Tout pour comprendre ce nouvel outil de partage et de gestion des données.
La blockchain est une technologie de stockage et de transmission d'informations, transparente et sécurisée, qui fonctionne sans organe central de contrôle.
Une blockchain constitue en fait une base de données qui contient l'historique de tous les échanges effectués entre ses utilisateurs depuis sa création. Cette base de données est sécurisée et distribuée : elle est partagée par ses différents utilisateurs, sans intermédiaire, ce qui permet à chacun de vérifier la validité de la chaîne.
Il existe des blockchains publiques, ouvertes à tous, et des blockchains privées, dont l'accès est réservé à un certain nombre d'utilisateurs. La première blockchain connue est apparue avec l'avènement de la monnaie numérique, le Bitcoin.

Au programme de ce livre :
Le système pair à pair
Le modèle économique de la blockchain
La cryptographie
Portefeuille et blockchain
Les applications décentralisées
Le big data et la blockchain
La sécurité Lire la suite Fermer

Cet ouvrage propose un cours complet de Bases de données adapté aux étudiants de 1re année de BUT Informatique et de 1re année de Licence d'informatique à l'université.

En adéquation avec le programme national de BUT, il traite de :
Principes et utilisation d'un SGBD (système de gestion de base de données)
Algèbre relationnelle
SQL (Structured Query Language) : langage de manipulation de données, langage de définition de données, jeux de données
Conception : modèle conceptuel de données, modèle logique de données
Visualisation de données
Introduction à l'administration des SGBD : utilisateurs, rôles, droits

Pour que les étudiants puissent appliquer les contenus, le livre comporte des exercices de TD corrigés et des sujets de TP clés en main. Les solutions proposées utilisent PostgreSQL, un logiciel libre et gratuit (4e le plus utilisé dans le monde).
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Les GAFAM ont encore frappé !, et la déferlante IA s'abat sur le monde avec ChatGPT. Loin d'être écrit avec une IA générative, ce livre propose une vision complète et synthétique de ce qu'est l'intelligence artificielle et de ses enjeux.
La démocratisation sans pareille des IA génératives d'images et de textes a rappelé, dans un troublant mélange d'engouement et d'inquiétude, la réalité de l'intelligence artificielle - ou plutôt que l'intelligence artificielle était une réalité. Ces merveilles technologiques appellent à coup sûr des lendemains qui chantent pour les géants du numérique, mais peut-être aussi des lendemains qui déchantent pour des professionnels en voie de déclassement intellectuel face à des dispositifs de plus en plus performants.C'est là qu'il faut raison garder, car ces IA ne forment, en réalité, ni une rupture ni un saut conceptuel, simplement la suite naturelle de la numérisation de nos vies, engagée à grande vitesse. Qu'il ambitionne de la mettre à son service ou qu'il s'agisse, pour le lecteur, de mieux se familiariser avec ses principaux concepts (data, modèles,algorithmes, outillage en entreprise, éthique), ce livre lui propose de dégager l'IA de sa gangue de mythes pour le faire parvenir à une vision techniquement juste et informée des impacts pluriels de cette technologie. Car plus que jamais, il devient urgent de comprendre ce que sont ces outils, c'est-à-dire ce qu'est l'IA qui les a formés, son mode de fonctionnement, ses limites, ses enjeux... afin de garder le contrôle. Lire la suite Fermer

Véritable manuel pratique, ce livre s'adresse à toute personne amenée à travailler avec les données (chefs de projets, CDO, Architectes, Ingénieurs Data ou même Data Scientists) qui souhaite étendre ses connaissances autour de la gestion de données ou qui rencontre des besoins ponctuels sur des opérations à réaliser. L'objectif est de présenter tous les concepts et notions utiles dès lors que l'on est impliqué dans un projet de données. Chaque chapitre peut être lu indépendamment des autres et des exemples viennent étayer les propos de l'auteur.

Le lecteur commence avec une clarification indispensable des différents concepts qui gravitent autour de la donnée. Cette entrée en matière permet de démontrer que la donnée est une notion plus complexe qu'on ne le pense. Le livre aborde ensuite le stockage des données ce qui amène naturellement à la notion d'intégration de ces données et à ses impacts sur le Système d'Information.

