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Titre : Big data et machine learning : Manuel du data scientist Type de document : texte imprimé Auteurs : Lemberger, Pirmin, Auteur ; Batty, Marc, Auteur Editeur : Paris : Dunod Année de publication : 2015 Collection : InfoPro. Management des systèmes d'information Sous-collection : Management des systèmes d'information Importance : 1 vol. (219 p.) Présentation : ill. Format : 25 cm ISBN/ISSN/EAN : 978-2-10-072074-3 Langues : Français (fre) Catégories : Informatique Mots-clés : Analyse des données : Aspect économique
Données massives : GestionIndex. décimale : 658.4 Gestion au niveau des cadres Résumé :
Cet ouvrage s'adresse à tous ceux qui réfléchissent à la meilleure utilisation possible des données au sein de l'entreprise, qu'ils soient data scientists, DSI, chefs de projets ou spécialistes métier. Le Big Data s'est imposé comme une innovation majeure pour toutes les entreprises qui cherchent à construire un avantage concurrentiel grâce à l'exploitation de leurs données clients, fournisseurs, produits, processus, machines, etc.
Mais quelle solution technique choisir ? Quelles compétences métier développer au sein de la DSI ? Ce livre est un guide pour comprendre les enjeux d'un projet Big Data, en appréhender les concepts sous-jacents (en particulier le machine learning) et acquérir les compétences nécessaires à la mise en place d'un data lab. Il combine la présentation : De notions théoriques (traitement statistique des données, calcul distribué...) ; D'outils (écosystème Hadoop, Storm...) ; D'exemples de machine learning ; D'une organisation typique d'un projet de data science.Note de contenu :
Sommaire
LES FONDEMENTS DU BIG DATA
Les origines du Big Data
Le Big Data dans les organisations
Le mouvement NoSQL
LE METIER DE DATA SCIENTIST
Le quotidien du data scientist
Exploration et préparation de données
Le machine learning
LES OUTILS DU BIG DATA
L'écosystème Hadoop
Analyse de logs avec Pig et Hive
Les architectures lambdaCôte titre : Fs/16131-16135 Big data et machine learning : Manuel du data scientist [texte imprimé] / Lemberger, Pirmin, Auteur ; Batty, Marc, Auteur . - Paris : Dunod, 2015 . - 1 vol. (219 p.) : ill. ; 25 cm. - (InfoPro. Management des systèmes d'information. Management des systèmes d'information) .
ISBN : 978-2-10-072074-3
Langues : Français (fre)
Catégories : Informatique Mots-clés : Analyse des données : Aspect économique
Données massives : GestionIndex. décimale : 658.4 Gestion au niveau des cadres Résumé :
Cet ouvrage s'adresse à tous ceux qui réfléchissent à la meilleure utilisation possible des données au sein de l'entreprise, qu'ils soient data scientists, DSI, chefs de projets ou spécialistes métier. Le Big Data s'est imposé comme une innovation majeure pour toutes les entreprises qui cherchent à construire un avantage concurrentiel grâce à l'exploitation de leurs données clients, fournisseurs, produits, processus, machines, etc.
Mais quelle solution technique choisir ? Quelles compétences métier développer au sein de la DSI ? Ce livre est un guide pour comprendre les enjeux d'un projet Big Data, en appréhender les concepts sous-jacents (en particulier le machine learning) et acquérir les compétences nécessaires à la mise en place d'un data lab. Il combine la présentation : De notions théoriques (traitement statistique des données, calcul distribué...) ; D'outils (écosystème Hadoop, Storm...) ; D'exemples de machine learning ; D'une organisation typique d'un projet de data science.Note de contenu :
Sommaire
LES FONDEMENTS DU BIG DATA
Les origines du Big Data
Le Big Data dans les organisations
Le mouvement NoSQL
LE METIER DE DATA SCIENTIST
Le quotidien du data scientist
Exploration et préparation de données
Le machine learning
LES OUTILS DU BIG DATA
L'écosystème Hadoop
Analyse de logs avec Pig et Hive
Les architectures lambdaCôte titre : Fs/16131-16135 Exemplaires (5)
Code-barres Cote Support Localisation Section Disponibilité Fs/16131 Fs/16131-16135 livre Bibliothéque des sciences Français Disponible
DisponibleFs/16132 Fs/16131-16135 livre Bibliothéque des sciences Français Disponible
DisponibleFs/16133 Fs/16131-16135 livre Bibliothéque des sciences Français Disponible
DisponibleFs/16134 Fs/16131-16135 livre Bibliothéque des sciences Français Disponible
DisponibleFs/16135 Fs/16131-16135 livre Bibliothéque des sciences Français Disponible
Disponible
Titre : Du big data au smart data : au service d'un monde connecté Type de document : texte imprimé Auteurs : Fernando Iafrate, Auteur Editeur : Iste éditions Année de publication : 2015 Collection : Série Systèmes d'information avancés num. 1 Importance : 1 vol. (86 p.) Présentation : ill. Format : 24 cm ISBN/ISSN/EAN : 978-1-78405-068-9 Note générale : Bibliogr. p. 83-84 Langues : Français (fre) Catégories : Informatique Index. décimale : 658.4 Gestion au niveau des cadres Résumé :
La mise en relation du Big Data et sa valeur pour l’entreprise, le Smart Data, permet d’exprimer une grande créativité, aussi bien en termes d’architecture des systèmes, qu’en termes de mise en oeuvre au sein des processus de l’entreprise. Du Big Data au Smart Data analyse comment les données, une fois filtrées, organisées et décryptées vont permettre d’alimenter les prises de décisions et d’actions. La clé de voute de la business intelligence est ici la relation entre la donnée (caractéristiques, format, temporalité…) et sa valeur (capacité à l’analyser et à l’intégrer). Les entreprises, pour rester compétitives, doivent accompagner ce mouvement et non le subir. La connaissance et la maîtrise de leur environnement économique, globalisées depuis l’avènement d’internet, deviennent aujourd’hui indispensables. Ponctué d’exemples concrets, cet ouvrage offre une porte d’accès didactique à ce nouvel « espace-temps » informationnel qui révolutionne notre regard sur l’information. **L'auteur** Responsable du département Business Intelligence d’une grande entreprise, Fernando Iafrate est également intervenant à l'Université Paris-Dauphine, à Grenoble GEM (Master et MBA), ou à la Vlerick Leuven Gent Management School et à l'EBG (Electronic Business Group).Note de contenu : Sommaire
