"\\\"V\u00E9ritable manuel pratique, ce livre s'adresse \u00E0 toute personne qui travaille avec les donn\u00E9es (chefs de projets, CDO, Architectes, Ing\u00E9nieurs Data ou m\u00EAme Data Scientists) et qui rencontre des besoins ponctuels sur des op\u00E9rations \u00E0 r\u00E9aliser ou qui souhaite tout simplement \u00E9tendre ses connaissances autour de la gestion de donn\u00E9es. L'objectif est de pr\u00E9senter tous les concepts et notions utiles d\u00E8s lors que l'on est impliqu\u00E9 dans un projet int\u00E9grant des donn\u00E9es. Chaque chapitre peut \u00EAtre lu ind\u00E9pendamment des autres et des exemples viennent \u00E9tayer les propos de l'auteur. Le lecteur commence avec une clarification indispensable des diff\u00E9rents concepts qui gravitent autour de la donn\u00E9e. Cette entr\u00E9e en mati\u00E8re permet de d\u00E9montrer que la donn\u00E9e est une notion plus complexe qu'on ne le pense. Le livre aborde ensuite le stockage des donn\u00E9es ce qui am\u00E8ne naturellement \u00E0 la notion d'int\u00E9gration de ces donn\u00E9es avec tous les impacts sur le Syst\u00E8me d'Information. La donn\u00E9e \u00E9tant mouvante, l'auteur expose ensuite les moyens \u00E0 mettre en place pour une gouvernance de donn\u00E9es efficace. Cela permet au lecteur de mieux comprendre comment d\u00E9finir un cadre qui sera contr\u00F4l\u00E9 et ma\u00EEtris\u00E9 et d'expliquer en quoi les entreprises qui mettent en oeuvre le Data Fabric ou le Data Mesh sont \u00E0 m\u00EAme de proposer des services de donn\u00E9es pertinents. Le livre d\u00E9taille ensuite les m\u00E9thodes d'analyse et de visualisation de donn\u00E9es qui permettent de d\u00E9celer des probl\u00E8mes de qualit\u00E9 de donn\u00E9es n\u00E9cessitant ensuite de les nettoyer, les transformer et les valoriser en information de confiance. Le lecteur sera finalement invit\u00E9 \u00E0 mettre un pied dans le monde de l'IA. Les principes et grandes notions autour du Machine Learning et du Deep Learning sont expliqu\u00E9s avec simplicit\u00E9 afin que le lecteur puisse mieux comprendre comment les algorithmes fonctionnent gr\u00E2ce aux donn\u00E9es. Pour terminer, l'auteur explique comment les grandes architectures de donn\u00E9es (Data warehouse, Data Lake, MDM, Data Hub et EDI) fonctionnent en d\u00E9taillant leurs principes et leurs diff\u00E9rences.\\\"" . "M\u00E9gadonn\u00E9es" . . . "Science des donn\u00E9es" . . . "La data, guide de survie dans le monde de la donn\u00E9e" . "Analyse de donn\u00E9es" . "La data, guide de survie dans le monde de la donn\u00E9e" . "Analyse des donn\u00E9es" . . "Gestion des donn\u00E9es (syst\u00E8mes d'information)" . . "Donn\u00E9es massives" . . . . . "Text" . . . "Guides pratiques" . . . "Entrep\u00F4ts de donn\u00E9es" . "Intelligence artificielle" . . . "2022" . "Int\u00E9gration de donn\u00E9es (informatique)" .