La donnée étant mouvante, l'auteur expose ensuite les moyens à mettre en place pour une gouvernance de données efficace mais aussi pour mieux gérer son cycle de vie de manière globale. Cela permet au lecteur de mieux comprendre comment définir un cadre qui sera contrôlé et maîtrisé et d'expliquer en quoi les entreprises qui mettent en oeuvre le Data Fabric ou le Data Mesh sont à même de proposer des services de données pertinents. Le livre détaille ensuite les méthodes d'analyse et de visualisation de données qui permettent de déceler des problèmes de qualité de données nécessitant ensuite de les nettoyer, les transformer et les valoriser en information de confiance.

Le lecteur sera finalement invité à mettre un pied dans le monde de l'IA et de l'IA générative sur laquelle cette deuxième édition met un coup de projecteur. Les principes et grandes notions autour du Machine Learning et du Deep Learning sont expliqués avec simplicité afin que le lecteur puisse mieux comprendre comment les algorithmes fonctionnent grâce aux données. Pour terminer, l'auteur explique comment les grandes architectures de données (Data warehouse, Data Lake, Modern Data Stack, Data Hub et EDI) fonctionnent en détaillant leurs principes et leurs différences. Lire la suite Fermer

Ce livre sur la base de données NoSQL MongoDB (en version 7), qui s'est rapidement imposée comme une des alternatives les plus crédibles au modèle relationnel peu adapté aux enjeux du Big Data, est destiné aux développeurs qui souhaitent disposer d'une base de données capable de stocker et de traiter de manière très rapide de gros volumes de données. Il les aidera, à travers de nombreux exemples, à comprendre, concevoir et optimiser l'exploitation de leurs données avec MongoDB.

Après une introduction qui présente MongoDB à travers ses composants, son architecture, la gestion des collections ou des documents, le lecteur apprend à écrire des requêtes pour extraire de manière efficace et optimisée ses données. Puis il étudie la notion d'indexation et les requêtes géospatiales avant d'utiliser le framework d'agrégation de MongoDB pour manipuler les données au travers de pipelines. Dans les chapitres qui suivent, l'auteur détaille les vues, les transactions, le stockage de fichiers volumineux avec GridFS ainsi que l'import, l'export et la restauration des données.

Avec les deux derniers chapitres, le lecteur pourra vérifier l'assimilation des différentes notions étudiées tout au long du livre grâce à une série d'exercices corrigés. Lire la suite Fermer

Notre monde est devenu numérique, et les données, un point central à toute activité humaine et un bien de consommation avec une véritable valeur marchande. Essentielles pour entraîner les intelligences artificielles, elles fournissent désormais la matière première des algorithmes de demain. Depuis six décennies, la communauté grenobloise de l'IMAG (Informatique et Mathématiques Appliquées de Grenoble) joue un rôle de premier plan dans le domaine du traitement des données, des informations et des connaissances : ouverture de nouveaux domaines de recherches, création de formations adaptées, coopérations innovantes avec des partenaires industriels européens et internationaux, etc. Cet ouvrage se veut à la fois témoin de cette histoire riche et complexe, et porteur des travaux menés actuellement dans des domaines aussi variés que le web des données et des connaissances, l'apprentissage automatique et l'intelligence artificielle, l'aide à la décision ou les données spatiales et ambiantes. Lire la suite Fermer

Le RGPD ne précise pas « comment » atteindre et gérer la conformité en entreprise. Il ne spécifie pas le fonctionnement des outils qu'il exige (registre, etc.). Des offres commerciales clé en main existent, et des consultants prospèrent sur ce créneau, mais comment s'y retrouver ?
Quant à l'éventuel DPO (Data Protection Officer, Délégué à la protection des données), doté d'un statut protecteur spécifique, mais pas vraiment « salarié protégé » au sens du droit du travail français, quels sont exactement ses pouvoirs ? Quelle formation, quel niveau dans la hiérarchie, quelle lettre de mission ? Quels outils de travail doit-il inventer pour mener à bien sa mission ?
L'ouvrage expose les méthodes de travail et les mesures organisationnelles à mettre en place pour atteindre et gérer la conformité au RGPD. Si un DPO est nommé, l'ouvrage détaille son statut et son travail opérationnel. Lire la suite Fermer

Un tour d'horizon complet de la mise en oeuvre de SQL pour tous vos développements
Ce nouveau livre de la collection " Pour les Nuls" va vous donner en quelque 400 pages toutes les connaissances qui vous permettront de maîtriser SQL et de construire des requêtes fiables et puissantes.

