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Responsable(s) Tony Wong

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Documentation obligatoire

  • Documentation disponible sur le site Moodle du cours.

 

  • Husson F., Lê, S. et Pagès, J. (2016). Analyse de données avec R, 2e édition, Presses Universitaires de Rennes. ISBN :978-2-7535-4869-5.

ou

  • Asselin de Beauville, J.-P., Varin, S. (2014). Initiation au logiciel R : premiers pas en analyse de données. Academia-L'Harmattan. ISBN : 978-2-8061-0196-9.


Ouvrages de références

Analyse exploration des données

  • Francois Husson, Sebastien Le (Author) & Jérôme Pagès, (2017), Exploratory Multivariate Analysis by Example Using R, Chapman and Hall, 262 pages, ISBN-10: 1138196347
  • Alain Morineau, Yves-Marie Chatelin, Bernard Goldfarb & Catherine Pardoux, (2005), L'analyse statistique des données : apprendre, comprendre et réaliser avec Excel, Ellipse Édition, 407 pages, ISBN-10 : 2729823034
  • Brigittes Escofier, Jérôme Pagès, (2016), Analyses factorielles simples et multiples, Dunod, 400 pages, ISBN-10: 2100041274
  • Ludovic Lebart, Marie Piron et Alain Morineau (2006), Statistique exploratoire multidimensionnelle, Dunod, 480 pages, ISBN-10: 2100496166

Apprentissage automatique

  • Andriy Burkov, (2019), The Hundred-Page Machine Learning Book, 160 pages, ISBN-10: 199957950X
  • Tom Mitchell, (1997), Machine Learning, McGraw-Hill, 352 pages, ISBN-10: 0071154671
  • Trevor Hastie Robert Tibshirani & Jerome Friedman, (2008), The elements of statistical learning: data mining, inference and prediction, Springer, 745 pages, ISBN-10: 0387848576
  • Yaser S. Abu-Mostafa, Malik Magdon-Ismail & Hsuan-Tien Lin, (2012), Learning from data, AMLBook, ISBN-10: 1600490069
  • Ian Goodfellow, Yoshua Bengio (Author) & Aaron Courville, (2016), Deep Learning, MIT Press, 800 pages, ISBN-10: 0262035618.

Langage R

  • R core team, (2015), An Introduction to R, Samurai Media Limited, 106 pages, ISBN-10: 9881443636
  • John Taveras, (2016), R for Excel Users: An Introduction to R for Excel Analysts, CreateSpace Independent Publishing Platform, 212 pages, ISBN-10: 1500566357

Azure Machine Learning

  • Deepak Mukunthu, Parashar Shah & Wee Hyong Tok, (2019), Practical Automated Machine Learning on Azure: Using Azure Machine Learning to Quickly Build AI Solutions, O'Reilly, 198 pages, ISBN-10: 149205559X
  • Mathew Salvaris, Danielle Dean & Wee Hyong Tok, (2018), Deep Learning with Azure: Building and Deploying Artificial Intelligence Solutions on the Microsoft AI Platform, APress, 284 pages, ISBN-10: 9781484236789
  • Sumit Mund, (2015), Microsoft Azure Machine Learning, Packt Publishing, 212 pages, ISBN-10: 1784390798

D'autres références (en-ligne) sont citées sur le site Moodle du cours.


Adresse internet du site de cours et autres liens utiles

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