Cet ouvrage s'adresse à tous ceux qui cherchent à tirer parti de l'énorme potentiel des « technologies Big Data », 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...) ;• des outils les plus répandus (écosystème Hadoop, Storm...) ;• d'exemples d'applications ;• d'une organisation typique d'un projet de data science.Cette deuxième édition est complétée et enrichie par des mises à jour sur les réseaux de neurones et sur le Deep Learning ainsi que sur Spark.