SQL (Structured Query Language) est un langage qui permet de construire de puissantes bases de données relationnelles. Vous apprendrez toutes les techniques pour concevoir et administrer une base de données, et même à créer des bases de données Internet.

Au programme de ce livre : Les bases de données relationnelles, les composantes de SQL, les bases de données relationnelles multitables, manipuler les données, les opérateurs relationnels, les requêtes récursives, sécuriser les bases de données, protéger les données, ODBC et JDBC, SQL et Internet, SQL en Intranet, Dynamic SQL. Lire la suite Fermer

Le langage DAX est un langage majeur d'analyse et de modélisation de données utilisé avec Power BI ou Excel appelé à rapidement s'imposer, d'une part grâce à sa capacité à faire le lien entre l'analyse de tous les jours et les énormes volumes de données stockées dans les bases et, d'autre part, grâce à sa capacité à gérer une grande variété de sources de données. C'est un langage particulièrement puissant dans le sens où il permet l'analyse des données (par l'utilisation de fonctions génériques : somme, moyenne... ou spécifiques : analyse temporelle, financière...) mais aussi la modification du modèle de données (de nombreuses fonctions ont pour rôle de créer des tables temporaires ou de changer les relations entre les tables). Enfin c'est un langage dont le ressort principal est un concept clé : le contexte d'évaluation qu'il faut impérativement comprendre et maîtriser pour être à l'aise avec le DAX.

Ce livre sur DAX vient compléter les livres Power BI Desktop, De l'analyse de données au reporting et Renforcer, approfondir, explorer écrits par le même auteur. Le but de cet ouvrage est de vous permettre d'acquérir une très bonne maîtrise de ce langage à travers une alternance de bases théoriques indispensables pour comprendre le fonctionnement du DAX et de nombreux exercices de mise en pratique.
Les chapitres abordent les notions suivantes :
· La définition du modèle.
· Les principes fondamentaux du langage DAX.
· Les variables.
· Les fonctions d'agrégation et d'itération.
· La fonction CALCULATE.
· Les fonctions logiques et les fonctions d'information.
· Les fonctions de manipulation du modèle physique.
· Les fonctions de date et la table du temps.
· Les autres familles de fonctions.

Chaque chapitre comprend une partie sur l'explication des concepts suivi de plusieurs énoncés d'exercices qu'il vous sera possible de réaliser en prenant le temps de réfléchir et de chercher la réponse. Ils sont suivis bien sûr d'une correction détaillée.

Ces exercices illustrent les points développés dans la partie concept et bien souvent, apportent des éléments complémentaires : de nouvelles fonctions, des subtilités de concepts... Bref, ils font intégralement partie du cursus d'apprentissage. Ils sont présentés et commentés dans Power BI qui est incontestablement l'outil fait pour le DAX.

Pour réaliser ces exercices, vous disposez de deux modèles de données, l'un référençant les cours de l'or, l'autre simulant les ventes d'une librairie. Ces fichiers sont disponibles en téléchargement ainsi que les fichiers corrigés.
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S'adressant aux architectes logiciels, chefs de projet, analystes, développeurs, responsables méthode et étudiants en informatique, cet ouvrage explique comment utiliser à bon escient un diagramme conceptuel (casses UML ou modèle entité-association) pour concevoir une base de données, puis comment traduire correctement ce diagramme avec le langage SQL. Sa démarche est indépendante de tout éditeur de logiciel et aisément transposable, quel que soit l'outil de conception choisi.
Le livre expose tout d'abord comment construire un diagramme conceptuel à l'aide de règles permettant de le valider et de le normaliser. Tous les mécanismes de transformation du niveau conceptuel dans un modèle relationnel sont clairement commentés à l'aide d'exemples concrets. Le modèle logique est ensuite optimisé avant l'écriture des scripts SQL. La dernière étape consiste à implémenter les règles métier en programmant des contraintes, des déclencheurs SQL ou des vues.
Enrichie de nouveaux cas réels, cette cinquième édition est commentée par Frédéric Brouard, expert SQL Server et auteur de nombreux ouvrages et articles sur le langage SQL, et complétée par 30 exercices. Lire la suite Fermer

Ce livre s'adresse à toute personne qui souhaite découvrir comment capturer des données télémétriques d'une maison (température, humidité, pression atmosphérique, luminosité) et les présenter dans une interface web sous forme de tableaux de bord. L'auteur s'appuie pour cela sur les possibilités offertes par le langage Python, le nano-ordinateur Raspberry Pi et le framework Flask. Bien qu'appliqué au Raspberry Pi, le contenu du livre est suffisamment universel pour être exploité sur d'autres plateformes telles que des ordinateurs.

