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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. Le vocabulaire du Data Scientist pour les nuls | Devenir Data Scientist. Régression logistique: algorithme prédictif utilisé dans le scoring des clients. 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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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. Lexique Big Data — Transition vers le monde Numerique. 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. 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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Il permet de placer un nouvel élément dans une classe en le comparant au k éléments les plus proches. NoSQL: Acronyme de "Not only SQL", il désigne les bases de données de nouvelle génération qui se démarquent des bases de données relationnelles classiques et ne sont plus forcement interrogeables en SQL. OpenData: Si le mouvement données ouvertes / OpenData n'est pas directement lié au Big Data, ce dernier tire très directement profit des données publiques pour enrichir les données issues des capteurs ou les données clients avec les informations librement accessibles sur le Web. Pig: Langage de scripting de la plateforme Hadoop. Lexique big data technology. Prédictif: Les algorithmes prédictifs constituent une application directe des techniques de Machine Learning dans le Big Data. A partir d'un historique d'achats, de sessions de navigation sur un site internet, ces algorithmes vont prédirent quels seront les prochains besoins d'un consommateur. A partir de l'analyse des vibrations d'un moteur, un algorithme prédictif va diagnostiquer une panne avant qu'elle ne survienne.

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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. Lexique big data and contact. 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. ‍ 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.

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Dans la pratique, cela revient à mettre en algorithme un modèle simplifié des théories linguistiques dans des systèmes informatiques d'apprentissage et de statistiques. Variance: L a variance est une mesure servant à caractériser la dispersion d'un échantillon ou d'une distribution. Elle indique de quelle manière la série statistique ou la variable aléatoire se disperse autour de sa moyenne ou son espérance. Petit lexique du BigData - EASYTEAM. Une variance de zéro signale que toutes les valeurs sont identiques. Une petite variance est signe que les valeurs sont proches les unes des autres alors qu'une variance élevée est signe que celles-ci sont très écartées. La racine carrée de la variance est l'écart-type. Dans la pratique, on préfère l'écart type (lettre grecque sigma) à la variance, car l'écart type peut être comparé à l'ordre de grandeur des valeurs, ce qui n'est pas le cas de la variance Sourcing / Remerciements: Article sur LinkedIn – Bernard Marr Dé Wikipedia Journal du net

Avec l'importance grandissante des technologies BigData, les entreprises se sont retrouvées confrontées à une multitude de nouvelles notions, qu'elles ont dû appréhender. Voici donc un petit lexique du BigData, car la maîtrise de ces nouveaux domaines commence par la compréhension de ces notions parfois complexes. — 3V — Cette notion désigne les trois variables résumant le BigData qui sont le Volume, la Variété et la Vitesse. Le volume et la variété sont une conséquence directe de la digitalisation. En effet, ces deux notions impliquent fortement une mise en place d'un système BigData, induisant de ce fait la troisième, qui est la vélocité. Lexique big data paris. Par la suite, certains acteurs ont vu le besoin d'ajouter deux autres indicateurs qui sont la Véracité et la Valeur. La fiabilisation de la donnée et sa valeur ajoutée pour l'entreprise sont des facteurs qui entrent en compte lorsque l'on parle de BigData. Ces notions seront définies plus précisément plus bas. — API — Les Application Programming Interface sont des solutions informatiques regroupant un ensemble de méthodes, de fonctionnalités et de routines qui vont s'intercaler entre un logiciel et d'autres logiciels afin de permettre aux seconds (consumer) d'utiliser les fonctionnalités du premier (producer).

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