Dunod

  • Si vous vous intéressez au traitement des données avec le langage Python, cet ouvrage s'adresse à vous. Que vous soyez débutant en Python ou que vous ayez une expérience significative, il vous apportera les clés pour utiliser ce langage en data science.
    Ce livre répond à de nombreuses questions sur Python :
    - Comment utiliser Python en data science ?
    - Comment coder en Python ?
    - Comment préparer des données avec Python ?
    - Comment créer des visualisations attractives avec Python ?
    - Comment appliquer des modèles de machine learning et de deep learning avec Python ?
    - Comment passer aux environnements big data ?
    Vous apprendrez à tirer parti des multiples outils Python tels que Anaconda, Jupyter, NumPy, Pandas, Matplotlib, Seaborn, Bokeh, Scikit-Learn, TensorFlow, PySpark... pour mettre en place vos traitements.
    Cette deuxième édition est complétée et enrichie par des mises à jour de code liées aux évolutions de Python et des packages de data science. Des données plus récentes sont aussi utilisées.
    L'ensemble du code compris dans cet ouvrage est disponible sous la forme de notebooks Jupyter dans le repository public de l'auteur : https://github.com/emjako/pythondatascientist

  • Tout JavaScript

    Olivier Hondermarck

    Javascript est un langage de programmation très répandu pour la conception de pages web interactives (côté utilisateur).
    Cet ouvrage propose une formation complète au langage et une ouverture à tout son environnement.
    Tous les exemples et les exercices du livre sont accessibles sur le site de l'auteur toutjavascript.com avec :
    - le code source colorisé, - le résultat du script, - une émulation de la console Javascript.

  • Kotlin est un langage de programmation orienté objet conçu principalement par une équipe de programmeurs chez JetBrains basée en Russie (son nom vient de l'île de Kotline, près de St. Petersbourg).
    Google a annoncé en 2017 que Kotlin devenait le second langage de programmation officiellement pris en charge par Android, après Java. Le 8 mai 2019 Kotlin est devenu le langage de programmation voulu et recommandé par Google pour le développement des applications Android.
    Ce livre est un outil d'apprentissage généraliste pour acquérir un socle de connaissances. Il est "agnostique" dans le sens où il ne se limite pas à l'univers Android, mais permet également d'apprendre à développer des applications qui tourneront sur MacOS ou Windows.
    Chaque chapitre possède une ou deux sections intitulées "Pour les plus curieux"" qui vont un peu plus en profondeur. La plupart des chapitres se terminent par des "challenges" qui sont des exercices d'application.

  • Ce livre est destiné aux développeurs débutants en Go, mais connaissant déjà d'autres langages courants comme C, Java, JavaScript, PHP ou Python. Il leur permet d'être opérationnels avec le langage Go en quelques jours en transposant leurs connaissances, pour apprendre à créer des programmes à la fois économes en énergie et capables d'utiliser efficacement les machines multicoeurs.
    Avec plus de 150 listings à l'appui, il décrit :
    - les choix fondamentaux des créateurs du langage ;
    - les détails de sa syntaxe, depuis son soutien d'Unicode jusqu'à l'implémentation de ses structures de données natives ;
    - ses mécanismes de contrôle de flux et de traitement des erreurs ;
    - ses fonctions intégrées, y compris réflexion et métaprogrammation ;
    - l'ensemble des mécanismes qu'il inclut pour la programmation concurrente ;
    - ses choix en matière d'organisation du code, des paquets aux modules en passant par les espaces de travail, le vendoring et les outils communautaires.
    Le texte couvre toutes les versions de Go 1.0 jusqu'à Go 1.14 et certaines des évolutions futures déjà annoncées.

  • Présenter DevOps et dissiper le halo qui entoure ce mot à la mode est une gageure d'autant plus nécessaire que ce mouvement jusqu'ici émergent s'est transformé en une vague qui déferle sur l'ensemble des DSI françaises engagées dans la transformation digitale et la quête d'agilité.
    Comment résister en effet à la promesse de plus de productivité, de réactivité et de sûreté de fonctionnement lorsqu'elle se conjugue avec plus de satisfaction des utilisateurs et de plaisir au travail ?
    Clair et précis, cet ouvrage de référence aborde successivement tous les points clés qui fondent le modèle opératoire DevOps. Pragmatique, il explique précisément comment mettre la DSI en mouvement vers l'agilité.
    La première partie souligne la logique Lean de DevOps et l'importance du déploiement continu, clé de voûte de la sûreté de fonctionnement de l'informatique.
    La seconde partie explique comment conduire le changement vers une DSI plus agile en analysant l'écart entre l'informatique des sociétés Internet et celle des DSI plus traditionnelles. Elle permet une réflexion sur l'architecture d'entreprise, la transformation digitale et les nouvelles relations de travail.
    Les ajouts de cette troisième édition concernent notamment DevSecOps, qui recouvre les modalités de la sécurité informatique lorsque l'entreprise travaille en mode DevOps, et l'évolution des pratiques d'externalisation.