Pour tirer le meilleur profit de la lecture de ce livre, des notions de programmation orientée objet et quelques rudiments sur le langage Python et en électronique sont nécessaires. Une première expérience avec le Raspberry Pi est également souhaitée.

Les points technologiques du livre sont isolés et vulgarisés avant d'être intégrés dans un projet global qui sert de fil conducteur à la prise en main et l'exploitation des différentes technologies étudiées. L'auteur commence par présenter la collecte de données à l'aide de composants basés sur les microcontrôleurs ESP8266 et ESP32 programmés avec MicroPython. Il détaille ensuite la centralisation de ces données à l'aide d'un broker MQTT fonctionnant sur un Raspberry Pi. Dans la suite du livre, le lecteur découvre comment une base de données SQLite 3 permet d'offrir un stockage persistant des données et comment elle peut être exploitée par une application Flask pour produire des tableaux de bord sur mesure.

En marge d'une solution Python, les objets ESP et le broker MQTT peuvent également être réutilisés avec InfluxDB et Grafana. Le lecteur découvrira alors InfluxDB, une base de données TimeSeries optimisée pour la capture de gros volumes de données en temps réel. Le greffon Telegraph permettra de capturer les données envoyées sur le broker MQTT pour les injecter dans InfluxDB. Enfin, l'outil Grafana permettra de consulter ces données sous forme de graphiques et visualisations attrayants.

à l'issue de ce livre, le lecteur disposera de bases solides pour créer sereinement une grande variété de solutions, plus ou moins sophistiquées, en fonction de ses besoins.

Des éléments complémentaires sont en téléchargement sur le site www.editions-eni.fr.
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De la théorie, qui sert de cours, pour mieux comprendre les bases ;
Des exercices d'entraînement dont les corrigés sont accessibles sur www.sqlparexemple.fr Une mise en pratique professionnelle.

Cet ouvrage interroge le poids et l'usage des données dans les manières de gouverner. La donnée, en ligne ou hors ligne, devient une ressource clé de la gouvernance et représente à ce titre un enjeu politique fort. Le travail sur les données a toujours existé, mais ce qui change c'est la massification de ces données - retranscrite par le terme big data -, rendue possible par le numérique. D'autant plus qu'on laisse de nombreuses traces en ligne sans forcément s'en apercevoir. De manière passive, nos données sont enregistrées. La donnée n'est plus uniquement utilisée pour quantifier la société et l'observer, comme cela était le cas avec les statistiques ou les sondages, mais aussi pour la conduire. Les algorithmes font parler les données et permettraient alors de « prédire » des comportements pour mieux les gouverner. Mais ce ne sont pas des dispositifs neutres et il s'agit alors de les étudier en contexte. C'est l'apport de cet ouvrage qui explore différents domaines d'activité pour saisir comment l'algorithme est mis en place par ses concepteurs et utilisé par des acteurs, pris dans des écosystèmes professionnels variés et des manières de faire habituelles qui résistent au changement de la « gouvernementabilité » algorithmique. Cette approche permet de « défétichiser » l'algorithme et d'éclairer autrement son fonctionnement au regard des croyances qui l'entourent, de ses usages au concret et des luttes de pouvoir extérieures à l'outil lui-même, mais ayant des effets sur ses applications. La force des sciences sociales est bel et bien leur portée critique, au sens où l'analyse empirique permet de déconstruire des savoirs immédiats, des prénotions, des fantasmes. Et du côté des big data, les mythes et croyances, renforcées par ceux qui les vendent, sont nombreux. Lire la suite Fermer

Ce livre décrit les techniques et la méthodologie utilisées par les professionnels de l'analyse de malwares (ou logiciels malveillants). Il s'adresse à des informaticiens passionnés de sécurité, à des professionnels dans le domaine de la sécurité informatique, qui souhaitent une approche opérationnelle et hautement technique.

Les auteurs commencent par l'identification et la classification des malwares, ils décrivent ensuite les collectes rapportées par des investigations numériques légales (inforensiques) puis les analysent. Ces collectes comportent des images disque, des journaux d'évènements, mais aussi des images mémoire. Les outils et techniques permettant d'analyser ces données sont décrits avec de nombreux exemples.

