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
À propos de ce livre
Aujourd'hui, les ingénieurs, les chercheurs, les managers de projets ou de processus ont à leur disposition des quantités de données de plus en plus considérables. Le développement de la Data Science permet d'utiliser celles-ci à des fins de prévision, de pronostic ou d'aide à la décision.
Si les méthodes linéaires de modélisation fonctionnent dans la plupart des environnements, elles présentent d'importants biais dès lors qu'on a affaire à des systèmes complexes comme c'est le cas en météorologie (et pour les phénomènes naturels en général), en physique non linéaire, mais aussi en économétrie ou en finance.
En s'appuyant sur deux cas concrets représentatifs (phénomène naturel, gestion de projet), cet ouvrage montre comment exploiter les données de systèmes complexes pour construire des modèles maîtrisables, exploitables et performants en termes de prédiction, d'estimation et d'interprétation.
Foire aux questions
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Informations
Table des matières
- Table des matières
- Introduction
- 1 DATA SCIENCE : HISTOIRE ET MÉTHODES
- 1 La data science
- 2 Complexité et système complexe
- 3 Méthode d’approche systémique
- 4 Modéliser un système
- 5 Introduction aux cas d’études décrits
- 2 CAS D’ÉTUDES
- 6 Modélisation d’environnement physique : système radar
- 7 Modèle comportemental des marchés financiers
- 8 Pilotage du projet : généralités
- 9 Modèle statistique de la réponse à appel d’offres
- 10 Modèle financier de structuration de projet
- 11 Modèle de planification de projet
- 12 Modèle d’avancement de projet
- Conclusion
- Bibliographie
- Index