  • Ce livre s'adresse aux développeurs, concepteurs et intégrateurs de logiciels ainsi qu'aux chefs de projets et aux architectes.
    Avec la montée en charge du big data, et du cloud computing, la fiabilité des logiciels est plus importante que jamais.
    Concevoir du premier coup et sans aucune erreur un logiciel qui comporte plusieurs millions de lignes de code et plusieurs centaines de composants est évidemment impossible. La nécessité de faire des tests au cours des différentes phases de conception paraît évidente et pourtant, dans la pratique, les tests sont souvent négligés et relégués au second plan.
    L'objectif de cet ouvrage est triple :
    -- donner les bases et les bonnes pratiques pour concevoir et mener à bien des tests ;
    -- fournir un référentiel en termes de méthodes et de vocabulaire ;
    -- préparer la certification ISTQB du métier de testeur.
    Cette quatrième édition rend compte des évolutions dans la pratique des tests logiciels au cours des trois dernières années.

  • Cet ouvrage s'adresse à tous les DSI, directeurs fonctionnels, responsables métiers ainsi qu'aux acteurs de l'évolution du SI et de la transformation digitale, qu'ils soient architectes, urbanistes, consultants, Chief Digital Officers...
    Cet ouvrage constitue un véritable guide pour tous ces acteurs :
    - Il dresse un état des lieux et propose une analyse critique des tableaux de bord les plus couramment utilisés.
    - Il donne aux DSI et aux décideurs les moyens de réfléchir aux indicateurs qu'ils utilisent au quotidien dans leur entreprise.
    - Il expose les principes de construction des tableaux de bord et des bons indicateurs de performances.
    - Il met en garde contre les mauvaises pratiques en matière de gestion budgétaire et propose des pistes de solution.
    - Il propose des exemples d'indicateurs pour piloter la transformation digitale.
    - Il établit une analyse des bonnes et mauvaises pratiques du benchmarking.
    - Il détaille tout l'intérêt des indicateurs qualitatifs proactifs, véritables révélateurs de signaux faibles.
    - Il fournit plusieurs approches pour le pilotage des projets et des fournisseurs.
    - Il donne des conseils sur l'utilisation des tableaux de bord comme outils opérationnels de communication factuels et puissants.
    - Enfin il fournit des pistes de réflexion sur la gestion en temps de crise.

  • Cet ouvrage s'adresse aux responsables des systèmes d'information, aux architectes, aux maîtrises d'ouvrages et aux maîtrises d'oeuvre, ainsi qu'aux développeurs de solutions et aux responsables de production. Les architectures orientées services (SOA) s'imposent dans l'univers des systèmes d'information depuis maintenant une quinzaine d'années, et ce style d'architecture s'est adapté pour suivre les changements majeurs apportés par les géants du web et la transformation digitale des entreprises. L'objectif des auteurs est d'expliquer comment organiser, construire et déployer en entreprise, une architecture à base de services. Ils expliquent pourquoi SOA répond à la nécessité d'avoir un SI agile, et présentent une méthodologie avec les deux points de vue complémentaires : celui du métier et celui de la technique. Cet ouvrage montre aussi comment le recours aux architectures de services permet de construire une architecture cohérente à l'échelle de l'entreprise. Des patterns et des solutions sont présentés pour satisfaire les exigences de robustesse et de performance qui résultent d'une double émergence : celle des microservices distribués dans un contexte de collaboration DevOps, et celle des flots d'évènements temps réel dans des SI connectés aux objets du monde réel. Enfin, une démarche pratique est proposée avec des étapes et des jalons pour conduire un cheminement progressif d'architecture de services.

  • Cet ouvrage s'adresse à tous ceux qui souhaitent s'initier à Scrum, et à ceux qui ont déjà une expérience « agile » et souhaitent approfondir leurs connaissances.
    Les rôles emblématiques de ScrumMaster et de Product Owner sont expliqués en détail, ainsi que la façon dont l'équipe s'organise pour produire une version à chaque sprint en suivant des pratiques collaboratives.
    Ces notions, qui ont fait le succès de Scrum, sont toujours le coeur de cette cinquième édition qui a été revue et adaptée pour apporter au lecteur l'esprit de Scrum, au-delà du simple mode d'emploi.
    L'ouvrage montre comment Scrum continue à se répandre, faisant surgir de nouveaux défis, poussant à de nouvelles réponses, contribuant ainsi à créer un écosystème agile.

