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Résumé : Contient 6.800 termes couvrant les domaines du forage, des diagraphies, de l'équipement et de la complétion des puits. Les abréviations les plus utilisées ainsi que certaines dénominations commerciales d'outils. En annexe, des tables de conversion.

Résumé : Etude de la mécanique des sols pour l'industrie pétrolière en trois parties. La 1re partie donne des informations sur la mécanique et les caractéristiques des roches, et les modèles mécaniques de leurs comportements. La 2e partie aborde le rôle de la mécanique des sols pour le forage et la production. La 3e partie traite du rapport entre la production de fluides et la déformation mécanique.

Résumé : Description des diverses ondes enregistrables dans les forages et de la mise en oeuvre pratique de dispositifs d'acquisition diversifiés pour des géométries de puits variées. Aborde les traitements sismiques, et les applications de ce type de sismique pour la compréhension de la géométrie des horizons géologiques ou pour l'appréciation du contenu en fluide des couches réservoirs.

Résumé : Cet ouvrage résume les caractéristiques de la méthode de sismique de puits afin d'apporter au lecteur des informations sur la réalisation, la technologie, l'interprétation et les principales applications de cette technique.

Résumé : Description de techniques et phénomènes concernant la production pétrolière : technologie des puits, productivité, évaluation et contrôle des puits, stimulation, puits horizontaux et multilatéraux, amélioration de la production. Les lois physiques, les équipements et les pratiques industrielles, incluant les nouvelles technologies, sont indiqués pour les différents sujets.

Résumé : L'auteur retrace l'histoire de l'ice cor science, apparue dans les années 1960, qui permet de reconstituer en détail l'histoire du climat à partir du prélèvement de carottes de glaces. Parce qu'elle met en jeu les rapports entre science, médias et pouvoirs politiques, l'analyse de cette spécialité permet d'interroger la place du savoir dans la société. ©Electre 2022

Résumé : Une introduction au langage Python suivie d'une présentation de son utilisation pour l'analyse forensique, consistant à récupérer et manipuler les données produites par les ordinateurs, de l'inspection de la mémoire vive des processus à celle du fonctionnement interne des logiciels grand public en passant par l'extraction d'historique de navigateur web. Avec des ressources disponibles en ligne. ©Electre 2019

Résumé : La première partie du livre détaille le traitement des données avec la manipulation de fichiers. La deuxième partie porte sur les divers types de programmation : système, réseau, web et scientifique. La troisième partie présente tous les outils de programmation concurrente, dont la programmation asynchrone. Des compléments sont accessibles en ligne. ©Electre 2020

Résumé : Une introduction aux concepts et aux fondamentaux de la science des données, des algorithmes d'apprentissage aux mesures de performance en passant par les techniques d'exploration. Deux études de cas donnent un aperçu pratique de ces considérations théoriques. ©Electre 2020

Résumé : Un guide pour extraire, classer et analyser d'importants volumes de données grâce au langage Python. Avec des instructions concernant la manipulation, le traitement, le nettoyage et la compression des jeux de données. A jour des nouveautés apportées par la dernière version. Les fichiers de données et le matériel associé sont disponibles sur GitHub. ©Electre 2021

Résumé : A partir d'une enquête de terrain menée au sein d'une entreprise de logiciels spécialisée dans le traitement des données massives, l'auteure examine le traitement et la visualisation des traces numériques opérées par les analystes. ©Electre 2020

Résumé : Une synthèse des problèmes liées à la data science et des solutions proposées par le machine learning via le langage Python. ©Electre 2018

Résumé : Guide d'utilisation de ce langage de programmation conçu pour manipuler d'importants volumes de données.

Résumé : Une méthode de gestion des données pour les entreprises, afin d'articuler rapidité et économie dans la maîtrise de l'information. ©Electre 2017

Résumé : Une introduction à l'apprentissage automatique en R. Apprend d'abord à modéliser avec la régression puis passe à des sujets plus avancés tels que les réseaux de neurones et les méthodes arborescentes, et fournit des exemples pour se bâtir une connaissance pratique de l'apprentissage automatique. ©Electre 2018

Résumé : Une synthèse des différentes approches de recherche dans le domaine de l'annotation sémantique de documents, de l'extraction d'information pertinente et de la création de bases de connaissances, qui se complète par la présentation du système SEMTEX : des perspectives sur le Web sémantique et l'ingénierie des connaissances.

Résumé : Guide d'utilisation du langage Python appliqué au travail sur les données et à l'automatisation de certaines tâches. Avec des exemples, des exercices et des compléments accessibles en ligne. ©Electre 2021

Résumé : Après une présentation des connaissances théoriques nécessaires pour comprendre le machine learning, l'auteur décrit divers outils techniques pour les mettre en pratique puis propose des exemples d'application liés aux concepts de l'apprentissage automatique. Le passage à la pratique grâce au langage Python est ensuite approfondi, en lien avec divers environnements et bibliothèques.

Résumé : Guide d'utilisation du langage Python appliqué au travail sur les données et à l'automatisation de certaines tâches. Avec des exemples, des exercices et des compléments accessibles en ligne.

Résumé : Guide d'utilisation du langage Python dans le domaine de l'analyse des données. Chaque notion est introduite théoriquement, puis illustrée par un exemple concret permettant de comprendre son application. Dans le dernier chapitre, un exercice est proposé avec sa correction afin de mettre en pratique les apprentissages. Avec des ressources complémentaires disponibles en téléchargement. ©Electre 2020

Résumé : Une initiation aux concepts du machine learning et à leur implémentation en Python. Les phases de compréhension et de préparation des données sont présentées avant d'aborder les tâches réalisées par l'intelligence artificielle : classification, régression et apprentissage non supervisé. Les chapitres sont illustrés d'exemples tels que la prévision de la chance de survie des passagers du Titanic. ©Electre 2021

Résumé : Une présentation des travaux récents en matière de traitement automatique des langues. Les applications mettent en oeuvre des techniques d'analyse originales décrites ou évaluées sur des données réelles. L'étude permet une réflexion sur la plasticité de la langue et la variété des productions linguistiques.

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