Lexique Big Data / Prix Algimouss Toiture Terrasse

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Saturday, 17 August 2024

Avec l'internet des objets, des opportunités business importantes s'offrent aux entrepreneurs, mais également une multitude de défis pour réussir à tirer partie des flux de données échangés entre les systèmes. — Smart Data — Si la notion de Big Data sert à qualifier les technologies autour du traitement de volumes de données de plus en plus important, la notion de Smart Data désigne, quant à elle, la capacité à adresser un use case précis en collectant les données les plus pertinentes et celles qui seront facilement exploitables. Ce terme est davantage tourné vers l'efficacité du ciblage que vers l'importance de la volumétrie. — Temps réel — Le temps réel est l'une des principales caractéristiques du Big Data. Lexique big data – theoretical. La donnée n'est plus figée à un instant T, au contraire, elle est captée en temps réel. Cette notion de temps réel ne signifie pas toujours l'instantanéité, et peut renvoyer à différentes temporalités en fonction de la réalité du business. — Valeur — Il est important de déterminer quelle donnée apportera le plus de valeur ajoutée à l'entreprise afin de ne pas stocker tout et n'importe quoi.

Lexique Big Data – Theoretical

Trois étapes: Map: Diviser les données à traiter en partitions indépendantes (envoi les données et la fonction à un endroit donné), Exécuter les fonctions en parallèle Reduce: Combiner les résultats (opération inverse du Map) ⇒ En synthèse, le stockage et l'exécution coexistent au même endroit. NLP – Natural Language Processing: ou traitement automatique du language naturel (TALN) en français. Ce sont des traitements qui permettent aux machines de mieux comprendre les éléments de languages de l'homme pour mieux interagir avec lui. NoSQL – Not Only SQL (Structured Query Language): Se réfère à une base de données qui n'utilise pas (ou pas seulement) des tables et relations de tables (i. e. modèle relationnel appelé RDBMS), comme dans les bases de données classiques. Convient aux bases de données volumineuses. On dénombre 4 types de bases de données NoSQL: Orientées colonnes (cf. Le vocabulaire du Data Scientist pour les nuls | Devenir Data Scientist. BigTable), Orientée graphe, Orientées clé-valeur et Orientées document. Exemple pour la base orientée graphe: Python: Langage de programmation Open Source, très utilisé dans le traitement des données en masse.

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‍ Machine Learning L'apprentissage automatique ou Machine Learning est un terme utilisé pour désigner la capacité d'algorithmes statistiques entraînés à accomplir une tâche de manière répétitive grâce à des données d'apprentissage. Cette tâche est souvent à caractère prédictif, comme par exemple la prédiction de comportements d'achat, de revenus etc. NoSQL Acronyme de "Not only SQL", il désigne les bases de données de nouvelle génération qui se démarquent des bases de données relationnelles et qui ne sont plus interrogeables en SQL. Lexique big data cloud. Et non, ce n'est pas "not SQL". Réseau de neurones Un réseau de neurones (parfois appelé aussi réseau de neurones artificiels) est un type d'algorithme fondé sur une combinaison de fonctions mathématiques permettant la prédiction de phénomènes complexes. Il est utilisé dans le Deep Learning et nécessite un grand volume de données pour fonctionner. ‍ Réseau de neurones récursif Un réseau de neurones récursif est un sous-type de réseau de neurones dont la particularité est de prendre en compte la dimension temporelle d'un jeu de données.

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On retrouve parmi les grands acteurs de ces services AWS (les services Cloud d'Amazon) Cluster Un cluster est un ensemble de serveurs communiquant entre eux via un serveur maître qui distribue des tâches au nombre de serveurs présents dans le cluster. ‍ Deep Learning L'apprentissage automatique profond ou Deep Learning est un sous-domaine de l'apprentissage automatique. Il utilise des algorithmes de structures plus complexes, se nourrissant d'un volume plus grand de données. Ces algorithmes ont une structure en réseaux de neurones artificiels permettant d'ajuster les prédictions de manière extrêmement précise. Ceci est à la base du développement en intelligence artificielle. Le vocabulaire du Big Data. ‍ Data Architect Le Data Architect est le professionnel chargé de créer et maintenir l'architecture permettant la collecte, le nettoyage et l'analyse de données. Data Engineer Le Data Engineer est le professionnel chargé d'optimiser les algorithmes, les processus de collectes ou de nettoyage des données. Data Lake Le Data Lake (ou lac de données en français) est une base de données flexible pouvant accueillir tous types de données, volumineuse ou non.

Mieux comprendre l'univers du Big Data grâce à 10 expressions-clés: Le Big data: Big data est le terme anglais pour désigner les mégadonnées ou données massives. Il s'agit des données issues de la sphère web et des objets connectés. Lexique Big Data — Transition vers le monde Numerique. Ces dernières sont tellement volumineuses et de nature diversifiée qu'elles requièrent de nouvelles techniques de collecte, de stockage et de traitement pour pouvoir être exploitées. L'open Data: L'open Data est une donnée numérique produite par une entreprise, un service public ou une collectivité. Sa particularité vient du fait qu'elle est mise en ligne selon une méthode structurée permettant son libre accès et sa libre réutilisation par tous (open data = donnée ouverte) La CRM: Le custmer Relationship Management ou la Gestion de la relation client (GRC) regroupe les diffents outils et techniques visant à capter, à analyser et à traiter les donnée relatives aux prospects et aux clients. Le data Mining: Le data Mining ou exploitation de données consiste à extraire une connaissance ou un savoir d'une masse de données souvent issues du Big data.

Hadoop: Il s'agit d'un framework Open source codé en Java et conçu pour réaliser des traitements sur des données massives. C'est l'un des frameworks les plus utilisés, et permet notamment d'implémenter le MapReduce. Développé par Apache. Equivalents: Pig, Hive, Aster. I/O archite ct ure: A rchitecture faisant intervenir des entrées et des sorties de données. Langage informatique: Notation conventionnelle destinée à formuler des algorithmes et produire des programmes informatiques qui les appliquent. D'une manière similaire à une langue naturelle, un langage de programmation est composé d'un alphabet, d'un vocabulaire, de règles de grammaire, et de significations. Lexique big data management. Quelques exemples de language de programmation: SAS, R, SQL, Matlab, Fortran, Cobol, Python, Perl, JS, Bash, Java, C++… ⇒ L'indice TIOBE permet de suivre la 'popularité' des différents langages dans le temps. Machine learning: Auto-apprentissage ou apprentissage automatique en français. Voir mon post complet sur le sujet. MapReduce: C'est une procédure de développement informatique, inventée par Google, dans laquelle sont effectués des calculs parallèles de données très volumineuses, distribués sur différentes machines dans des lieux différents (Clusters ou Cloud computing).

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