    /> « ...ce livre ne se résume pas au Scrum officiel, mais bien à sa pratique vivante qui absorbe, essaye, rejette, intègre les bonnes idées et les bonnes pratiques des dix ou vingt dernières années. » Extrait de la préface de Pablo Pernot.

  • 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.
    Les ajouts de cette troisième édition concernent principalement la vision d'architecture d'entreprise, nécessaire pour intégrer les innovations du Big Data au sein des organisations, et le Deep Learning pour le NLP (Natural Language Processing, qui est l'un des domaines de l'intelligence artificielle qui a le plus progressé récemment).

  • Le refactoring, ou ré-ingénierie du code, est l'opération consistant à retravailler le code source d'un programme de façon à en améliorer la lisibilité et par voie de conséquence la maintenance. Il ne s'agit pas de le compléter ou d'en corriger des bugs, mais d'en améliorer la structure sans en altérer le fonctionnement.
    Ce livre, réédité fin 2018, est l'ouvrage de référence du refactoring. Il commence par un chapitre exemple pour bien faire comprendre ce qu'est (et n'est pas) le refactoring. Le chapitre suivant explique les principes et l'utilité de cette démarche. Le troisième chapitre montre comment repérer le code "douteux", et le quatrième comment construire des tests. Les chapitres suivants rassemblent un éventail de solutions à apporter en fonction des problèmes rencontrés.
    Dans cette deuxième édition, c'est le langage Javascript qui a été choisi pour illustrer les exemples.

  • Pendant longtemps déployer du code en production revenait à tenter de transporter de l'eau entre ses mains : c'était fonctionnel, mais pas vraiment optimal. Comme l'eau filant entre les doigts il manquait toujours une partie des données de configuration lors du déploiement. Aujourd'hui nous sommes entrès dans l'ère des architectures à bases de conteneurs et Docker propose des réponses nettement plus satisfaisantes.
    Cet ouvrage a plusieurs objectifs :
    - vous expliquer le concept de conteneur et d'architectures à base de conteneurs (CaaS, DCOS, Kubernetes, Mesos, etc.) ;
    - vous apprendre à installer Docker (mais aussi Compose, Swarm, Kitematic, etc.) sur un poste de travail, dans un environnement serveur ou dans le cloud ;
    - vous montrer comment utiliser Docker pour créer des images, manipuler des conteneurs et configurer votre environnement ;
    - vous fournir des exemples didactiques et réutilisables d'architectures plus complexes (architectures multi- conteneurs, développement, intégration continue, implémentation de clusters multi-hôtes...).

  • Le traitement automatique du langage est une branche importante de l'intelligence artificielle et du machine learning dont l'objectif est de parvenir à "comprendre" et analyser des textes afin d'en extraire des connaissances sans intervention humaine. Les champs d'application sont à la fois très variés et très vastes (traduction instantanée en plusieurs langues, commandes vocales, agents conversationnels, analyse de CV, veille économique...).
    Cet ouvrage dresse un état de l'art de cette discipline, en explique les bases théoriques et informatiques, les approches linguistiques classiques et les approches statistiques plus modernes.
    L'exemple de l'analyse des suggestions rassemblées lors du Grand débat national à l'aide de ces méthodes d'IA sert d'illustration.

  • L'objectif des systèmes Kanban, nés dans l'industrie automobile au Japon dans les années 1950, est d'arriver à équilibrer la production et la demande. Aujourd'hui, l'univers du développement logiciel adapte ces concepts pour ses propres besoins, et l'objectif de ce livre est de vous expliquer comment.
    La première partie propose un tour d'horizon de l'approche Kanban, la situe par rapport aux autres méthodes de développement logiciel, et explique les étapes de sa mise en oeuvre.
    La deuxième partie décrit le noyau de la méthode Kanban et suit la démarche d'implémentation.
    La troisième partie montre comment l'usage de Kanban peut aussi être étendu aux aspects managériaux.
    Un « roman d'entreprise » permet d'illustrer les notions théoriques en présentant des situations du quotidien dans une entreprise qui pourrait être la vôtre.
    Cette deuxième édition comporte des ajouts sur l'évaluation de la mise en oeuvre de cette méthode, sur les enjeux côté "métiers" et sur la gestion de portefeuille.