Après avoir identifié le malware, il convient de l'analyser. Les auteurs expliquent le fonctionnement des outils de sandboxes et décrivent des formats de fichier comme les documents PDF, Microsoft Office ou encore les binaires Windows. Afin de réaliser des analyses extrêmement techniques, le livre contient un chapitre entier sur le reverse engineering (ou rétro-ingénierie), les auteurs y expliquent les bases de l'assembleur (x86 et x64) et l'utilisation d'outils d'analyse statique tels que Ghidra et Rizin ou de debuggers tels que x64dbg et WinDBG. En complément sur ce sujet du reverse engineering, un chapitre explique les techniques d'obfuscation utilisées par les malwares, telles que l'obfuscation de chaînes de caractères ou l'utilisation de packers. Les auteurs détaillent les techniques permettant de dépacker des binaires packés. Deux chapitres sont dédiés à l'analyse de malwares sous systèmes mobiles : le système d'exploitation Android de Google et celui d'Apple : iOS. La dernière partie de ce livre décrit la Cyber Threat Intelligence et explique comment stocker les informations acquises durant des investigations mais aussi comment les partager pour améliorer sa connaissance et sa détection.

Le livre est illustré d'exemples d'analyses de véritables malwares et les techniques présentées ont toutes été validées sur des cas réels. Lire la suite Fermer

Le SaaS est devenu pour les éditeurs logiciels une transformation nécessaire à leur survie et la R&D impulse de cette évolution. Ce livre propose aux CTOs, managers R&D, architectes, lead tech ou tout autre membre d'un service R&D un fil conducteur permettant de se repérer dans ce foisonnement chaotique de techniques et de technologies de développement.

Les auteurs proposent dans ce livre une analyse de ces techniques et un approfondissement sur celles qui leur apparaissent essentielles. Si l'agilité est devenue de facto la méthodologie qui s'est imposée largement dans les équipes, les autres clés pour devenir un éditeur SaaS compétitif sont souvent décrites de manière parcellaire et compartimentée (Commerce, Marketing) et paradoxalement peu sur l'ensemble du périmètre des métiers de la R&D.

La maîtrise de ces techniques et la compréhension de leur synergie doivent permettre de construire une vision partagée et consistante de bout en bout qui puisse générer l'adhésion par tous les niveaux de l'entreprise.

Les auteurs commencent par établir une cartographie de ces pratiques dans une vision globale ayant pour but de soutenir la création et l'exploitation d'un logiciel SaaS d'envergure avec une visée B2B. Celle-ci servira de base de discussion et de conciliation entre les parties prenantes managériales, techniques et plus globalement pour l'ensemble de l'entreprise. Ils détaillent ensuite la transformation DevOps et ses enjeux, notamment avec l'utilisation du Cloud comme levier d'innovation.

L'importance de l'usine logicielle comme colonne vertébrale de l'éditeur sera démontrée et vous découvrirez en quoi sa modélisation peut assurer la pérennité et l'efficacité opérationnelle du service SaaS.
Quelques patterns d'architecture et concepts incontournables pour la réussite de ce type de projet seront étudiés avant d'observer l'organisation des équipes devant entrer en résonance avec l'ensemble de ces pratiques.
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Ce livre sur Power BI Desktop a été rédigé dans la continuité du livre Power BI Desktop - De l'analyse de données au reporting du même auteur.
Renforcer et approfondir, parce que son objectif est d'aller plus loin dans l'utilisation de Power BI et d'aborder cet outil, non pas comme un auxiliaire à Excel ou à d'autres applications, mais comme l'outil central d'analyse de l'information. L'auteur s'est appuyé sur une approche propre à Power BI, tant pour l'extraction des données et la mise en place du modèle, que pour l'utilisation du langage DAX ; il s'est donné comme objectif de montrer toutes les possibilités offerte par cet outil tout en suivant une perspective pratique : les exemples de code M ou de langage R rendront votre travail plus efficient, c'est-à-dire plus simple et plus rapide.
Explorer parce que cet outil, qui évolue de mois en mois, offre une richesse d'utilisation impressionnante, et nous incite à essayer de nouvelles pistes pour extraire, transformer et analyser l'information. Ainsi, les efforts que met l'éditeur sur la partie IA sont tout à fait significatifs et offrent déjà des possibilités très utiles.

