les technologies, les concepts mathématiques, de machine learning et d'intelligence artificielle qui sont à l'origine des transformations numériques des entreprises et de leurs modèles d'affaires. Grâce à l'étude de cas variés dans plusieurs secteurs, le lecteur est à même de mieux comprendre l'utilisation du Big Data et d'identifier, de lancer et de focaliser les projets qui s'y rapportent. Un ouvrage indispensable pour les professionnels qui souhaitent adopter les technologies et les formes organisationnelles adéquates dans leur domaine.

7. Data Scientist et langage R - Guide d'autoformation à l'exploitation intelligente des Big Data (2e édition)

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"Data Scientist et langage R - Guide d'autoformation à l'exploitation intelligente des Big Data (2e édition)" des auteurs Eva Laude et Henri Laude offre aux lecteurs un parcours professionnalisant et riche en contenu. Faisant l'économie de mathématiques et de formalismes, ce livre présente le sujet de manière à ce qu'il soit accessible à tous. Les auteurs proposent des programmes R accessibles en téléchargement sur le site web et des explications complètes sur les data sciences, le traitement du langage naturel, les séries temporelles, la logique floue, la manipulation des images, le développement full-stack avec R, le partage des résultats avec R Markdown et les dashboard Shiny, l'étude des représentations cartographiques et l'implémentation de graphes Deep Learning avec TensorFlow. Ce livre est donc un incontournable pour tous ceux qui souhaitent suivre une formation complète et opérationnelle sur les data sciences.

8. Big Data, Machine Learning et apprentissage profond

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"Big Data, Machine Learning et apprentissage profond" est un ouvrage qui décrit de manière exhaustive les méthodes et applications des Big Data, Machine Learning et Apprentissage Profond. En abordant ces sujets à travers des applications, des méthodes d'analyse et de modélisation, des outils informatiques, et de l'optimisation de la programmation dans R et dans d'autres logiciels, dont Spark et H2O, l'ouvrage est un guide complet pour ceux qui souhaitent se familiariser avec ces technologies. Les principes de l'apprentissage profond sont détaillés, et tout particulièrement les réseaux de neurones convolutifs et récurrents. Les lecteurs auront l'opportunité d'approfondir leurs connaissances sur la reconnaissance d'image, les jeux de stratégie et dans le domaine artistique avec les modèles génératifs. Les méthodes sont ensuite mises en oeuvre avec trois des principales bibliothèques d'apprentissage profond : MXNet, PyTorch et Keras-TensorFlow. Enfin, l'ouvrage aborde l'analyse des réseaux sociaux et propose une perspective sur l'intelligence artificielle. Bref, cet ouvrage offre une introduction complète aux méthodes de Big Data, Machine Learning et Apprentissage Profond.

9. La boîte à outils de la Stratégie big data (BàO La Boîte à Outils)

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La Boîte à Outils de la Stratégie Big Data est un ouvrage concret et pratique qui répond aux interrogations des entreprises face à la croissance des données. Les auteurs Romain Rissoan et Romain Jouin abordent les questions liées à la récolte, au traitement et à l'analyse des données, ainsi qu'à l'utilisation et à la monétisation de celles-ci. Un guide de référence pour les professionnels qui souhaitent s'approprier les nouvelles technologies et qui apportent des précisions sur les outils techniques à mettre en place pour gérer le Big Data.

10. Cloud computing: Décider - Concevoir - Piloter - Améliorer (EYROLLES)

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"Cloud Computing: Décider - Concevoir - Piloter - Améliorer (EYROLLES)", de Hubert Tournier et Eric Bourgeois aborde la question du cloud computing en s'attachant à l'analyse des forces et faiblesses pour l'entreprise. Avec des exemples, tableaux de synthèse, check-lists et études de cas réels, ce guide offre des réponses pragmatiques pour chaque étape du projet, que ce soit pour l'accès, l'analyse et la fourniture de données, la gestion de la relation client ou encore les ressources humaines. Un livre à mettre entre toutes les mains de ceux qui souhaitent conduire un projet de cloud computing et mesurer les performances des solutions mises en oeuvre.

