« Machine Learning for Business Analytics » de Galit Shmueli, Peter C. Bruce, Kuber R. Deokar et Nitin R. Patel est un ouvrage complet et détaillé sur les concepts, techniques et applications du machine learning dans le domaine de l’analyse des affaires. Cette quatrième édition, publiée en 2023, s’adresse principalement aux étudiants et professionnels cherchant à maîtriser les outils et méthodes de l’analyse prédictive et du data mining.
Le livre est structuré en neuf parties, couvrant une large gamme de sujets allant de l’introduction aux concepts de base du machine learning jusqu’aux techniques avancées telles que le deep learning et les modèles d’ensemble. Chaque chapitre est conçu pour être autonome, permettant aux lecteurs de se concentrer sur les sections qui les intéressent le plus.
Points Forts
- Accessibilité : le livre utilise le logiciel Analytic Solver Data Mining (ASDM) pour Excel, ce qui rend les concepts de machine learning accessibles même à ceux qui n’ont pas de compétences en programmation.
- Cas Pratiques : de nombreux exemples et études de cas réels sont inclus, ce qui aide à contextualiser les concepts théoriques et à comprendre leur application pratique.
- Mises à Jour : cette édition inclut des sujets contemporains tels que le deep learning, l’éthique en data science et les modèles d’ensemble, ce qui la rend pertinente pour les besoins actuels du marché.
- Pédagogie : les auteurs ont une grande expérience académique et professionnelle, ce qui se reflète dans la clarté et la profondeur des explications.
Points Faibles
- Dépendance à ASDM : bien que l’utilisation d’ASDM facilite l’apprentissage, elle peut limiter les lecteurs qui préfèrent ou utilisent d’autres outils de machine learning.
- Complexité : certains chapitres, notamment ceux sur les techniques avancées, peuvent être difficiles à suivre pour les débutants complets en machine learning.
Avis
« Machine Learning for Business Analytics » est un ouvrage indispensable pour quiconque souhaite se plonger dans le domaine du machine learning appliqué aux affaires. Les auteurs ont réussi à rendre des concepts complexes accessibles grâce à une approche pédagogique claire et à l’utilisation d’un outil pratique comme ASDM. Les mises à jour incluses dans cette édition en font un choix pertinent pour les étudiants et professionnels cherchant à rester à la pointe des techniques actuelles.
Cependant, il est important de noter que le livre peut être dense et technique, nécessitant une certaine base en statistiques et en analyse de données pour en tirer pleinement profit. De plus, la dépendance à ASDM peut être un frein pour ceux qui utilisent d’autres plateformes de machine learning.