Entre autres thèmes seront donc abordés :
- l'importation de données à partir d'Internet, à partir de fichiers source complexes et les bases des langages M et R pour accélérer l'importation et la transformation des données ;
- les meilleures pratiques pour la mise en place d'un modèle de données conforme au fonctionnement optimal de cet outil et l'importance du modèle « en étoile » ;
- une plongée dans la fonction CALCULATE, pour en maîtriser les subtilités, les « motifs », c'est-à-dire les formes fréquentes, et une mise en pratique pour effectuer des analyses courantes ;
- un tour d'horizon des visuels reposant sur l'intelligence artificielle.

L'auteur vous invite dans ce livre à un saut qualitatif dans l'utilisation de cet outil qui s'est imposé en quelques années comme le leader dans son domaine.
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Ce livre sur Ansible s'adresse aux administrateurs de systèmes Unix qui souhaitent découvrir les différentes fonctionnalités spécifiques de cet outil DevOps permettant la configuration centralisée de serveurs et applications. À l'aide d'exemples concrets, l'auteur apporte au lecteur les connaissances nécessaires pour bien comprendre l'intérêt de son utilisation.

Certains prérequis sur le langage YAML ou l'utilisation du protocole SSH sont un plus pour une utilisation efficace d'Ansible. Dans les premiers chapitres, l'auteur aide toutefois le lecteur à les acquérir pour qu'il puisse tirer le meilleur profit de la lecture du livre.

Les chapitres qui suivent traitent des différents mécanismes d'Ansible avec une approche de difficulté progressive. Les premiers mécanismes permettent ainsi d'administrer de façon classique les serveurs (Unix ou Windows) alors que les suivants nécessitent des notions plus avancées, notamment sur la programmation Python. Le lecteur y découvre alors comment créer un inventaire, comment réinjecter des informations provenant de sources existantes (ESX, AWS, Docker...) ou comment créer des playbooks. La création de rôles Ansible est également traitée ainsi que quelques bonnes pratiques à suivre (analyse de code et test avec Molecule à l'aide de Podman ou Docker).

À côté des notions purement orientées Ansible, certains chapitres sont consacrés au déroulement du déploiement d'une application MediaWiki. Le lecteur étudie ainsi les problématiques de parallélisation des tâches, l'introduction d'un répartiteur de charge Haproxy et le lancement en séquence des opérations permettant de réaliser les mises à jour avec un impact minimal (rolling update). L'optimisation des tâches sera également un point important avec la mise en place de Mitogen.

La suite du livre détaille plus particulièrement la personnalisation d'Ansible. La restitution d'informations (mécanismes de callback et découverte de ARA), l'écriture de modules pour la gestion d'opérations, les filtres Jinja ou encore la création d'actions sont ainsi étudiés.

Enfin, l'auteur présente dans les derniers chapitres la problématique de la création de machines virtuelles, classiques (via l'hyperviseur ESX/VMware/vCenter) ou dans le cloud (avec AWS), l'utilisation de containers containers Podman/Docker avec Ansible, le pilotage d'applications dans un cluster Kubernetes ainsi que la création d'un opérateur.

Des éléments complémentaires sont en téléchargement sur le site www.editions-eni.fr. Lire la suite Fermer

La datavisualisation est l'art de représenter des données, parfois complexes, sous formes graphiques pour les rendre plus claires et lisibles. Elle est largement utilisée par les médias et les entreprises pour optimiser leur communication, interne ou externe. Enrichi à l'occasion de cette nouvelle édition, destiné aux étudiants comme aux professionnels, ce manuel aborde toutes les étapes, du brief à la livraison, de la conception et de la réalisation d'une datavisualisation, qu'elle soit print ou animée. Il vous permet d'entrer dans l'univers de la visualisation de données, de découvrir les ressources disponibles, d'acquérir les fondamentaux du design d'information et de les mettre en pratique, à travers de nombreux exemples, études de cas et témoignages d'acteurs reconnus de ce domaine.

Ce livre, pour lequel deux axes de lecture sont possibles, a pour objectif de proposer une formation complète et opérationnelle sur les data sciences. Le premier axe permet au lecteur d'apprendre à délivrer des solutions complètes via l'usage du langage R et de son écosystème, et le second lui permet d'acquérir une culture approfondie des data sciences tout en faisant abstraction du détail du code R grâce à l'utilisation d'un outillage interactif qui ne nécessite pas d'apprendre à coder en R.