1. Introduction
2. Qu’est-ce que le Big Data ?
3. Qu’est-ce que le Smart Data ?
4. L’organisation sans latence
5. La synthèse par l’exemple
6. Et demain…
Côte titre : Fs/25005 Du big data au smart data : au service d'un monde connecté [texte imprimé] / Fernando Iafrate, Auteur . - [S.l.] : Iste éditions, 2015 . - 1 vol. (86 p.) : ill. ; 24 cm. - (Série Systèmes d'information avancés; 1) .
ISBN : 978-1-78405-068-9
Bibliogr. p. 83-84
Langues : Français (fre)
Catégories : Informatique Index. décimale : 658.4 Gestion au niveau des cadres Résumé :
La mise en relation du Big Data et sa valeur pour l’entreprise, le Smart Data, permet d’exprimer une grande créativité, aussi bien en termes d’architecture des systèmes, qu’en termes de mise en oeuvre au sein des processus de l’entreprise. Du Big Data au Smart Data analyse comment les données, une fois filtrées, organisées et décryptées vont permettre d’alimenter les prises de décisions et d’actions. La clé de voute de la business intelligence est ici la relation entre la donnée (caractéristiques, format, temporalité…) et sa valeur (capacité à l’analyser et à l’intégrer). Les entreprises, pour rester compétitives, doivent accompagner ce mouvement et non le subir. La connaissance et la maîtrise de leur environnement économique, globalisées depuis l’avènement d’internet, deviennent aujourd’hui indispensables. Ponctué d’exemples concrets, cet ouvrage offre une porte d’accès didactique à ce nouvel « espace-temps » informationnel qui révolutionne notre regard sur l’information. **L'auteur** Responsable du département Business Intelligence d’une grande entreprise, Fernando Iafrate est également intervenant à l'Université Paris-Dauphine, à Grenoble GEM (Master et MBA), ou à la Vlerick Leuven Gent Management School et à l'EBG (Electronic Business Group).Note de contenu : Sommaire
1. Introduction
2. Qu’est-ce que le Big Data ?
3. Qu’est-ce que le Smart Data ?
4. L’organisation sans latence
5. La synthèse par l’exemple
6. Et demain…
Côte titre : Fs/25005 Exemplaires (1)
Code-barres Cote Support Localisation Section Disponibilité Fs/25005 Fs/25005 Livre Bibliothéque des sciences Anglais Disponible
Disponible
Titre : Cloud et transformation digitale : SI hybride, protection des données, anatomie des grandes plateformes Type de document : texte imprimé Auteurs : Guillaume Plouin, Auteur Mention d'édition : 5e éd. Editeur : Paris : Dunod Année de publication : 2019 Importance : 1 vol. (259 p.) Présentation : ill. Format : 25 cm ISBN/ISSN/EAN : 978-2-10-079046-3 Note générale : 978-2-10-079046-3 Langues : Français (fre) Catégories : Informatique Mots-clés : Informatique dans les nuages
Entreprises :Systèmes d'information
Systèmes informatiques : Mesures de sûretéIndex. décimale : 658.4 Gestion au niveau des cadres Résumé :
La 4e de couv. indique : "Cet ouvrage s'adresse à tous ceux qui souhaitent comprendre les concepts et les enjeux du cloud computing qu'ils soient informaticiens (chefs de projet, architectes, développeurs, équipes d'exploitation) experts métiers, ou responsables de maîtrises d'ouvrage. La première partie introduit les concepts du cloud computing, des SaaS, PaaS, et IaaS, du SI hybride. La deuxième partie aborde les problématiques de sécurité et de confiance. Elle analyse les risques du cloud pour l'entreprise. Elle aborde successivement les points de vue de la direction, des utilisateurs et des informaticiens. La troisième partie décrit les différents modes de gouvernance du cloud. Elle présente l'organisation à mettre en place et décrit les mécanismes d'intégration au SI. La quatrième partie propose un panorama des offres SaaS disponibles. La cinquième partie aborde les aspects techniques. Elle introduit les architectures sous-jacentes aux plateformes IaaS et PaaS. Elle décrit les principales plateformes du marché. Cette cinquième édition apporte des mises à jour sur le RGPD, les certifications et la sécurité prédictive, le LeanStartup, DevOps et l'infrastructure as code, les technologies Javascript des interfaces HTML5, les environnements d'exécution serverless et Kubernetes, l'architecture des méga-datacenters et les architectures hyper-convergées"
Note de contenu :
Sommaire
Première partie : Les concepts du cloud computing
P. 3. 1, Contexte de l'émergence du cloud computing
P. 19. 2, Concepts et définitions du cloud computing
P. 33. 3, Le cloud : un nouveau modèle de consommation de services
Deuxième partie : Faire confiance au cloud ?
