La Data Science pour modéliser les systèmes complexes
Optimiser la prédiction, l'estimation et l'interprétation
La data science est devenue un outil de prévision et d’aide à la décision indispensable aux ingénieurs, aux chercheurs et aux responsables en charge de la gestion des projets et des processus.Toutefois, son application à des systèmes complexes exige de dépasser les méthodes linéaires de modélisation généralement appliquées. En effet, si [...]
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Auteur : Alain CHAUTARD
Editeur : Dunod
Collection : Technique et ingénierie
Date parution : 09/2022sous 4 à 8 jours
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Quel est le sujet du livre "La Data Science pour modéliser les systèmes complexes"
La data science est devenue un outil de prévision et d’aide à la décision indispensable aux ingénieurs, aux chercheurs et aux responsables en charge de la gestion des projets et des processus.
Toutefois, son application à des systèmes complexes exige de dépasser les méthodes linéaires de modélisation généralement appliquées. En effet, si ces méthodes fonctionnent dans la plupart des environnements, elles présentent d’importants biais dès lors que l’on a affaire à des systèmes complexes (météorologie, physique non linéaire, économétrie, finance, etc.).
En s’appuyant sur trois cas concrets représentatifs (environnement physique, marchés financiers, gestion de projet), cet ouvrage illustre comment exploiter les données de systèmes complexes pour construire des modèles maîtrisables, exploitables et performants en termes de prédiction, d’estimation et d’interprétation. Il offre une réflexion globale sur les spécificités des systèmes complexes ainsi que des outils concrets pour mieux les interpréter.
Auteurs :
Alain Chautard est ingénieur en data science dans le groupe Thales. Il a travaillé pendant vingt ans dans les services d'études avancées. où il a été acteur dans la modélisation et la simulation de systèmes implexes. Depuis quinze ans. Il participe au développement et la mise en ouvre des systèmes d'information notamment dans le domaine de la gestion de projet. Dans ce cadre il est en charge d'études concernant l'utilisation des données capitalisées et leur modélisation des fins de prédictions pour le conduite du changement et de l'amélioration continue.
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Data science : histoire et méthodes. La data science - Complexité et système complexe - Méthode d'approche systémique - Modéliser un système - Introduction au cas d'études décrits.
Cas d'études. Modélisation d'environnement physique : système radar - Modèle comportemental des marchés financiers - Pilotage du projet - Modèle statistique de la réponse à appel d'offres - Modèle financier de structuration de projet - Modèle de planification de projet - Modèle d'avancement de projet.
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