Ainsi, les auteurs proposent un parcours didactique et professionnalisant qui, sans autre prérequis qu'un niveau Bac en mathématiques et une grande curiosité, permet au lecteur :
- de s'intégrer à une équipe de data scientists ;
- d'aborder la lecture d'articles de recherche en IA ou data sciences ;
- de développer en langage R ;
- et de dialoguer avec une équipe projet comprenant des data scientists.

Le livre ne se cantonne pas aux algorithmes classiques du Machine Learning (arbres de décision, réseaux neuronaux...), il aborde divers sujets importants comme le traitement du langage naturel, les séries temporelles, la logique floue ou la manipulation des images.

Les sujets pratiques ou difficiles ne sont pas éludés. Le livre appréhende l'accès aux bases de données, les processus parallèles, la programmation fonctionnelle et la programmation objet, la création d'API, le partage de résultats d'analyse avec R Markdown et les dashboard Shiny, l'étude des représentations cartographiques ou encore l'implémentation du Deep Learning avec TensorFlow-2 et Keras.

À la demande des lecteurs, cette troisième édition présente également une ouverture vers le langage Python et son interface avec R ainsi que l'installation d'une application R/shiny accessible sur internet via un serveur Linux abrité sur un cloud professionnel. Une extension vers l'utilisation de R pour les calculs numériques et les calculs mathématiques pour l'ingénierie dans le même esprit que MatLab ainsi que l'usage basique d'un outil de prototypage rapide de modèles de Machine Learning (BigML) en « ; point and click » permettront au lecteur ne voulant pas utiliser R de produire des modèles de prédiction sans coder !

La dynamique de l'ouvrage soutient le lecteur pas à pas dans sa découverte des data sciences et l'évolution de ses compétences théoriques et pratiques. Le manager pourra surfer sur l'ouvrage après avoir lu attentivement le bestiaire des data sciences de l'introduction, qui sans vulgarisation excessive présente le sujet en faisant l'économie de mathématiques ou de formalismes dissuasifs.

Les programmes R décrits dans le livre sont accessibles en téléchargement sur le site www.editions-eni.fr et peuvent être exécutés pas à pas.
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La Business Intelligence (BI) est née d'une exigence de plus en plus pressante : la capacité à analyser un volume de données de plus en plus important - parfois aux limites de ce que peut supporter un tableur - et une lecture optimisée des indicateurs et des informations. Autrefois encadré par des couches intermédiaires et des acteurs souvent informaticiens, c'est aujourd'hui, avec Power BI Desktop de Microsoft, l'ère de la BI en libre-service qui s'ouvre : un accès direct aux sources de données, avec ce que cela exige d'attention, un outil capable de brasser des volumes d'informations bien au-delà d'Excel, et de les restituer sous une forme visuelle claire et efficace.

Ce livre sur Power BI Desktop est destiné à l'utilisateur d'Excel qui souhaite pousser l'analyse de données dans un environnement familier, comme au spécialiste des bases de données qui veut en exploiter les ressources et diffuser l'information. Né de l'expérience de Microsoft dans le domaine des bases de données, dans la continuité d'Excel et de ses compléments (Power Query, Power Pivot), Power BI Desktop est un outil complet de préparation des données et de leur exploitation (qui repose sur le langage DAX) grâce aux langages M.

Toutes les étapes nécessaires à l'élaboration d'un reporting efficace sont abordées : de la connexion aux données et de leur préparation, phase préliminaire de première importance, à l'analyse du besoin qui détermine de manière très concrète la construction du rapport ; de la maîtrise de l'éventail des visuels et de leurs interactions à une approche résolument pragmatique et immédiatement utile du langage essentiel DAX ; et jusqu'à la diffusion du rapport, l'ouvrage dévoile et structure les ressources de l'outil Power BI Desktop pour en faire un révélateur de vos données.