11. (Ré)inventez votre business model par le Big Data (Hors Collection)

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Le livre "(Ré)inventez votre business model par le Big Data (Hors Collection)" des auteurs Laurence Lehmann-Ortega et Isabelle Bourdon offre une approche complète de l'utilisation du "Big Data" en tant qu'avantage compétitif et potentiel disruptif. Il explique les fondamentaux du Big Data et comment on peut devenir un "Big Data disrupter". Grâce à des explications détaillées et des exemples concrets, le livre offre 11 Directions Big Data pour réinventer le business model avec une proposition de valeur et une architecture de valeur. Les lecteurs peuvent facilement appliquer à leur propre business le "Big Data Pattern" pour spécifier leur prochaine innovation.

12. Big Data et intelligence artificielle au service de la sécurité intérieure en France (Bibliothèques de droit)

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Big Data et intelligence artificielle au service de la sécurité intérieure en France (Bibliothèques de droit) est un ouvrage remarquable qui explore les différentes implications de l'utilisation de l'intelligence artificielle pour le renforcement de la sécurité intérieure. Il aborde les avantages et les risques de l'utilisation de ces technologies, ainsi que les défis juridiques et éthiques qu'elles posent. Un livre passionnant à lire, qui offre une vision réaliste et nuancée de cette révolution technologique.

13. Big Data et plateformes: La nouvelle économie des données

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"Big Data et plateformes: La nouvelle économie des données" de Lionel Melka offre un éclairage inédit sur le nouveau capitalisme des données et ses enjeux. Il illustre bien la transition numérique qui bouleverse l'économie mondiale, et s'intéresse à la collecte, le traitement et l'exploitation des données pour mieux comprendre l'émergence de nouveaux modèles d'affaires et l'essor de cette nouvelle économie autour des données. En plus de l'approche théorique, ce livre apporte des cas pratiques pour mieux saisir la révolution en cours. Ce livre s'adresse à la fois aux étudiants en économie et gestion et aux professionnels de la finance, et offre également 10 nouvelles études de cas accessibles via les QR codes imprimés dans l'ouvrage. Un excellent livre pour qui souhaite mieux comprendre les bouleversements récents du capitalisme.

14. Big data à l'âge Petabyte: l'Homo numericus sera-t-il libre ?

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"Big data à l'âge Petabyte: l'Homo numericus sera-t-il libre ?" est un ouvrage intéressant qui examine la question du respect de la vie privée et des libertés fondamentales dans l'ère des technologies de l'information et de la communication. La méthodologie pluridisciplinaire présentée dans ce livre, ainsi que les préconisations en matière de protection des données personnelles, sont particulièrement utiles pour les concepteurs et utilisateurs de ces nouvelles technologies. En résumé, un ouvrage à découvrir pour tous ceux qui s'intéressent aux technologies modernes et à leurs implications dans la société.

15. Big Data: faut-il avoir peur de son nombre?: Cybernétique, dataveillance et néolibéralisme: des armes contre la société

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Le livre "Big Data: faut-il avoir peur de son nombre?: Cybernétique, dataveillance et néolibéralisme: des armes contre la société", de Pierre Henrichon, propose une analyse percutante des dynamiques sous-jacentes au phénomène du Big Data, qui menace les sociétés de dissolution. Cet essai démontre comment les principaux acteurs de l'économie numérique (Google, Amazon et Facebook) promettent des progrès et de la liberté, mais aussi comment l'automatisation du travail, la cybernétique, la quantification et le néolibéralisme à travers le Big Data menacent l'espace politique, l'économie et le social, et réduisent la vie à des indicateurs, où seul ce qui est compté compte. En outre, l'ouvrage décrit les dangers que représente la mise en place d'oligopoles de la données de puissance financière et technologique sans précédent. Avec ce livre, Pierre Henrichon offre un vibrant plaidoyer contre cette tendance à réduire l’humain à une forme de capital dont il faut seulement mesurer le rendement.

16. La recherche scientifique à l'ère des big data : Cinq façons dont les big data nuisent à la science et comment la sauver

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"La recherche scientifique à l'ère des Big Data : Cinq façons dont les Big Data nuisent à la science et comment la sauver" est un ouvrage essentiel pour comprendre l'impact des Big Data sur le monde scientifique. Il traite des questions cruciales liées à leur fiabilité et à leur utilisation dans les domaines de recherche. Avec des principes-guide pour encourager une science plus responsable et participative, cet ouvrage offre une analyse incisive et nécessaire de la transformation des Big Data en connaissances fiables. Une lecture passionnante pour tous ceux qui veulent comprendre le rôle des données massives dans la recherche scientifique et la société.

