HTML & JavaScript pour les Nuls

Apprenez à parler Web ! Grâce à ce livre, HTML, le langage de base du Web, et JavaScript celui qui permet d'animer vos pages sont enfin à la portée du commun des mortels ! Apprenez à mettre en oeuvre les balises, les frames, la gestion des cookies, les images réactives et les rollovers en quelques heures, et bientôt, HTML et JavaScript n'auront plus de secret pour vous ! Découvrez : Les bases pour créer des pages Web ; Les CSS ; Les tableaux ; Formulaires et scripts ; XHTML ; JavaScript et les cookies ; Les pages Web interactives ; Les images réactives et les rollovers.

Résumé : Au coeur des systèmes d'informations se trouvent les bases de données relationnelles, outils informatiques incontournables. Pour les comprendre, mieux les appréhender, voire les utiliser, nous avons choisi d'allier expériences professionnelles et pédagogiques. Cet ouvrage s'adresse donc aux étudiants de BTS-SIO, d'IUT informatique, de classes préparatoires et d'écoles d'ingénieurs, mais également aux développeurs débutants utilisateurs des SGBDR et de leur langage SQL. Chaque étudiant retrouvera les éléments de son programme, de la théorie relationnelle à la mise en oeuvre de SQL, avec de nombreux exercices d'entraînement. Pour aller plus loin, les questions rencontrées lors d'une pratique professionnelle sont aussi abordées. En complément, vous trouverez sur le site sqlparexemple l'ensemble des exercices corrigés et les éléments techniques dont vous aurez besoin.

L'apprentissage automatique (Machine Learning) est aujourd'hui en pleine explosion. Mais de quoi s'agit-il exactement, et comment pouvez-vous le mettre en oeuvre dans vos propres projets ? L'objectif de cet ouvrage est de vous expliquer les concepts fondamentaux du Machine Learning et de vous apprendre à maîtriser les outils qui vous permettront de créer vous-même des systèmes capables d'apprentissage automatique. Vous apprendrez ainsi à utiliser Scikit-Learn, un outil open source très simple et néanmoins très puissant que vous pourrez mettre en oeuvre dans vos systèmes en production. Apprendre les bases du Machine Learning en suivant pas à pas toutes les étapes d'un projet utilisant Scikit-Learn et pandas. Ouvrir les boites noires pour comprendre comment fonctionnent les algorithmes. Explorer plusieurs modèles d'entraînement, notamment les machines à vecteur de support (SVM). Comprendre le modèle des arbres de décision et celui des forêts aléatoires, et exploiter la puissance des méthodes ensemblistes. Exploiter des techniques d'apprentissage non supervisées telles que la réduction de dimensionnalite. la classification et la détection d'anomalies.

Fuite de données personnelles, piratage massif, espionnage économique, infection de systèmes informatiques sensibles, propagation de " rançongiciels ", usurpation d'identité, craintes vis-à-vis des paiements par carte bancaire : les questions relatives à la cybersécurité hantent l'actualité. Il est cependant difficile d'appréhender sereinement, à travers ce flux d'information continu et massif, la portée des problèmes et de leurs solutions. Car la question est difficile, hautement technique, à la croisée des mathématiques, de l'informatique et de l'électronique, ce qui la rend mystérieuse pour qui n'est pas spécialiste. Or, l'omniprésence des outils informatiques dans la vie quotidienne comme professionnelle, tous secteurs d'activités confondus, fait aujourd'hui de la cybersécurité un enjeu majeur qui nous concerne tous. La recherche vise à résoudre les défis qui permettront demain de garantir un monde plus sûr. Cet ouvrage fait le point sur treize d'entre eux et permet de dépister les fantasmes qui entourent la cybersécurité, en apportant un éclairage scientifique à destination des ingénieurs, chercheurs, décideurs et plus généralement de toute personne désireuse d'en apprendre davantage.