L'approche est à la fois méticuleuse, car chaque étape du parcours est riche de multiples possibilités, et pédagogique, avec la volonté de souligner un cheminement clair vers la construction d'un rapport ou tableau de bord efficace. Ce livre couvre différents scénarios de connexion à vos sources de données (fichier Excel, base de données, dossiers...), il vous permettra d'acquérir les bons réflexes lors du travail de préparation des données, notamment en fonction de la source, mais aussi de découvrir la facilité de sa mise en oeuvre ; il vous guidera pour apprendre à choisir le bon visuel pour faire passer la bonne information et éviter la surcharge ; vous comprendrez les ressorts fondamentaux du calcul dans Power BI pour construire vos indicateurs. En définitive, l'objectif est que vous puissiez prendre plaisir à découvrir et continuer d'explorer cet outil conçu pour vous permettre d'éclairer d'une lumière nouvelle l'information dont vous disposez.
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Vous cherchez un produit sur Internet? Vous n'avez probablement scrollé vers le bas de la page. Vous n'êtes à coup sûr pas allé sur la deuxième page de votre moteur de recherche préféré. Non, comme l'immense majorité des internautes vous avez arrêté votre choix parmi les quatre ou cinq premiers résultats proposés par un moteur de recherche. Se positionner en tête de liste d'un moteur comme Google est donc stratégique pour tout site web, car c'est à ces positions que l'on peut capter une audience, interagir avec elle et la convertir en prospects ou clients.
Mais comment certains sites ont-ils réussi à atteindre ces positions si convoitées? Se retrouver en tête des résultats pour des expressions concurrentielles n'est qu'exceptionnellement le fruit du hasard. Répondre aux critères de pertinence de google (et au passage de tous les autres moteurs) est un métier à part entière, très demandé dans une économie qui se digitalise toujours plus.

Ce livre a pour vocation de vous initier au référencement et vous permettre d'appréhender les enjeux et grands principes à l'oeuvre dans le Search Engine Marketing.
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La data science, ou science des données, est la discipline qui traite de la collecte, de la préparation, de la gestion, de l'analyse, de l'interprétation et de la visualisation de grands ensembles de données complexes. Elle n'est pas seulement concernée par les outils et les méthodes pour obtenir, gérer et analyser les données ; elle consiste aussi à en extraire de la valeur et de la connaissance.

Cet ouvrage présente les fondements scientifiques et les composantes essentielles de la science des données, à un niveau accessible aux étudiants de master et aux élèves ingénieurs.
Notre souci a été de proposer un exposé cohérent reliant la théorie aux algorithmes développés dans ces domaines. Il s'adresse aux chercheurs et ingénieurs qui abordent les problématiques liées à la science des données, aux data scientists de PME qui utilisent en profondeur les outils d'apprentissage, mais aussi aux étudiants de master, doctorants ou encore futurs ingénieurs qui souhaitent un ouvrage de référence en data science.
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Ce livre sur MariaDB s'adresse aux développeurs et administrateurs MySQL ou MariaDB désireux de consolider leurs connaissances sur la principale variante de MySQL.
Le livre débute par une présentation des bases qui vous seront nécessaires pour exploiter au mieux toutes les capacités de MariaDB : présentation de l'architecture du serveur et des principaux moteurs de stockage, méthodes d'installation mono et multi-instances, bonnes pratiques de configuration.
Après ces fondamentaux vous donnant une bonne compréhension des spécificités du SGBD, vous apprendrez à gérer votre serveur au quotidien en ayant à l'esprit les principes essentiels de sécurité, en mettant en place des stratégies efficaces pour les sauvegardes et les restaurations.
La dernière partie est consacrée aux techniques avancées qui vous donneront les clés pour résoudre les problèmes les plus complexes : optimisation des index et des requêtes, amélioration de la disponibilité et des performances avec la mise en place d'une solution de réplication, techniques de surveillance de l'état du SGBD.
Des éléments complémentaires sont en téléchargement sur le site www.editions-eni.fr.
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L'administrateur de bases de données, le technicien d'exploitation et le développeur trouveront dans ce livre les informations indispensables pour exploiter au mieux toutes les possibilités de PostgreSQL (en version 10 au moment de la rédaction).
La première partie couvre l'installation de PostgreSQL sur Windows et GNU/Linux. La seconde partie détaille la préparation de l'environnement d'exécution du serveur. La troisième partie présente les applications clientes pouvant être utilisées, ainsi que les différents paramètres de sécurité. La quatrième partie résume les différents aspects de PostgreSQL concernant le support du langage SQL. La cinquième partie introduit la programmation dans PostgreSQL. La sixième partie concerne l'administration et l'exploitation (de la configuration du serveur aux différentes tâches d'exploitation, en passant par les sauvegardes). La septième partie présente des outils annexes enrichissant l'utilisation de PostgreSQL. Enfin, la dernière partie introduit le thème de la réplication des données entre différents serveurs, en abordant la réplication physique et logique intégrée à PostgreSQL ainsi que les outils Slony et Londiste.
Des éléments complémentaires sont en téléchargement sur le site www.editions-eni.fr.
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