P. 53. 4, Cloud et sécurité
P. 71. 5, L'entreprise face au cloud
P. 79. 6, Bénéfices et inconvénients du point de vue des décideurs
P. 87. 7, Bénéfices et inconvénients du point de vue des utilisateurs
P. 95. 8, Bénéfices et inconvénients du point de vue des informaticiens
P. 103. 9, Choisir un service cloud
Troisième partie : La gouvernance du cloud
P. 117. 10, Les premiers pas sur le cloud
P. 133. 11, La gestion d'un système d'information hybride
P. 147. 12. Généralisation du cloud et impacts organisationnels
Quatrième partie : Les services SaaS disponibles
P. 161. 13, Le positionnement des grands acteurs de l'IT
P. 169. 14, Les services de collaboration
P. 185. 15, Les services frontOffice
P. 193. 16, Les services backOffice
P. 197. 17, Perspective : le modèle du cloud desktop
Cinquième partie : Les plateformes cloud
P. 203. 18, Les architectures du cloud
P. 217. 19, Les composants des plateformes PaaS et IaaS
P. 233. 20, Les plateformes du cloud public (PaaS & IaaS)
P. 243. 21, Les plateformes du cloud privé
P. 249. 22, Les perspectives du cloud
Côte titre : Fs/23291-23292 Cloud et transformation digitale : SI hybride, protection des données, anatomie des grandes plateformes [texte imprimé] / Guillaume Plouin, Auteur . - 5e éd. . - Paris : Dunod, 2019 . - 1 vol. (259 p.) : ill. ; 25 cm.
ISBN : 978-2-10-079046-3
978-2-10-079046-3
Langues : Français (fre)
Catégories : Informatique Mots-clés : Informatique dans les nuages
Entreprises :Systèmes d'information
Systèmes informatiques : Mesures de sûretéIndex. décimale : 658.4 Gestion au niveau des cadres Résumé :
La 4e de couv. indique : "Cet ouvrage s'adresse à tous ceux qui souhaitent comprendre les concepts et les enjeux du cloud computing qu'ils soient informaticiens (chefs de projet, architectes, développeurs, équipes d'exploitation) experts métiers, ou responsables de maîtrises d'ouvrage. La première partie introduit les concepts du cloud computing, des SaaS, PaaS, et IaaS, du SI hybride. La deuxième partie aborde les problématiques de sécurité et de confiance. Elle analyse les risques du cloud pour l'entreprise. Elle aborde successivement les points de vue de la direction, des utilisateurs et des informaticiens. La troisième partie décrit les différents modes de gouvernance du cloud. Elle présente l'organisation à mettre en place et décrit les mécanismes d'intégration au SI. La quatrième partie propose un panorama des offres SaaS disponibles. La cinquième partie aborde les aspects techniques. Elle introduit les architectures sous-jacentes aux plateformes IaaS et PaaS. Elle décrit les principales plateformes du marché. Cette cinquième édition apporte des mises à jour sur le RGPD, les certifications et la sécurité prédictive, le LeanStartup, DevOps et l'infrastructure as code, les technologies Javascript des interfaces HTML5, les environnements d'exécution serverless et Kubernetes, l'architecture des méga-datacenters et les architectures hyper-convergées"
Note de contenu :
Sommaire
Première partie : Les concepts du cloud computing
P. 3. 1, Contexte de l'émergence du cloud computing
P. 19. 2, Concepts et définitions du cloud computing
P. 33. 3, Le cloud : un nouveau modèle de consommation de services
Deuxième partie : Faire confiance au cloud ?
P. 53. 4, Cloud et sécurité
P. 71. 5, L'entreprise face au cloud
P. 79. 6, Bénéfices et inconvénients du point de vue des décideurs
P. 87. 7, Bénéfices et inconvénients du point de vue des utilisateurs
P. 95. 8, Bénéfices et inconvénients du point de vue des informaticiens
P. 103. 9, Choisir un service cloud
Troisième partie : La gouvernance du cloud
P. 117. 10, Les premiers pas sur le cloud
P. 133. 11, La gestion d'un système d'information hybride
P. 147. 12. Généralisation du cloud et impacts organisationnels
Quatrième partie : Les services SaaS disponibles
P. 161. 13, Le positionnement des grands acteurs de l'IT
P. 169. 14, Les services de collaboration
P. 185. 15, Les services frontOffice
P. 193. 16, Les services backOffice
P. 197. 17, Perspective : le modèle du cloud desktop
Cinquième partie : Les plateformes cloud
P. 203. 18, Les architectures du cloud
P. 217. 19, Les composants des plateformes PaaS et IaaS
P. 233. 20, Les plateformes du cloud public (PaaS & IaaS)
P. 243. 21, Les plateformes du cloud privé
P. 249. 22, Les perspectives du cloud
Côte titre : Fs/23291-23292 Exemplaires (2)
Code-barres Cote Support Localisation Section Disponibilité Fs/23291 Fs/23291-23292 livre Bibliothéque des sciences Français Disponible
DisponibleFs/23292 Fs/23291-23292 livre Bibliothéque des sciences Français Disponible
Disponible
Titre : Computer simulation in management science Type de document : texte imprimé Auteurs : Michael Pidd Mention d'édition : 5th ed. Editeur : Hoboken, NJ : Wiley Année de publication : 2004 Importance : xvi, 311 p Présentation : ill Format : 25 cm ISBN/ISSN/EAN : 978-0-470-09230-9 Catégories : Informatique Mots-clés : Méthodes de simulation:ordinateur Index. décimale : 658.4 Gestion au niveau des cadres Résumé :
La cinquième édition de ce livre reflète sa popularité continue et debout dans le domaine. Il fournit un guide clair sur le rôle de la modélisation et les méthodes de simulation par ordinateur utilisées en science de la gestion. Les lecteurs trouveront une couverture approfondie des aspects modélisation, informatique et statistique de la simulation discrète et de la dynamique des systèmes.
Dans l'ensemble, le livre montre comment les modèles de simulation pratiques sont construits et utilisés, et fournit la théorie nécessaire pour le faire. Les révisions de cette édition incluent un nouveau chapitre sur la simulation de Monte Carlo en utilisant des feuilles de calcul, un nouveau look dans les logiciels de simulation discrets et des modèles de simulation en Visual Basic, SIMUL8 et Micro SaintNote de contenu :
Sommaire
Table des matières
Preface to the Fifth Edition.
PART I: FUNDAMENTALS OF COMPUTER SIMULATION IN MANAGEMENT SCIENCE.
