La finance d`entreprise à l`heure de la data science Cas : Gestion de portefeuille avec R et Python Bourse d`Alger
| dc.contributor.author | Irbouh, Melina | |
| dc.contributor.author | Harireche, Celina | |
| dc.date.accessioned | 2023-10-05T07:56:03Z | |
| dc.date.available | 2023-10-05T07:56:03Z | |
| dc.date.issued | 2023-07-04 | |
| dc.description | 176 p.:ill;30cm.(+cd) | en |
| dc.description.abstract | Au cours des dernières décennies, les progrès rapides des technologies de l'information et des communications ont donné lieu à une explosion de la quantité d'informations disponibles, marquant ainsi l'avènement de l'ère des méga données. Chaque jour, des milliards d'octets de données sont générés à partir de diverses sources telles que les capteurs, les appareils mobiles, les transactions en ligne et les réseaux sociaux. Cet énorme effort a conduit à la naissance d'un nouveau domaine interdisciplinaire appelé "science des données", dont les principes et les techniques visent à l'extraction automatique d'informations et de connaissances potentiellement utiles à partir des données. Le secteur financier mondial, qui est l'une des industries les plus lucratives au monde, a été l'un des premiers à identifier le potentiel de profit des données massives (big data). Cela n'a rien de surprenant : les investisseurs ont toujours cherché à prédire les évolutions du marché afin de réaliser les meilleurs investissements et d'acquérir un avantage concurrentiel. Cependant, la quantité de données collectées par le secteur financier pose un problème . L'un des plus grands problèmes est de savoir comment utiliser au mieux toutes ces données non structurées (c'est-à-dire des données complètement désorganisées et dépourvues de modèle cohérent) pour en tirer profit . | en |
| dc.identifier.citation | Finance d'entreprise | en |
| dc.identifier.uri | https://dspace.ummto.dz/handle/ummto/22321 | |
| dc.language.iso | fr | en |
| dc.publisher | Université Mouloud Mammeri Tizi Ouzou | en |
| dc.subject | Finance d’entreprise | en |
| dc.subject | Big data | en |
| dc.subject | Logiciel Python | en |
| dc.subject | Bourse d'Alger | en |
| dc.subject | Gestion portefeuille avec R | en |
| dc.subject | Hadoop | en |
| dc.subject | Science des données | en |
| dc.title | La finance d`entreprise à l`heure de la data science Cas : Gestion de portefeuille avec R et Python Bourse d`Alger | en |
| dc.type | Thesis | en |