Livres en français

Cet ouvrage est destiné à un public soucieux de découvrir le langage R et son utilisation pour manipuler des jeux de données, leur appliquer quelques grands algorithmes classiques et obtenir rapidement un rendu visuel.
Dans le premier chapitre, le lecteur trouvera plus de 50 pages présentant quelques concepts se cachant derrière le terme « big data », la présentation rapide de techniques de classification et d'apprentissage, puis une présentation (trop ?) succincte de l'écosystème Hadoop.
Les chapitres suivants seront une initiation au langage R, illustrée par des exemples de toutes les techniques évoquées au chapitre 1. Cette partie s'avèrera extrêmement dense, et très utile pour se former à l'utilisation pratique de R.

En revanche, un certain lectorat pourra, à juste titre, reprocher l'absence de recul et d'approche théorique. Finalement, le lecteur saura utiliser les outils, mais n'aura pas forcément la maturité nécessaire pour faire mieux qu'appliquer les recettes présentées en espérant que le résultat soit utilisable.

Besoin d'un livre d'introduction à la visualisation des données ? En français ? Ce livre est pour vous !
Il présente les différents types de graphes et représentations qu'il est possible de réaliser en fonction de leurs applications (modèles temporels, proportions, relations...).
L'auteur propose des données à interpréter et des sites pour en collecter et commencer à travailler. La manipulation et la structuration des données est proposée avec Python ou encore R, avec des exemples de codes simples.

Un bon livre pour appréhender la visualisation des données !

La couverture du livre donne le ton, c'est un ouvrage qui s'adresse aux personnes intéressées par le métier de « Data Scientist », le buzz word du moment. L'ouvrage se décompose en trois grandes parties. La première discute du Big Data, de ses origines, comment il est intégré dans les entreprises et des nouveaux outils pour le stockage (NoSQL) et le traitement (MapReduce). Dans une deuxième partie, les auteurs s'intéressent principalement au cycle de vie de la donnée et présentent essentiellement de nombreux algorithmes de machine Learning. Enfin une dernière partie se focalise sur les outils pour faire du Big Data. De manière générale, cet ouvrage est très agréable à lire. Il propose de nombreux retours d'expérience et d'exemples simples qui illustrent la présentation des algorithmes de machine Learning.

Cet ouvrage n'est pas du tout technique, vous ne trouverez pas de code Java sur comment développer un algorithme MapReduce. Il ne demande pas de connaissance approfondie. Il s'agit d'un livre qui présente les concepts autour du machine Learning et donne un horizon de l'écosystème existant concernant les outils dédiés. De mon point de vue, ce livre a su compléter mes connaissances en termes d'usage des technologies BigData. En effet, je me suis intéressé au monde du Big Data en commençant par la technique via Hadoop et certains NoSQL. Toutefois, il m'était toujours difficile de savoir à quel moment exploiter ces technologies, les cas réels. Il est difficile de s'y émerger quand on ne travaille pas explicitement dessus. Ce livre apporte des débuts de réponse. J'apprécie aussi l'honnêteté des auteurs qui mettent en garde les lecteurs : tout problème ne se résout pas forcément par un problème Big Data !

Concernant les quelques points négatifs, j'en ai relevé quelques-uns qui sont globalement très légers.

• Le premier concerne la troisième partie qui se focalise sur les outils pour faire du Big Data. Je trouve qu'un grand nombre de chapitres de cette dernière partie auraient pu être mis en première partie et consacrer une partie exclusive aux études de cas. Certes, il y a un chapitre sur l'utilisation de Hive et Pig pour le traitement de logs, mais un chapitre spécifique avec plusieurs études de cas aurait pu être intéressant. J'ai eu quelque mal à trouver comment appliquer les algorithmes de machine Learning sur le modèle de programmation MapReduce.
• Le deuxième concerne l'utilisation exclusive MapReduce comme unique modèle de programmation. Certes les auteurs citent clairement qu'il y a un nouveau besoin de modèle de programmation temps réel, que le modèle de programmation de Spark est plus efficace face à MapReduce, mais tout au long de la lecture, on peut penser qu'il n'y a que celui-ci. J'ai hésité à donner ce point négatif, mais le livre est quand même récent, il date de 2015.

En conclusion, il s'agit d'un très bon livre, qui structure le cycle de vie de la donnée et donne des informations pertinentes.

Ce livre expose des notions de base sur big data, comme l'indique son titre, et du data science. Il se compose de trois parties.

La première et la troisième partie portent principalement sur le big data et les technologies nouvelles dans ce domaine telles que l'algorithme Map Reduce, l'architecture Lambda et la plateforme Hadoop.

La deuxième partie porte sur le data science et principalement sur l'application du machine learning en citant ses différents algorithmes et en exposant les démarches d'un data scientist dans la conception de sa solution.

Le livre présente des explications simples de multiples notions liées au big data et au data science, grâce à des illustratifs faciles à comprendre, notamment dans la deuxième partie où il expose quelques exemples concrets sur l'impact du data science sur le succès des entreprises ainsi que sur l'interprétation des données dans des cas réels.

Ce qui doit être pris en considération (et qui est d'ailleurs mentionné au début du livre) est le fait que ces trois parties sont indépendantes et peuvent être lues séparément, autrement le lecteur risque de se perdre, car il n'y a pas d’enchaînement logique entre ces trois parties.

Enfin, ce livre est un bon manuel pour les professionnels de l'informatique décisionnelle qui veulent mieux exploiter leurs données et aussi pour les développeurs et architectes qui souhaitent connaitre des généralités sur le big data et le data science.

Big Data et Data Scientist deux mots (quatre en réalité mais qui ne marche que par deux) que l'on entend et trouve un peu partout. Cependant dur de réussir à comprendre ce qui se cache derrière. Qu'est-ce qui fait qu'un gisement de donnée est appelé Big Data alors que d'autre non ? Quel est le véritable boulot d'un Data Scientist et comment le devient-on ? Comment différencier le baratin commercial de la réalité du terrain ? Voila déjà a quoi sert ce livre et rien que pour ça il mérite d'être lu. Mais il va encore plus loin en expliquant quel outil existe pour faire du big data et les différents algorithmes. Sans connaissance mathématique et notamment en statistique ces passages sont assez durs à lire et à comprendre mais il reste nécessaire de connaitre leurs utilités et leurs cas d’utilisations.

Ce livre explique aussi ce qu'est le célèbre algorithme MapReduce. A quoi il sert et les problématique qu'il résout. Hadoop est aussi passer à la moulinette pour comprendre son principe, des rappels sur le NoSQL sont abordés sans trop rentrer dans le détail toute fois. Avec ce livre on fait un grand bon dans la compréhension de l'informatique aujourd'hui. Pour quiconque qui s’intéresse au différent mouvement de nos jours, c'est le livre à lire. Mieux même, toute personne souhaitant aborder le big data pour la première fois, c'est aussi le meilleurs point de départ que l'on puisse conseiller. En plus des étudiants en informatique, des DSI, des développeurs et de toute personne qui est informaticiens à qui on conseille de lire des livres en général, celui-ci je le conseillerai aussi au métier car en plus de peaufiner leur culture sur le Big Data ils se doivent de connaitre le métier de Data Scientist qui a mon sens représente une véritable évolution dans la relation Métier-DSI.

Avec ce livre j’ai pu participer à des conférences et des présentations d’outils de Big Data comme Zepelin ou Spark et comprendre ce qui m’était raconté. Je ne regrette définitivement pas la lecture de ce livre.