  • Google déploie 2 millions d'applications sur containers par semaine. Kubernetes, créé à l'origine par Google, est un logiciel qui permet d'automatiser la montée en charge et la gestion d'applications informatiques sur des infrastructures virtuelles (containers). Kubernetes est complémentaire de Docker : ce dernier permet de gérer le cycle de vie des conteneurs, alors que Kubernetes se charge de l'orchestration et de la gestion d'un grand nombre de conteneurs.
    Ce guide vous explique comment Kubernetes et la technologie des containers peut vous aider à atteindre de meilleurs niveaux de vitesse d'agilité de fiabilité et d'efficacité avec vos infrastructures virtuelles.

  • Depuis 2015, Spark s'impose comme le standard de-facto pour le big data : en apportant simplicité d'usage, puissance de calcul, analyses en temps réel, algorithmes de machine learning et deep learning, le tout accessible en Python. Spark est devenu la porte d'entrée incontournable des projets de valorisation de données.

    Alors que vient de sortir Spark 3, les environnements simplifiés « clicks boutons » sont légion. Mais pour les utiliser à bon escient, il vous faudra comprendre le fonctionnement interne de Spark afin de paramétrer correctement votre cluster et vos applications.
    C'est ce que propose ce livre : vous emmener dans une compréhension fine des tenants et aboutissants de Spark, depuis son installation et sa configuration jusqu'à l'écriture et l'exécution d'applications.

    L'analyse des données n'est utile que dans des cas business précis. C'est pourquoi nous insistons sur une méthode d'analyse des données qui vous permettra de connaître les étapes d'un projet de machine learning, et les questions indispensables à se poser pour réussir une analyse pertinente. Nous l'illustrons via un exemple complet d'une entreprise (virtuelle) de location de vélo en libre service.

    Ainsi, en lisant ce livre, vous maîtriserez l'outil et la méthode adéquats pour valoriser vos données de manière éclairée, vous assurant une meilleure efficacité et rentabilité de vos projets data.

    Le code du livre est disponible sur Github.

  • C++ est l'un des langages de programmation les plus répandus pour le développement logiciel. Il est utilisé sur une grande variété de plates-formes matérielles et de systèmes d'exploitation. Sa première normalisation date de 1998 puis il été complété et amélioré en 2003, en 2011 et plus récemment en 2014.

    Scott Meyers est l'un des grands spécialistes de ce langage. Ses deux précédents ouvrages font référence au niveau international pour le langage C++. Ce nouveau titre a été construit en retenant 42 sujets importants dans les ajouts du C++11 et du C++14. Chacun de ces ajouts est expliqué en détail pour que le lecteur puisse en tirer le meilleur parti.

  • Ce livre s'adresse à tous ceux qui s'intéressent aux systèmes d'informations innovants et qui pensent que l'organisation est aussi importante que la technique pour réussir.
    DevOps est une démarche qui permet aux équipes de développement et d'infrastructure de collaborer plus efficacement face aux nouvelles exigences du monde logiciel imaginées et mies en pratique par les géants du web.
    À l'ère du continuous delivery et du cloud, DevOps s'inscrit dans le prolongement des méthodes agiles et s'inspire d'autres expériences telles que Lean Startup, Scrum...
    L'originalité de ce livre est d'aborder le sujet sous différents points de vue pour répondre au mieux aux interrogations et problématiques pratiques de tous les métiers concernés qu'il s'agisse des développeurs, des opérationnels, mais aussi du management de la DSI et des acteurs métiers.
    Cet ouvrage offre ainsi une vision à 360° de la démarche DevOps. II a été rédigé de manière pédagogique et concrète pour vous donner toutes les informations dont vous avez besoin pour entreprendre une démarche DevOps dans votre organisation.

    Cette deuxième édition a été complétée par des retours d'expérience de sociétés ayant mis en oeuvre une démarche DevOps (Critéo, BlaBlaCar, Cegid), par une actualisation de la partie technique, par la réécriture du chapitre 7 (DevOps pour la stratégie business).

  • Le langage R est un langage open source de traitement des données et d'analyse statistique.  L'objectif de cet ouvrage est d'apprendre le traitement des données avec R à tous ceux qui doivent produire des statistiques descriptives, des graphiques et des exports de tableaux.
    Le contenu ne se limite pas à la modélisation statistique, mais il montre tout ce qu'il faut savoir faire avant, autour et après la construction du modèle qu'il s'agisse d'importation et de préparation des données ou de restitution des résultats.

    Ce livre a été conçu pour tirer pleinement parti de R en se concentrant sur les outils les plus courants  (packages de base, reshape2, dplyr, tidyr, data.table) et en proposant des exercices sur de très gros volumes de données.
    Ces exercices accessibles en ligne utilisent des données en open data mises à disposition du public par AirBnB (réservation de 35 000 logements parisiens sur 700 jours).
     