1 The computer simulation approach.
1.1 Models, experiments and computers.
1.2 Some applications of computer simulation.
1.2.1 Manufacturing.
1.2.2 Health care.
1.2.3 Business process re–engineering.
1.2.4 Transport systems.
1.2.5 Defence.
1.3 Models in management science.
1.4 Simulation as experimentation.
1.5 Why simulate?
1.5.1 Simulation versus direct experimentation.
1.5.2 Simulation versus mathematical modelling.
1.6 Summary.
Exercises.
References.
2 A variety of modelling approaches.
2.1 General considerations.
2.2 Time handling.
2.2.1 Time slicing.
2.2.2 Next–event technique.
2.2.3 Time slicing or next event?
2.3 Stochastic or deterministic?
2.3.1 Deterministic simulation: a time–slicing example.
2.3.2 Stochastic simulation.
2.4 Discrete or continuous change.
2.4.1 Discrete change.
2.4.2 Continuous change.
2.4.3 A few words on simulation software.
Exercises.
References.
3 Computer simulation in practice.
3.1 Process, content, problem and project.
3.1.1 Process and content.
3.1.2 Problems and projects.
3.1.3 Two parallel streams.
3.2 The simulation problem part of the study.
3.3 Problem structuring.
3.3.1 Problem structuring as exploration.
3.4 Modelling.
3.4.1 Conceptual model building.
3.4.2 Computer implementation.
3.4.3 Validation.
3.4.4 Experimentation.
3.4.5 Implementation.
3.5 The project part of the study.
3.5.1 Initial negotiation and project definition.
3.5.2 Project management and control.
3.5.3 Project completion.
Exercises.
References.
4 Static Monte Carlo simulation.
4.1 Basic ideas.
4.1.1 Risk and uncertainty.
4.1.2 The replacement problem: a reprise.
4.1.3 Static Monte Carlo simulation defined.
4.2 Some important considerations.
4.2.1 Subjective probabilities.
4.2.2 Repeatability.
4.3 Some simple static simulations.
4.3.1 The loan repayment.
4.3.2 An investment decision.
4.4 Simulation on spreadsheets.
Exercises.
References.
PART II: DISCRETE EVENT SIMULATION.
5 Discrete event modelling.
5.1 Fundamentals.
5.2 Terminology.
5.2.1 Objects of the system.
5.2.2 The organization of entities.
5.2.3 Operations of the entities.
5.3 Activity cycle diagrams.
5.3.1 Example 1: a simple job shop.
5.3.2 Example 2: the harassed booking clerk.
5.3.3 Example 3: the delivery depot.
5.3.4 Using the activity cycle diagram.
5.4 Activity cycle diagrams: a caveat.
exercises.
References.
6 How discrete simulation software works.
6.1 Introduction.
6.1.1 Why understand how simulation software is organized?
6.1.2 Simulation executives in more detail.
6.1.3 Application logic.
6.2 The three–phase approach.
6.2.1 Bs.
6.2.2 Cs.
6.2.3 The exception to the general rule.
6.2.4 Bs and Cs in the harassed booking clerk problem.
6.2.5 Another example: a T–junction.
6.3 How the three–phase approach works.
6.3.1 The A phase.
6.3.2 The B phase.
6.3.3 The C phase.
6.4 The harassed booking clerk—a manual three–phase simulation.
6.4.1 The first A phase.
6.4.2 The first B phase.
6.4.3 The first C phase.
6.4.4 The second A phase.
6.4.5 The next B and C phases.
6.4.6 The third A phase.
6.4.7 The third B phase.
6.5 The event–based worldview.
6.5.1 Events in the harassed booking clerk problem.
6.5.2 Event–based executives.
6.6 The activity–scanning approach.0
6.6.1 Activities.
6.6.2 Activity–scanning executives.
6.7 Process–based approaches.
6.7.1 Processes in the harassed booking clerk problem.
6.7.2 Process interaction.
6.7.3 Process–based executives.
6.8 Which approach is best?
6.8.1 Three–phase versus process–based approaches.
Exercises.
References.
7 Writing a three–phase simulation program.
7.1 Introduction.
7.1.1 The basic structure of the library.
7.2 Inside the executive.
7.2.1 The control array.
7.2.2 Using the control array to operate a three–phase simulation.
7.3 The Visual Basic implementation.
7.3.1 Some comments on Visual Basic.
7.3.2 The variables and their types.
7.3.3 The A phase.
7.3.4 The B phase.
7.3.5 The C phase.
7.3.6 Running the simulation.
7.4 Using VBSim to simulate the harassed booking clerk problem.
7.4.1 Entities, Bs and Cs.
7.4.2 Personal enquirers and phone calls arrive.
7.4.3 The end of personal service and phone calls.
7.4.4 Observations.
7.4.5 The Cs.
7.4.6 Initialization and finalization.
7.5 Putting it all together.
Exercises.
References.
8 Visual interactive modelling and simulation.
8.1 Basic ideas.
8.1.1 Visual interactive modelling (VIM).
8.1.2 Visual simulation output.
8.1.3 Interaction.
8.1.4 A caveat.
8.2 Designing a visual simulation display.
8.2.1 Iconic displays.
8.2.2 Logical displays.
8.2.3 Chart displays.
8.3 VIMS.
8.3.1 Joe s exhaust parlour.
8.3.2 Joe s exhaust parlour in Micro Saint: model building.
8.3.3 Joe s exhaust parlour in Micro Saint: running and analysing the simulation.
8.3.4 Joe s exhaust parlour in SIMUL8: model building.
8.3.5 Joe s exhaust parlour in SIMUL8: running and analysing the simulation.
8.4 Visual interactive simulation: a reprise.
Exercises.
References.
