Vente Maison Aydius - Lexique Big Data Download

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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. Le vocabulaire du Data Scientist pour les nuls | Devenir Data Scientist. 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. 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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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. 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. Tout le lexique & jargon Data dont vous avez besoin | Jedha Bootcamp. 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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Le projet est aujourd'hui placé sous l'égide de la fondation Apache. Ce framework a fédéré de nombreux autres projets Apache autour de lui qui en font la plateforme de référence du Big Data. HBase: Projet open source, Apache HBase est la base de données distribuée qui s'appuie sur Hadoop et son système de fichiers HDFS. Lexique big data solutions. La base de données est ACID et de classe NoSQL. HDFS: Composant clé de la plateforme Apache Hadoop, HDFS (Hadoop Distributed File System) est un système de fichiers distribué. Il permet de stocker de très gros volumes de données sur un grand nombre de nœuds. Hive: Solution d'entrepôt de données, Apache Hive s'appuie sur Hadoop. Ce logiciel permet de structurer les données en tables, lignes, colonnes comme sur un datawarehouse traditionnel et propose aux développeurs et analystes un langage de requêtage sur les données, HiveQL (un langage proche du langage SQL). Machine Learning: Discipline issue de l'intelligence artificielle, le Machine Learning ou apprentissage automatique consiste au développement d'algorithmes qui apprennent un phénomène à partir des données.

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Les dark data sont des données qui sont stockées par un grand nombre d'acteurs (entreprises, organisations…), mais qui ne sont pas utilisées dans un but précis ou ne sont pas utiles. Les organisations ont tendance à les stocker pour les revendre, les utiliser éventuellement dans le futur etc. Elles sont un problème important notamment pour la préservation du secret et de la vie privée. Lexique big data example. Y-a-t-il d'autres thèmes que vous souhaitez voir définir? Laissez moi vos questions en commentaires.

Gartner ajoute également deux dimensions dans le Big Data à savoir la variété (i. e le fait que les données sont aujourd'hui de différentes nature) et de vélocité (i. e le fait que les flux de données sont de plus en plus rapides). ‍ Back-End Le Back-End désigne le développement de la partie serveur d'une application web. Cette application communique très souvent avec une base de données qu'on va pouvoir exploiter selon les besoins de l'utilisateur. Le Back-End est souvent écrit en Python Cloud computing Le cloud computing, ou l'informatique en nuage, désigne le procédé d'exploitation de la puissance de calcul ou de stockage de serveurs informatiques distants par l'intermédiaire d'un réseau, généralement Internet. Lexique pour comprendre la Big Data. Les serveurs sont loués à la demande par tranche d'utilisation selon des critères techniques. Les principaux services disponibles en cloud computing sont le SaaS (Software as a Service), le PaaS (Platform as a Service) et le IaaS (Infrastructure as a Service). En fonction du service, les systèmes d'exploitation, les logiciels d'infrastructure et les logiciels applicatifs seront de la responsabilité soit du fournisseur soit du client.