Cet article vous présente une sélection de 5 des meilleurs livres sur le Big Data. 1. Big Data et Machine Learning – Les concepts et les outils de la data science (Pirmin Lemberger, Marc Batty, Médéric Morel, Jean-Luc Raffaëlli) Disponible sur Amazon Disponible à la Fnac Cet ouvrage s'adresse à tous ceux qui cherchent à tirer parti de l'énorme potentiel des « technologies Big Data », qu'ils soient data scientists, DSI, chefs de projets ou spécialistes métier. Le Big Data s'est imposé comme une innovation majeure pour toutes les entreprises qui cherchent à construire un avantage concurrentiel grâce à l'exploitation de leurs données clients, fournisseurs, produits, processus, machines, etc. Mais quelle solution technique choisir? ERP : régler les 10 problèmes de cybersécurité les plus courants. Quelles compétences métier développer au sein de la DSI? Ce livre est un guide pour comprendre les enjeux d'un projet Big Data, en appréhender les concepts sous-jacents (en particulier le Machine Learning) et acquérir les compétences nécessaires à la mise en place d'un data lab.
Automatiser les processus de vente BtoB: convaincre avec plus de force Une des conséquences qui découle du Big Data, et de la cartographie précise qu'il permet, est l'automatisation des processus marketing et commerciaux. Lequel passe par un système de scoring. Ce système permet de savoir à quel degré de maturité se trouve vos leads. Dans cet amas incroyable de données, il va s'agir de déterminer le seuil de maturité à partir duquel on estime qu'un lead est suffisamment « chaud » pour être passé à la force de vente, et de spécifier votre communication en fonction de chaque degré de maturité. Pour cela, on attribue un nombre de points à chaque action faite en ligne par le prospect (+10 pour la visite de la homepage de votre site, +60 pour la visite de votre page prix, +80 pour une demande de contact…), et on lui délivre des contenus adaptés à son stade de réflexion pour le faire mûrir jusqu'à ce qu'il devienne une réelle opportunité commerciale. Big data pour les nuls. À ce moment précis, le lien entre marketing et sales teams se fait automatiquement: le client potentiel est envoyé par email pendant qu'il est encore chaud aux commerciaux B2B… Et grâce à ces données, ils connaissent sur le bout des doigts les enjeux, problématiques, niveaux de réflexion et habitudes de chacun de leurs prospects et accroissent significativement leur conversion commerciale.
Luca Massaron, John Paul Mueller Découvrez l'univers des algorithmes présents dans tous les systèmes informatiques d'aujourd'hui De nos jours tous les programmes informatiques comme par exemple ceux qui utilisent la compression de données ou les moteurs de recherche utilisent des algorithmes. Un algorithme permet de faire un choix dans un problème qui lui est présenté, et plus l'algorithme est puissant, plus le choix est rapide et bon. Le but de ce livre est d'expliquer comment fonctionnent les algorithmes et comment on peut les tester et les mettre en oeuvre. Google Tag Manager : comment le prendre en main. Vous verrez également comment modéliser un problème de façon à ce qu'il puisse être résolu par un ordinateur. Les algortihmes sont également la pièce maitresses des systèmes de Big Data. Ce livre s'adresse à toux ceux, étudiants, managers ouanalystes de données qui ont besoin des algorithmes dans la gestion des données qu'ils manipulent. Par Chez First 07/10/2021 529 pages 15, 95 € Scannez le code barre 9782412073544 9782412073544
Ce livre n'était évidemment pas programmé pour être un best seller. A propos d'imprévisible, il est aussi question de probabilités dans votre roman. Vous faites notamment dire à un personnage que si on peut calculer la probabilité qu'une pièce tombe sur pile ou face, et même celle infime qu'elle retombe sur la tranche, on oublie de prévoir le cas où lancée, la pièce ne retombe pas… C'est ça la force de la littérature par rapport aux maths: imaginer l'imprévisible? Big Data : l’analyse de données et le NoSQL pour les nuls | Numeriblog. Les probabilistes vous répondraient probablement que si, l'imprévisible peut se prévoir. On pourrait par exemple calculer la probabilité qu'en versant de l'eau bouillante dans une casserole, l'eau se mette immédiatement à geler. Cette probabilité est très, très faible, une chance sur un avec des centaines de zéros derrière, mais elle existe. Après c'est justement cette très faible probabilité qui fait qu'il est bon de l'éliminer pour commencer à calculer, sinon on se trimbale une variable qui est littéralement gênante dans le calcul général.
Il faut donc établir un plan de réponse à incidents dès à présent pour éviter de vous retrouver dans une situation désastreuse en cas de crise. 8. Manque de tests de sécurité Les responsables IT ne peuvent pas résoudre les problèmes de sécurité ERP les plus courants s'ils ne les connaissent pas! Mettez en place des analyses de vulnérabilité et des tests d'intrusion périodiques et cohérents qui vont au-delà des audits de contrôle informatique. Ces tests permettront de s'assurer que vos équipes détectent les problèmes potentiels et les corrigent. 9. Big data pour les nuls et les. Des attentes en matière de sécurité pas assez claires pour les employés De nombreuses organisations ont des politiques de sécurité peu étayées, voire laconiques. Et de nombreux guides internes mentionnent à peine ce que l'on attend des employés – et ce qu'ils sont en droit d'attendre – en matière de technologie. Le travail à distance a encore obscurci ce tableau. Un comité de sécurité doit collaborer avec le juridique et les RH pour s'assurer que les règles d'utilisation des technologies sont claires et que les employés sont bien formés aux questions de sécurité, pour qu'ils agissent en faveur de la sécurité plutôt que contre elle.
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