9 Discrete simulation software.
9.1 General principals.
9.2 A quick overview of discrete simulation software.
9.3 VIMS and their relatives.
9.3.1 VIMSEa reprise.
9.3.2 Block diagram systems.
9.3.3 VIMS and block diagram systems.
9.4 Programming using a general purpose language.
9.4.1 Pros and cons.
9.4.2 Libraries and component–based software.
9.5 Programming approaches using simulation languages.
9.5.1 Common features of simulation languages.
9.5.2 An example: SIMSCRIPT II.5.
9.6 Layered systems and application templates.
9.6.1 Layered systems.
9.6.2 Application templates.
9.7 Appraising simulation software: some principles.
9.7.1 The type of application.
9.7.2 The expectations for end use.
9.7.3 Knowledge, computing policy and user support.
9.7.4 Price.
9.8 Which to choose? Horses for courses.
9.8.1 VIMS.
9.8.2 Simulation languages.
References.
10 Sampling methods.
10.1 Basic ideas.
10.1.1 General principles of random sampling.
10.1.2 Top–hat sampling.
10.1.3 The fundamental random sampling process.
10.1.4 Use of pre–written libraries of algorithms.
10.2 Random number generation.
10.2.1 Truly random numbers.
10.2.2 Pseudo–random numbers.
10.2.3 Congruential generators.
10.2.4 General requirements for these generators.
10.2.5 Multiplicative congruential generators.
10.2.6 Improving on simple congruential generators.
10.2.7 Using inbuilt random number generators.
10.3 Testing random number generators.
10.3.1 Scatter plots.
10.3.2 Auxiliary sequences.
10.3.3 Frequency tests.
10.3.4 Serial test.
10.3.5 Gap test.
10.3.6 Other tests.
10.4 General methods for random sampling from continuous distributions.
10.4.1 Inversion.
10.4.2 Rejection.
10.4.3 Composition.
10.5 Random sampling algorithms for discrete distributions.
10.5.1 Sampling from histograms.
10.5.2 Implicit inverse transformation.
10.5.3 Discrete rejection—samples from a Poisson distribution.
10.6 Sampling from the normal distribution.
10.6.1 The original Box—Müller method.
10.6.2 Box—Mü ller polar variation.
10.6.3 Sampling from a normal distribution by composition.
10.6.4 A poor way to sample from the normal distribution.
10.7 Deriving one distribution from another—log–normal variates.
10.8 Sampling from non–stationary processes: thinning.
Exercises.
References.
11 Planning and analysing discrete simulation output.
11.1 Fundamental ideas.
11.1.1 Simulation as directed experimentation.
11.1.2 Estimation and comparison.
11.1.3 Three important principles.
11.1.4 Some preliminary advice.
11.2 Dealing with transient effects.
11.2.1 Terminating and non–terminating systems.
11.2.2 Achieving steady state.
11.2.3 Using a run–in period.
11.2.4 Welch s method for determining the run–in period.
11.3 Dealing with lack of independence.
11.3.1 Simple replication.
11.3.2 Using batch means.
11.3.3 Overlapping batch means (OBM).
11.3.4 Regenerative methods.
11.4 Variance reduction.
11.4.1 The basic problem—sampling variation.
11.4.2 Set and sequence effects.
11.4.3 Common random number streams and synchronization.
11.4.4 Control variates (regression sampling).
11.4.5 Antithetic variates.
11.5 Descriptive sampling.
11.5.1 Basic idea.
11.5.2 Procedure.
11.6 Experimentation.
11.6.1 Basic ideas.
11.6.2 Factorial experiments.
Exercises.
References.
12 Model Testing and Validation.
12.1 The importance of validation.
12.1.1 Validation is impossible, but desirable.
12.1.2 Some practical issues.
12.1.3 The real world, the model and observation.
12.1.4 The hypothetico–deductive approach.
12.1.5 The importance of process and other aspects.
12.2 Validation and comparison.
12.2.1 Experimental frames.
12.2.2 Program verification and model validation.
12.3 Black box validation.
12.3.1 Black box validation: a model s predictive power.
12.3.2 How valid?
12.3.3 Validation errors.
12.3.4 Testing model components.
12.4 White box validation.
12.4.1 Detailed internal structure.
12.4.2 Input distributions.
12.4.3 Static logic.
12.4.4 Dynamic logic.
12.5 Type zero errors.
12.5.1 Over–elaboration.
12.5.2 Over–simplification.
12.5.3 Steering a sensible course.
References.
PART III: SYSTEM DYNAMICS.
13 Structure, behaviour, events and Feedback systems.
13.1 Events, behaviours and structures.
13.1.1 System simulation.
13.1.2 The importance of system structure.
13.2 Feedback systems.
13.2.1 Hierarchical feedback systems: an example.
13.2.2 Causal loop diagrams.
13.3 Modelling feedback systems.
13.3.1 Delays.
13.3.2 Levels and stocks.
13.3.3 Rates and flows.
13.3.4 Policies.
13.4 The origins of system dynamics.
13.4.1 Control theory.
Exercises.
References.
14 System dynamics modelling and simulation.
14.1 Introduction.
14.1.1 Stock and flow diagrams.
14.1.2 A stock and flow diagram for Big Al s problem.
14.2 Beyond the diagrams—system dynamics simulation.
14.2.1 Time handling in system dynamics.
14.2.2 Equation types.
14.2.3 Powersim equations for Big Al s problem.
14.2.4 Integration and the value of dt.
14.3 Simulating delays in system dynamics.
14.3.1 Pipeline delays.
14.3.2 Exponential delays.
14.3.3 Information delays.
14.4 System dynamics modelling.
14.4.1 Modelling from the outside in.
14.4.2 Modelling from the inside out.
Exercises.
References.
15 System dynamics in practice.
15.1 Associated Spares Ltd.
15.1.1 The problem as originally posed.
15.1.2 The multi–echelon system.
15.1.3 The retail branch model.
15.1.4 The regional warehouse model.
15.1.5 The central warehouse model.
15.1.6 The total system model.
15.1.7 Some conclusions.
15.1.8 A postscript.
15.2 Dynastat Ltd.
15.2.1 An expansion programme.
15.2.2 The manpower problem.
15.2.3 Recruitment.
15.2.4 Turnover.
15.2.5 Some effects of this structure.
15.2.6 Validating the model.
15.2.7 Simulation results.
15.2.8 Predicting length of service.
15.2.9 The value of the exercise to Dynastat.
15.3 System dynamics in practice.
15.3.1 Simple models.
15.3.2 Communication.
15.3.3 New thinking.
15.3.4 Evolutionary involvement.
References.
