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Résumé: Ce document regroupe les différents cours de traitement des données que j'ai mis depuis plusieurs années à la disposition des étudiants sur ce site web. J'ai pensé que les regrouper dans un document unique faciliterait l'accès à ces éléments. Il me paraît utile de proposer un manuel de base de microéconomie gratuit à tous les étudiants. Vous pouvez librement utiliser ce livre électronique. Je vous serais reconnaissant de m'indiquer les erreurs et les coquilles que vous découvrirez dans ce texte. Vous pouvez me contacter par courriel: ou Contributor: Bardin Bahouayila Connect in order to contact the contributor Submitted on: Tuesday, August 2, 2016 - 1:06:12 PM Last modification on: Friday, June 14, 2019 - 1:25:49 AM Long-term archiving on:: Thursday, November 3, 2016 - 12:33:33 PM

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Workflow du traitement des données en six étapes 1. Collecte des données La collecte des données est la première étape du traitement des données. Les données proviennent de toutes les sources disponibles, y compris les data lakes et les data warehouses. Il est important que les sources de données disponibles soient fiables et correctement structurées pour que les données importées (et utilisées par la suite sous forme d'information ou de connaissance) soient de la meilleure qualité possible. 2. Préparation des données Après la collecte des données suit la préparation des données. La préparation des données, parfois appelée « pré-traitement », est l'étape pendant laquelle les données brutes sont nettoyées et structurées en vue de l'étape suivante du traitement des données. Pendant cette phase de préparation, les données brutes sont vérifiées avec soin afin de déceler d'éventuelles erreurs. L'objectif est d'éliminer les données de mauvaise qualité ( redondantes, incomplètes ou incorrectes) et de commencer à créer les données de haute qualité qui peuvent garantir la qualité de votre environnement de Business Intelligence.

Pour chaque cours payé, le participant est appelé à lire le cours section par section, chapitre par chapitre et à traiter les exemples pratiques en exploitant les bases de données téléchargeables dont les liens apparaissent dans le cours. À tout moment les participants peuvent laisser des questions dans le forum ou si possible répondre à d'autres questions laissées par d'autres participants. L'expert formateur est le principal modérateur du forum. Il intervient pour répondre aux différentes questions, clarifier les zones d'ombre de son cours. À la fin de chaque chapitre l'accès au chapitre suivant n'est possible que si l'étudiant réussit à répondre correctement à 80% des questions d'évaluation du chapitre c'est-à-dire les quiz. Selon le rythme d'évolution des participants l'Expert formateur chargé du module programme un échange sur zoom avec tous les participants. Sur une durée de 2h minimum, l'Expert revient sur les chapitres validés par les participants, répond aux questions des participants et traite des cas pratiques relatifs aux chapitres validés par ces derniers.

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En migrant leurs big data vers le cloud, les entreprises bénéficient d'avantages considérables. Les technologies big data en cloud permettent aux entreprises d'agréger leurs différentes plateformes en un seul système facilement adaptable. Chaque fois qu'un logiciel est modifié ou mis à jour (comme c'est souvent le cas dans l'univers des big data), la technologie cloud intègre automatiquement les nouveautés dans l'ancienne version. Le traitement des données en cloud n'est absolument pas réservé aux grandes sociétés: les PME/TPE peuvent également en retirer d'importants avantages. Les plateformes cloud sont souvent peu coûteuses et offrent la flexibilité nécessaire pour compléter et étendre les capacités de la solution au rythme de la croissance de l'entreprise. Et elles donnent aux entreprises la possibilité d'évoluer sans avoir à consentir d'investissements excessifs. Du traitement des données à l'analytique Les big data modifient les pratiques des entreprises, grandes ou petites, mais les avantages concurrentiels qui leur sont associés exigent une stratégie de traitement des données bien pensée.

