Il existe de très bon manuels permettant de comprendre les enjeux du big data, ou de maîtriser techniquement la data science, la création d’algorithmes et le machine learning.

En revanche, rares sont les retours d’expérience, les récits de bonnes pratiques, d’erreurs et de cas concrets, et les livres qui prennent de la hauteur sur l’ensemble du projet (englobant les métiers, l’infrastructure SI, les dirigeants…).

La vocation de ce livre synthétique est de vous aider à réussir votre projet big data et à connaître les bonnes pratiques.

Construit autour de 9 leviers, pragmatiques et issus de l’expérience de l’auteur, qui est responsable de projets data science dans une entreprise du CAC 40, ce livre se veut un manuel permettant d’éviter les écueils importants d’un projet big data ou intelligence artificielle, et une lecture motivante à reprendre avant un projet.

Bonus : un catalogue de 30 use cases, mis en place dans diverses industries, dont le but est de vous inspirer.

Ce livre s’adresse à toutes les parties prenantes d’un projet data: métiers, data scientists, DSI…

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