  • 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 les interfaces web (avec Angular, React, HTML 5...) et sur le fonctionnement (serverless ou avec les containers Docker et Kubernetes).
    Plusieurs autres chapitres ont également été actualisés sur le cloud hybride, sur les datacenters et sur les changements induits par DevOps.

  • PRINCE (PRojects IN Controlled Environments) est une méthode structurée de gestion de projets basée sur des processus, des thèmes et des principes qui s'applique à tout type de projets, informatiques ou non. Elle est simple et structurante et permet aux entreprises qui la mettent en oeuvre d'optimiser leur organisation en définissant des redevabilités claires, de se focaliser sur ce qu'elles cherchent à produire et pas seulement sur les activités, et de pouvoir assurer un contrôle de haut niveau sur de multiples projets. Elle fournit également un excellent outil de contrôle sur les projets développés avec des méthodes agiles en informatique.
    Cet ouvrage vous permettra de comprendre et de maîtriser les concepts de PRINCE2. Il comporte des QCM d'entraînement aux examens pour préparer les deux certifications PRINCE2 :
    L'examen "Fondamental" (Foundation) et l'examen "Praticien" (Practitioner).
    Cette troisième édition a été mise à jour avec Prince2 Update 2017. Elle comporte des examens blancs conformes à cette nouvelle version ainsi qu'un complément sur Prince2 Agile.

  • Une user story est une description simple et compréhensible d'une fonctionnalité logicielle telle que l'imagine l'utilisateur et telle qu'il la décrit.
    Le mapping de ces user stories consiste à placer celles-ci dans une carte en deux dimensions avec un axe horizontal chronologique qui matérialise l'ordre dans lequel l'utilisateur va se servir des différentes fonctions, et avec un axe vertical qui matérialise la priorité de ces fonctions.
    L'une des idées fortes de cette méthode est de proner un dialogue approfondi, concret et très en amont entre les futurs utilisateurs et les concepteurs de logiciel sur ce qui est attendu du futur produit.
    Le story mapping est donc une méthode de compréhension mutuelle des spécifications d'un logiciel qui vient en complément des méthodes agiles telles que Scrum. Elle a été conçue par Jeff Patton et connaît un fort développement en ce moment.

  • Ce livre fait ressortir les points saillants d'un projet d'urbanisation et de BPM (Business Process Management). Il explique comment le mener à terme avec succès et insiste sur la rentabilité d'une telle démarche. Il se compose de trois parties : la première présente l'intérêt d'une démarche d'urbanisation, en partant des objectifs opérationnels du DSI ; la deuxième répond à six contraintes fondamentales, mais souvent ignorées : le coût, l'agilité, l'exploitation, la conduite du changement, la gestion des données distribuées et la flexibilité du déploiement ; la dernière partie donne la vision de l'auteur sur les grandes tendances des systèmes d'information, comme par exemple l'offshore et l'automatisation des développements.
    Les mises à jour de cette 4e édition portent sur la partie prospective de l'ouvrage, sur le cloud computing, et sur la complexité dans l'urbanisation du SI.

  • Cet ouvrage s'adresse aux urbanistes et architectes d'entreprise, maîtrises d'ouvrage et maîtrises d'oeuvre, directions métier et DSI, étudiants et consultants.
    L'architecture d'entreprise est une activité délicate à maîtriser dans toutes ses dimensions : l'organisation, le métier, le SI, la technique. La norme TOGAF® (The Open Group Architecture Framework) s'impose comme le standard prépondérant dans ce domaine.
    L'objet de ce livre, très orienté solutions, est d'apporter un point de vue de praticiens sur la modélisation d'architectures d'entreprise avec TOGAF® :
    -- Les premiers chapitres (1 à 6) décrivent le standard TOGAF® et sa structure, depuis la méthode de transformation de l'architecture jusqu'à la gouvernance ;
    -- Les suivants (7 à 11) fournissent des pratiques de modélisation d'architecture d'entreprise. Ils donnent des exemples de livrables TOGAF® dans le cadre d'une étude de cas ;
    -- Le chapitre 12 détaille les pratiques sur trois thèmes majeurs de l'architecture d'entreprise (architecture orientée service, processus métier et informations) ;
    -- Un responsable Architecture d'entreprise témoigne de la mise en pratique de TOGAF® dans une grande entreprise (chapitre 13) ;
    Cette troisième édition comporte une partie entièrement nouvelle sur ArchiMate, qui est le nouveau système de notation conçu pour couvrir toutes les phases de TOGAF.

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