17. Les Big Data à découvert

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"Les Big Data à découvert" est un ouvrage très intéressant qui donne un aperçu de la croissance exponentielle des données numériques et de leurs répercussions sur notre quotidien. Les auteurs font le tour des enjeux liés à cette révolution sans précédent, expliquant la méthodologie employée pour stocker, traiter, analyser et extraire des connaissances à partir des données. Le livre aborde également les bénéfices scientifiques et économiques attendus, ainsi que les effets induits par l'accumulation de données et leur ouverture au marché. Grâce à ce livre, le lecteur pourra participer de façon informée au débat public qui s'est engagé.

18. Le Big Data et le Droit

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"Le Big Data et le Droit" est un livre qui aborde des sujets complexes et intéressants autour du Big Data et du droit. Il examine en profondeur la manière dont les technologies du Big Data modifient la nature profonde du droit, de l'activité juridique, du droit des contrats et des activités régulées par le droit. Il explore également le rôle du droit dans la régulation des activités fondées sur l'analyse de données et les éventuelles justifications d'une réglementation en la matière. Ce livre fournit une analyse exhaustive et détaillée de la façon dont le Big Data repousse les frontières du droit et de la théorie juridique et offre une perspective intéressante sur les implications des technologies du Big Data pour le droit.

19. MongoDB - Comprendre et optimiser l'exploitation de vos données (avec exercices et corrigés)

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Ce livre sur la base de données NoSQL MongoDB s'avère être une excellente référence pour les développeurs qui souhaitent disposer d'une base de données capable de stocker et de traiter de manière très rapide de gros volumes de données. Il offre une introduction complète à MongoDB, à travers ses composants, son architecture, la gestion des collections ou des documents et permet de comprendre, concevoir et optimiser l'exploitation des données avec MongoDB. Des exemples et des requêtes sont proposés pour extraire de manière efficace et optimisée les données. La notion d'indexation et les requêtes géospatiales sont également abordées ainsi que le framework d'agrégation de MongoDB et ses pipelines. De plus, le livre couvre les vues, les transactions, le stockage de fichiers volumineux avec GridFS, ainsi que l'import, l'export et la restauration des données. Des exercices et des corrigés sont également proposés pour vérifier l'assimilation des différentes notions abordées. MongoDB - Comprendre et optimiser l'exploitation de vos données (avec exercices et corrigés) est une formidable source d'informations pour les développeurs souhaitant acquérir des compétences avancées dans le domaine de la base de données NoSQL MongoDB.

20. Big Data électoral: Dis-moi qui tu es, je te dirai pour qui voter

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"Big Data électoral: Dis-moi qui tu es, je te dirai pour qui voter" est un ouvrage passionnant et novateur qui dévoile les coulisses du big data lors des campagnes électorales françaises. L'auteur invite le lecteur à décrypter le fonctionnement des algorythmes, des calculs et des prédictions qui sont faits à partir des traces laissées par les citoyens sur le web. L'ouvrage se penche également sur la question de savoir si l'on peut vraiment extraire du sens de ces traces et comment le citoyen peut se protéger dans l'ère des données. Un livre à lire pour tous ceux qui veulent comprendre et se familiariser avec le big data.

21. La Data Science pour modéliser les systèmes complexes: Optimiser la prédiction, l'estimation et l'interprétation

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"La Data Science pour modéliser les systèmes complexes: Optimiser la prédiction, l'estimation et l'interprétation" de Alain Chautard est un ouvrage qui offre une vision complète des spécificités des systèmes complexes et des outils pratiques pour mieux les comprendre. Dans ce livre, l'auteur aborde des cas concrets représentatifs (environnement physique, marchés financiers, gestion de projet) pour illustrer comment les données de systèmes complexes peuvent être utilisées pour construire des modèles précis, exploitables et performants. Il explique comment surmonter les difficultés rencontrées lors de l'utilisation de méthodes linéaires de modélisation dans des environnements complexes, en fournissant des outils pratiques pour optimiser la prédiction, l'estimation et l'interprétation. Ce livre est une excellente référence pour les ingénieurs, les chercheurs et les responsables en charge de la gestion des projets et des processus qui souhaitent tirer le meilleur parti de la data science.

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