Index.Côte titre : Fs/19724 Computer simulation in management science [texte imprimé] / Michael Pidd . - 5th ed. . - Hoboken, NJ : Wiley, 2004 . - xvi, 311 p : ill ; 25 cm.
ISBN : 978-0-470-09230-9
Catégories : Informatique Mots-clés : Méthodes de simulation:ordinateur Index. décimale : 658.4 Gestion au niveau des cadres Résumé :
La cinquième édition de ce livre reflète sa popularité continue et debout dans le domaine. Il fournit un guide clair sur le rôle de la modélisation et les méthodes de simulation par ordinateur utilisées en science de la gestion. Les lecteurs trouveront une couverture approfondie des aspects modélisation, informatique et statistique de la simulation discrète et de la dynamique des systèmes.
Dans l'ensemble, le livre montre comment les modèles de simulation pratiques sont construits et utilisés, et fournit la théorie nécessaire pour le faire. Les révisions de cette édition incluent un nouveau chapitre sur la simulation de Monte Carlo en utilisant des feuilles de calcul, un nouveau look dans les logiciels de simulation discrets et des modèles de simulation en Visual Basic, SIMUL8 et Micro SaintNote de contenu :
Sommaire
Table des matières
Preface to the Fifth Edition.
PART I: FUNDAMENTALS OF COMPUTER SIMULATION IN MANAGEMENT SCIENCE.
1 The computer simulation approach.
1.1 Models, experiments and computers.
1.2 Some applications of computer simulation.
1.2.1 Manufacturing.
1.2.2 Health care.
1.2.3 Business process re–engineering.
1.2.4 Transport systems.
1.2.5 Defence.
1.3 Models in management science.
1.4 Simulation as experimentation.
1.5 Why simulate?
1.5.1 Simulation versus direct experimentation.
1.5.2 Simulation versus mathematical modelling.
1.6 Summary.
Exercises.
References.
2 A variety of modelling approaches.
2.1 General considerations.
2.2 Time handling.
2.2.1 Time slicing.
2.2.2 Next–event technique.
2.2.3 Time slicing or next event?
2.3 Stochastic or deterministic?
2.3.1 Deterministic simulation: a time–slicing example.
2.3.2 Stochastic simulation.
2.4 Discrete or continuous change.
2.4.1 Discrete change.
2.4.2 Continuous change.
2.4.3 A few words on simulation software.
Exercises.
References.
3 Computer simulation in practice.
3.1 Process, content, problem and project.
3.1.1 Process and content.
3.1.2 Problems and projects.
3.1.3 Two parallel streams.
3.2 The simulation problem part of the study.
3.3 Problem structuring.
3.3.1 Problem structuring as exploration.
3.4 Modelling.
3.4.1 Conceptual model building.
3.4.2 Computer implementation.
3.4.3 Validation.
3.4.4 Experimentation.
3.4.5 Implementation.
3.5 The project part of the study.
3.5.1 Initial negotiation and project definition.
3.5.2 Project management and control.
3.5.3 Project completion.
Exercises.
References.
4 Static Monte Carlo simulation.
4.1 Basic ideas.
4.1.1 Risk and uncertainty.
4.1.2 The replacement problem: a reprise.
4.1.3 Static Monte Carlo simulation defined.
4.2 Some important considerations.
4.2.1 Subjective probabilities.
4.2.2 Repeatability.
4.3 Some simple static simulations.
4.3.1 The loan repayment.
4.3.2 An investment decision.
4.4 Simulation on spreadsheets.
Exercises.
References.
PART II: DISCRETE EVENT SIMULATION.
5 Discrete event modelling.
5.1 Fundamentals.
5.2 Terminology.
5.2.1 Objects of the system.
5.2.2 The organization of entities.
5.2.3 Operations of the entities.
5.3 Activity cycle diagrams.
5.3.1 Example 1: a simple job shop.
5.3.2 Example 2: the harassed booking clerk.
5.3.3 Example 3: the delivery depot.
5.3.4 Using the activity cycle diagram.
5.4 Activity cycle diagrams: a caveat.
exercises.
References.
6 How discrete simulation software works.
6.1 Introduction.
6.1.1 Why understand how simulation software is organized?
6.1.2 Simulation executives in more detail.
6.1.3 Application logic.
6.2 The three–phase approach.
6.2.1 Bs.
6.2.2 Cs.
6.2.3 The exception to the general rule.
6.2.4 Bs and Cs in the harassed booking clerk problem.
6.2.5 Another example: a T–junction.
6.3 How the three–phase approach works.
6.3.1 The A phase.
6.3.2 The B phase.
6.3.3 The C phase.
6.4 The harassed booking clerk—a manual three–phase simulation.
6.4.1 The first A phase.
6.4.2 The first B phase.
6.4.3 The first C phase.
6.4.4 The second A phase.
6.4.5 The next B and C phases.
6.4.6 The third A phase.
6.4.7 The third B phase.
6.5 The event–based worldview.
6.5.1 Events in the harassed booking clerk problem.
6.5.2 Event–based executives.
6.6 The activity–scanning approach.0
6.6.1 Activities.
6.6.2 Activity–scanning executives.
6.7 Process–based approaches.
6.7.1 Processes in the harassed booking clerk problem.
6.7.2 Process interaction.
6.7.3 Process–based executives.
6.8 Which approach is best?
6.8.1 Three–phase versus process–based approaches.
Exercises.
References.
