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Sunday, 30 June 2024

Qualité des données: C'est l'un des problèmes clés du Big Data: pour que les algorithmes fonctionnent correctement, ils doivent pouvoir s'appuyer sur des données fiables et cohérentes. Cela impose un gros travail de nettoyage en amont pour ne pas faire ce qu'on appelle du "Machine Learning on dirty data". R: Langage lié à l'analyse statistique, R s'impose de plus en plus comme le langage du Big Data. Projet open source, R bénéficie d'un fort soutien du secteur universitaire ainsi que de la société Revolution Analytics, rachetée par Microsoft en 2015. Régression logistique: algorithme prédictif utilisé dans le scoring des clients. Lexique big data calculator. Réseaux de neurones: algorithmes inspirés par le fonctionnement des neurones biologiques. Le fonctionnement d'un réseau de neurones éventuellement disposés en plusieurs couches est simulé. On définit le nombre de neurones, le nombre de couches et l'algorithme fonctionne en boite noire. Scoring: Note attribuée à un prospect pour évaluer son appétence à une offre, le risque de perte de son client (attrition) ou encore un risque d'impayé.

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Voici les principaux éléments de vocabulaire et acronymes à connaître autour de la Data Science et du Big data (cf. sourcing des définitions à la fin du post). Avec quelques explications vulgarisées selon ma compréhension et des schémas qui me semblent parlants. Lexique Big Data. N'hésitez pas à ajouter des commentaires, ce post est évolutif! AWS – Amazon Web Services: Ensemble de services proposés par Amazon sur le Cloud, notamment de l'espace de stockage, de la puissance de calcul et des softwares en location. Analytics: Processus de collecte et d'analyse des données en vue de générer des informations permettant une prise de décision basée sur des faits. La business analytics (BA) est une offre de produits informatiques renvoyant le plus souvent aux outils de restitution destinés à l'aide à la prise de décision. API – Application Programming Interface: Interface de programmation permettant à une application d'accéder à une autre application pour échanger des données, notamment des jeux de données très volumineux ou très volatiles.

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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 et définitions du Big Data et du numérique – Concours IEP. 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.

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On pourra, par exemple, prendre l'exemple du stockage des données de navigation et des données de serveur dans un cadre d'amélioration de l'expérience utilisateur pour une application ou un site web. — Variété — Qu'elles soient structurées ou non, les données que doivent traiter au quotidien les entreprises se caractérisent par une grande hétérogénéité de formats et de sources. Lexique big data a structured. Cependant, travailler avec des données structurées de manières différentes que celles provenant des systèmes internes à l'entreprise nécessite une nouvelle façon de penser et de travailler pour exploiter toutes les sources de datas. — Véracité — La véracité de la donnée, sa précision, sa pertinence vont avoir une importance cruciale, obligeant les entreprises à une très grande rigueur dans la collecte des données exploitées, mais également dans la manière dont elles vont les croiser, les enrichir. Plus la donnée sera fiable, plus les communications et les actions envers les clients finaux seront pertinentes. — Vélocité — La hausse du volume de données impacte forcément le débit de traitement de ces dernières.

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⇒ En résumé, la first party data est la donnée collectée par l'annonceur, la third party data est la donnée de source externe. Fondation Apache: Il s'agit d'une organisation à but non lucratif qui développe des logiciels open source sous licence Apache. Les projets les plus connus sont le serveur web Apache HTTP Server, Apache Hadoop, OpenOffice, SpamAssassin… Framework: C'est un ensemble de bibliothèques, d'outils, de conventions, et de préconisations permettant le développement d'applications. Il peut être spécialisé ou non. C'est comme un modèle standard, qui permet la réutilisation du code par la suite. Exemple: The Apache Cocoon Project Google App Engine: P lateforme de conception et d'hébergement d'applications web basée sur les serveurs de Google. A l'inverse d'AWS, c'est gratuit pour des projets à petite échelle. Lexique Big Data — Transition vers le monde Numerique. HANA – High-performance Analytical Application: SAP HANA est la plateforme haute performance 'In-Memory' proposée par SAP. C'est une combinaison Hardware/Software ('appliance') qui a vocation à contenir l'ensemble de l'applicatif SAP (parties ERP et BI), afin d'améliorer les performances et d'exploiter les données en temp réel.

C'est un endroit où les données se retrouveront déversées sans être organisées. Data Science La Data Science ou science des données désigne l'ensemble des études et analyses visant à apporter une compréhension et de la valeur aux données collectées par une organisation. Ce domaine regroupe trois domaines de compétences clés: les statistiques, la programmation et la connaissance métier. Echantillonnage (Sampling) Un échantillonnage désigne l'action de délimiter un sous-groupe d'individus dans une population pour étudier l'ensemble de celle-ci. Cet échantillonnage doit être considéré comme représentatif afin de pouvoir extrapoler les résultats d'analyses statistiques à la population entière. Lexique big data for growth. Framework Le cadre d'applications ou framework désigne un ensemble de classes d'objet utilisables pour créer des applications informatiques. Il fournit au développeur des objets d'interface (bouton, menu, fenêtres, boîtes de dialogue), des objets de service (collections, conteneurs) et des objets de persistance (accès aux fichiers et aux bases de données) prêts à l'emploi.

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Il réduit le risque d'accident cardiovasculaire Des études tendent à montrer l'effet préventif du thé sur les maladies cardiovasculaires comme l'AVC. La consommation de deux à trois tasses de thé vert par jour ferait baisser de 14% le risque d'avoir un accident vasculaire cérébral. Il n'empêche pas de dormir Contrairement au café, le thé n'empêche pas de dormir, à condition d'être bu au moins 2 heures avant le coucher et en quantités raisonnables (pas plus de 2 à 4 tasses par jour). Il renferme de la théine, molécule similaire à la caféine, mais il n'en contient que 30 mg par tasse contre 135 mg pour le café. Des milliers de tasses de thé sont bues chaque jour dans le monde. Sablier pour thé francais. Rien ne semble si banal que préparer un thé. Et pourtant! Dans certains pays comme le Japon ou la Chine, la dégustation de thé est un cérémonial, érigé en art du thé depuis des siècles. Découvrez les codes et secrets de la cérémonie du thé, ainsi que les gestes à respecter pour bien préparer et déguster vos thés préférés.

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déc. 2021 Eplucher ses légumes est souvent perçu comme une corvée, pourtant un simple ustensile, s'il est performant et de qualité, peut vous faire gagner énormément de temps et minimiser le gâchis de chaire. Il est complexe, voire dangereux, d'éplucher avec un couteau, c'est pourquoi on trouve aujourd'hui de nombreux modèles d'éplucheur, d'économe et de rasoir à légumes. Quelles sont les différences entre un éplucheur, un économe et un rasoir à légumes? Eplucheur et rasoir à légumes: Le rasoir à légumes est un modèle d'éplucheur. En forme de U, le rasoir à légumes se distingue par son ergonomie et sa simplicité d'usage. L'autre modèle d'éplucheur présente une lame sur le côté avec une forme en « C » peu marquée. Infuseur à thé avec sablier | Nature & Découvertes. Les éplucheurs ont été inventés en Suisse, alors que les économes sont une invention française! Econome: En effet, l'économe a été inventé dans le bassin de Thiers, capitale de la coutellerie française, en région Auvergne-Rhône-Alpes. L'économe est efficace, simple d'utilisation et peu onéreux.

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