✅ Votre code est bien commenté. ✅ Votre code peut être exécuté sans aucune erreur (et si possible, sans aucun avertissement). Vous pouvez consulter en ligne ou le cloner sur votre machine à l'aide du terminal en utilisant les commandes suivantes. $ git clone $ cd TDM $ ls Et pour les dernières modifications: $ git pull Travaux pratiques: Notebooks Jupyter Travaux pratiques: notebook Jupyter Travaux pratiques: Visualisation et notebook Jupyter Travaux pratiques: Wikidata (Open Data) Cadran solaire Ancien cadran solaire egyptien (1500 av. J. -C. )

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Le professeur d'Aziz attribue des coefficients aux devoirs: 1 pour les devoirs à la maison, 2 pour les contrôles surprise et 4 pour les devoirs en une heure. Voici les notes d'Aziz au premier trimestre, avec le coefficient de chacune: Note 12 8 15 14 10 11 Coefficient 1 2 4 La somme des coefficients est 1 + 2 + 4 + 1 + 2 + 4 = 14 La somme des notes pondérées est 1 × 12 + 2 × 8 + 4 × 15 + 1 × 14 + 2 × 10 + 4 × 11 = 166 La moyenne est donc arrondi au dixième. Pondération par l'effectif Dans une série statistique regroupée en classes de valeurs, la moyenne d'une donnée numérique est la somme des produits des valeurs par l'effectif de la classe correspondante, divisée par l'effectif total. Un marchand de tableaux travaille avec 12 peintres. 3 d'entre d'eux peignent 2 tableaux par an, 2 en peignent 3, 1 en peint 4, 4 en peignent 5, 1 en peint 10 et le dernier, très prolixe, en peint 20. Ceci donne le tableau statistique suivant: Nombre de peintres 3 Nombre de tableaux 5 20 La moyenne du nombre de tableaux par artiste est la moyenne pondérée: Les peintres peignent en moyenne 5, 5 tableaux par an.

On a vu la fonction SOMME. Si on voulait connaître la moyenne simple des notes, on aurait pu utiliser la fonction MOYENNE, avec la formule = MOYENNE(B1:G1) c) Créer un graphique La méthode indiquée ci-dessus est commune à tous les tableurs du marché. Seuls les noms de fonctions peuvent changer (SUM au lieu de SOMME, AVERAGE au lieu de MOYENNE). La création d'un graphique peut être différente d'un tableur à l'autre. Le principe général est d'inscrire une série statistique dans les cellules (soit en lignes, soit en colonnes), de sélectionner l'ensemble des cellules concernées et cliquer sur le bouton adéquat, comme le bouton représentant un diagramme en bâton sur open office: on choisit ensuite le type de diagramme souhaité (circulaire, bâtons, courbes). Excel affiche une zone de menu avec plusieurs boutons représentant les différents types de diagrammes. À toi de voir comment fonctionne le tableur dont tu disposes!

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Description Très facile à réaliser pour les tailles XS à XXL. Que ce soit comme cadeau de pendaison de crémaillère, pour une invitation barbecue, ou encore pour jardiner, ce tablier est non seulement original mais également rapidement cousu. Il ne vous reviendra pas cher puisque la toile utilisée est un jean usagé. Si vous voulez le réaliser dans une autre version que le jean, choisissez un tissu en rapport avec la fête à souhaiter: cadeau d'anniversaire, de saint-valentin, de fête des mères. Tablier de cuisine en jean femme. Emportez-le en vacances si vous faites du camping ou de la cuisine de plein air. Contenu et matériel Contenu: Liste des fournitures Plan de coupe marges de coutures comprises Notice de réalisation étapes par étapes (10 pages) Schéma d'assemblage complet Explications de montage et finition détaillées Matériel nécessaire: Un jean adulte usagé Du biais de tissu fantaisie Du fil à coudre (spécial jeans de préférence) Votre nécessaire de couture ciseaux, épingles, fil de bâti, craie de tailleur… Avis tuto très original, une bonne idée de recyclage