7 Writing a three–phase simulation program.
7.1 Introduction.
7.1.1 The basic structure of the library.
7.2 Inside the executive.
7.2.1 The control array.
7.2.2 Using the control array to operate a three–phase simulation.
7.3 The Visual Basic implementation.
7.3.1 Some comments on Visual Basic.
7.3.2 The variables and their types.
7.3.3 The A phase.
7.3.4 The B phase.
7.3.5 The C phase.
7.3.6 Running the simulation.
7.4 Using VBSim to simulate the harassed booking clerk problem.
7.4.1 Entities, Bs and Cs.
7.4.2 Personal enquirers and phone calls arrive.
7.4.3 The end of personal service and phone calls.
7.4.4 Observations.
7.4.5 The Cs.
7.4.6 Initialization and finalization.
7.5 Putting it all together.
Exercises.
References.
8 Visual interactive modelling and simulation.
8.1 Basic ideas.
8.1.1 Visual interactive modelling (VIM).
8.1.2 Visual simulation output.
8.1.3 Interaction.
8.1.4 A caveat.
8.2 Designing a visual simulation display.
8.2.1 Iconic displays.
8.2.2 Logical displays.
8.2.3 Chart displays.
8.3 VIMS.
8.3.1 Joe s exhaust parlour.
8.3.2 Joe s exhaust parlour in Micro Saint: model building.
8.3.3 Joe s exhaust parlour in Micro Saint: running and analysing the simulation.
8.3.4 Joe s exhaust parlour in SIMUL8: model building.
8.3.5 Joe s exhaust parlour in SIMUL8: running and analysing the simulation.
8.4 Visual interactive simulation: a reprise.
Exercises.
References.
9 Discrete simulation software.
9.1 General principals.
9.2 A quick overview of discrete simulation software.
9.3 VIMS and their relatives.
9.3.1 VIMSEa reprise.
9.3.2 Block diagram systems.
9.3.3 VIMS and block diagram systems.
9.4 Programming using a general purpose language.
9.4.1 Pros and cons.
9.4.2 Libraries and component–based software.
9.5 Programming approaches using simulation languages.
9.5.1 Common features of simulation languages.
9.5.2 An example: SIMSCRIPT II.5.
9.6 Layered systems and application templates.
9.6.1 Layered systems.
9.6.2 Application templates.
9.7 Appraising simulation software: some principles.
9.7.1 The type of application.
9.7.2 The expectations for end use.
9.7.3 Knowledge, computing policy and user support.
9.7.4 Price.
9.8 Which to choose? Horses for courses.
9.8.1 VIMS.
9.8.2 Simulation languages.
References.
10 Sampling methods.
10.1 Basic ideas.
10.1.1 General principles of random sampling.
10.1.2 Top–hat sampling.
10.1.3 The fundamental random sampling process.
10.1.4 Use of pre–written libraries of algorithms.
10.2 Random number generation.
10.2.1 Truly random numbers.
10.2.2 Pseudo–random numbers.
10.2.3 Congruential generators.
10.2.4 General requirements for these generators.
10.2.5 Multiplicative congruential generators.
10.2.6 Improving on simple congruential generators.
10.2.7 Using inbuilt random number generators.
10.3 Testing random number generators.
10.3.1 Scatter plots.
10.3.2 Auxiliary sequences.
10.3.3 Frequency tests.
10.3.4 Serial test.
10.3.5 Gap test.
10.3.6 Other tests.
10.4 General methods for random sampling from continuous distributions.
10.4.1 Inversion.
10.4.2 Rejection.
10.4.3 Composition.
10.5 Random sampling algorithms for discrete distributions.
10.5.1 Sampling from histograms.
10.5.2 Implicit inverse transformation.
10.5.3 Discrete rejection—samples from a Poisson distribution.
10.6 Sampling from the normal distribution.
10.6.1 The original Box—Müller method.
10.6.2 Box—Mü ller polar variation.
10.6.3 Sampling from a normal distribution by composition.
10.6.4 A poor way to sample from the normal distribution.
10.7 Deriving one distribution from another—log–normal variates.
10.8 Sampling from non–stationary processes: thinning.
Exercises.
References.
11 Planning and analysing discrete simulation output.
11.1 Fundamental ideas.
11.1.1 Simulation as directed experimentation.
11.1.2 Estimation and comparison.
11.1.3 Three important principles.
11.1.4 Some preliminary advice.
11.2 Dealing with transient effects.
11.2.1 Terminating and non–terminating systems.
11.2.2 Achieving steady state.
11.2.3 Using a run–in period.
11.2.4 Welch s method for determining the run–in period.
11.3 Dealing with lack of independence.
11.3.1 Simple replication.
11.3.2 Using batch means.
11.3.3 Overlapping batch means (OBM).
11.3.4 Regenerative methods.
11.4 Variance reduction.
11.4.1 The basic problem—sampling variation.
11.4.2 Set and sequence effects.
11.4.3 Common random number streams and synchronization.
11.4.4 Control variates (regression sampling).
11.4.5 Antithetic variates.
11.5 Descriptive sampling.
11.5.1 Basic idea.
11.5.2 Procedure.
11.6 Experimentation.
11.6.1 Basic ideas.
11.6.2 Factorial experiments.
Exercises.
References.
12 Model Testing and Validation.
12.1 The importance of validation.
12.1.1 Validation is impossible, but desirable.
12.1.2 Some practical issues.
12.1.3 The real world, the model and observation.
12.1.4 The hypothetico–deductive approach.
12.1.5 The importance of process and other aspects.
12.2 Validation and comparison.
12.2.1 Experimental frames.
12.2.2 Program verification and model validation.
12.3 Black box validation.
12.3.1 Black box validation: a model s predictive power.
12.3.2 How valid?
12.3.3 Validation errors.
12.3.4 Testing model components.
12.4 White box validation.
12.4.1 Detailed internal structure.
12.4.2 Input distributions.
12.4.3 Static logic.
12.4.4 Dynamic logic.
12.5 Type zero errors.
12.5.1 Over–elaboration.
12.5.2 Over–simplification.
12.5.3 Steering a sensible course.
References.
