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Comme pour toute nouvelle technologie, le Big Data apporte son lot de nouveaux termes. Certains sont nés dans le cerveau des développeurs, d'autres viennent de la statistique. 3V: Volume, Vitesse, variété, c'est, selon les consultants, les trois critères clés qui définissent une plateforme Big Data. Le volume est le critère le plus souvent évoqué, avec la capacité de traiter des To voire des Po de données, mais ce n'est pas le seul. Le critère vitesse est important pour bon nombre d'applications Big Data dont certaines sont temps réel, le critère variété évoque la capacité d'un système à pouvoir traiter des données hétérogènes et non structurées. A ces 3V initiaux, certains ont ajouté le V de Valeur et le V de véracité. Algorithmes: Si dans le Big Data, la donnée est le sang du système, le moteur d'intégration de données, le cœur, les algorithmes en sont le cerveau. Ce sont les algorithmes, basés sur les statistiques, l'intelligence artificielle qui analysent les données. Algorithmes de Boosting: Les algorithmes de Boosting ou encore de stratégies adaptatives sont une classe d'algorithmes de Machine Learning permettant d'améliorer la précision d'algorithme peu précis.

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Un scoring peut notamment être calculé selon la méthode RFM (Récence, Fréquence, Montant). Spark: Modèle de programmation Big Data publié sous licence open source sous l'égide de la fondation Apache. La solution est de type distribuée et "in-memory" et s'avère bien plus rapide qu'Hadoop. Surapprentissage: Phénomène qui affecte certains algorithmes de Machine Learning, notamment les réseaux de neurones, et qui voit leur efficacité décroitre au-delà d'un certain seuil. Engorgé par trop de données, l'algorithme perd peu à peu son pouvoir prédictif. YARN: Outil de gestion des tâches d'un cluster Hadoop.

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Vous lisez un article de blog, regardez une vidéo relatif à l'univers de la Data, s'il y a un mot que vous ne comprenez pas, référencez vous à ce glossaire! API Une API (ou Application Programming Interfac e) est un moyen pour des développeurs d'appeler via des requêtes HTTP un programme externe pouvant être incorporé dans une application web. En d'autres termes, cela permet de requêter des données à une application. Par exemple, vous pouvez demander à Twitter des données sur les derniers tweets postés sur la plateforme. Vous pouvez aussi connecter des applications entre elles où vous pourriez par exemple requêter des données de votre CRM pour les utiliser dans Google Spreadsheet. ‍ Si vous souhaitez voir des cas d'applications sans coder, n'hésitez pas à regarder 👉👉 Big Data Le Big Data est un terme utilisé pour désigner un volume de données extrêmement important, qui devra être traité par plusieurs machine à la fois (ou clusters) via un système de calcul distribué comme Spark ou Hadoop.

— Machine Learning — Ce processus d'automatisation de l'apprentissage fait appel à des logiques d'Intelligence Artificielle pour mettre une machine en capacité d'assimiler elle-même des modèles à partir des données auxquelles elle a accès. Avec le Machine Learning, certains systèmes vont pouvoir améliorer leur performance prédictive, optimiser leur fonctionnement général et gagner en clarté dans leur mode de représentation de la donnée. — Map Reduce — Map Reduce est un modèle d'architecture et de développement informatique qui permet de procéder à des calculs parallèles sur des masses de données. En distribuant celles-ci dans un cluster de machines, il va permettre le traitement de volumétries importantes. — Master Data Management — Le MDM est un référentiel ayant la capacité à gérer efficacement des données références qui peuvent être de plusieurs types (clientes, produits, etc. ), de manière à ce que celles-ci soient complètes, cohérentes et exactes. — Objets connectés — La hausse du nombre de systèmes et d'équipements branchés sur le réseau internet génère des quantités de plus en plus massives d'informations.

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