PART III: SYSTEM DYNAMICS.
13 Structure, behaviour, events and Feedback systems.
13.1 Events, behaviours and structures.
13.1.1 System simulation.
13.1.2 The importance of system structure.
13.2 Feedback systems.
13.2.1 Hierarchical feedback systems: an example.
13.2.2 Causal loop diagrams.
13.3 Modelling feedback systems.
13.3.1 Delays.
13.3.2 Levels and stocks.
13.3.3 Rates and flows.
13.3.4 Policies.
13.4 The origins of system dynamics.
13.4.1 Control theory.
Exercises.
References.
14 System dynamics modelling and simulation.
14.1 Introduction.
14.1.1 Stock and flow diagrams.
14.1.2 A stock and flow diagram for Big Al s problem.
14.2 Beyond the diagrams—system dynamics simulation.
14.2.1 Time handling in system dynamics.
14.2.2 Equation types.
14.2.3 Powersim equations for Big Al s problem.
14.2.4 Integration and the value of dt.
14.3 Simulating delays in system dynamics.
14.3.1 Pipeline delays.
14.3.2 Exponential delays.
14.3.3 Information delays.
14.4 System dynamics modelling.
14.4.1 Modelling from the outside in.
14.4.2 Modelling from the inside out.
Exercises.
References.
15 System dynamics in practice.
15.1 Associated Spares Ltd.
15.1.1 The problem as originally posed.
15.1.2 The multi–echelon system.
15.1.3 The retail branch model.
15.1.4 The regional warehouse model.
15.1.5 The central warehouse model.
15.1.6 The total system model.
15.1.7 Some conclusions.
15.1.8 A postscript.
15.2 Dynastat Ltd.
15.2.1 An expansion programme.
15.2.2 The manpower problem.
15.2.3 Recruitment.
15.2.4 Turnover.
15.2.5 Some effects of this structure.
15.2.6 Validating the model.
15.2.7 Simulation results.
15.2.8 Predicting length of service.
15.2.9 The value of the exercise to Dynastat.
15.3 System dynamics in practice.
15.3.1 Simple models.
15.3.2 Communication.
15.3.3 New thinking.
15.3.4 Evolutionary involvement.
References.
Index.Côte titre : Fs/19724 Exemplaires (1)
Code-barres Cote Support Localisation Section Disponibilité Fs/19724 Fs/19724 Livre Bibliothéque des sciences Français Disponible
Disponible
Titre : Conduire un projet informatique Type de document : texte imprimé Auteurs : Philippe Taché, Auteur Editeur : Paris : Eyrolles Année de publication : 2014 Collection : Les Leviers du développement Importance : 1 vol. (192 p.) Présentation : graph., couv. ill. en coul. Format : 21 cm ISBN/ISSN/EAN : 978-2-212-55915-6 Langues : Français (fre) Catégories : Informatique Mots-clés : projet informatique
Gestion de projets
Informatique : GestionIndex. décimale : 658.4 Gestion au niveau des cadres Résumé :
Comment mener à bien un projet informatique ? Quelles sont les composantes de succès ? Le processus en phases est-il le même dans les PME et les grandes entreprises ? Quelles sont les méthodes pour maîtriser les coûts des développements ? L'auteur vous propose d'acquérir les savoirs nécessaires pour piloter la création de valeur, en vous apportant des : éléments de théorie ; études de cas et des exemples pour faciliter la compréhension ; exercices concrets d'application ; compléments en ligne et un guide de réflexion pour vous aider à régler toute question soulevée par votre pratique personnelleNote de contenu :
Sommaire
Une vision d'ensemble pour se situer
Théorie, méthodes, concepts utilisés
Etudes de cas - A faire ou ne pas faire
Exercices d'acquisition des points clés
Réponses et guides de réflexion
Bonnes pratiques de conduite de projet informatique
Compléments à téléchargerCôte titre : Fs/16181-16185 En ligne : https://www.amazon.fr/Conduire-projet-informatique-leviers-d%C3%A9veloppement-eb [...] Format de la ressource électronique : Conduire un projet informatique [texte imprimé] / Philippe Taché, Auteur . - Paris : Eyrolles, 2014 . - 1 vol. (192 p.) : graph., couv. ill. en coul. ; 21 cm. - (Les Leviers du développement) .
ISBN : 978-2-212-55915-6
Langues : Français (fre)
Catégories : Informatique Mots-clés : projet informatique
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Informatique : GestionIndex. décimale : 658.4 Gestion au niveau des cadres Résumé :
Comment mener à bien un projet informatique ? Quelles sont les composantes de succès ? Le processus en phases est-il le même dans les PME et les grandes entreprises ? Quelles sont les méthodes pour maîtriser les coûts des développements ? L'auteur vous propose d'acquérir les savoirs nécessaires pour piloter la création de valeur, en vous apportant des : éléments de théorie ; études de cas et des exemples pour faciliter la compréhension ; exercices concrets d'application ; compléments en ligne et un guide de réflexion pour vous aider à régler toute question soulevée par votre pratique personnelleNote de contenu :
Sommaire
Une vision d'ensemble pour se situer
Théorie, méthodes, concepts utilisés
Etudes de cas - A faire ou ne pas faire
Exercices d'acquisition des points clés
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Compléments à téléchargerCôte titre : Fs/16181-16185 En ligne : https://www.amazon.fr/Conduire-projet-informatique-leviers-d%C3%A9veloppement-eb [...] Format de la ressource électronique : Exemplaires (5)
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DisponibleFs/16182 Fs/16181-16185 livre Bibliothéque des sciences Français Disponible
DisponibleFs/16183 Fs/16181-16185 livre Bibliothéque des sciences Français Disponible
DisponibleFs/16184 Fs/16181-16185 livre Bibliothéque des sciences Français Disponible
DisponibleFs/16185 Fs/16181-16185 livre Bibliothéque des sciences Français Disponible
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