Vous démarrez dans le Big Data? Vous travaillez sur un projet Big Data? ou bien vous souhaitez simplement vous orienter vers les métiers Big Data? Nous avons mis à votre disposition ce lexique du big data qui vous aidera à mieux naviguer dans le monde du Numérique. Vous retrouverez dans ce lexique, un glossaire de plus de 100 mots et expressions essentielles pour travailler dans le Big Data et appréhender les technologies qui forment son écosystème. Ce site utilise des cookies pour améliorer votre expérience. Cliquez pour gérer vos préférences. Lexique big data examples. Paramètres ACCEPTER

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Les big data sont donc la source, la matière première du data mining. Si on traduit littéralement ce terme, on obtient l' « apprentissage profond ». Il regroupe les dispositifs, méthodes et algorithmes d'apprentissage automatique. Autrement dit, un modèle ou algorithme est conçu pour s'améliorer de lui même en fonction des résultats et des cas d'usage qu'il rencontre. Par exemple, des programmes de reconnaissance d'images (identification des visages sur des photos) deviennent de plus en plus précis au fur et à mesure qu'ils analysent et identifient des images. Ces technologies sont utilisés dans de nombreux domaines, y compris l'intelligence artificielle. L'internet des objets consiste en un réseau d' objets connectés capable d'acquérir et d'échanger des données au sein d'un ecosystème. Tout le lexique & jargon Data dont vous avez besoin | Jedha Bootcamp. On peut citer les capteurs, boitiers, caméras, bracelets connectés etc. Ce marché est en constant développement poussé le faible prix des capteurs, l'augmentation de la puissance internet etc. Il pose néanmoins de nombreux obstacles et questions (notamment la sécurité, l'utilisation des données, mais aussi la préservation de la vie privée).

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— Machine Learning — Ce processus d'automatisation de l'apprentissage fait appel à des logiques d'Intelligence Artificielle pour mettre une machine en capacité d'assimiler elle-même des modèles à partir des données auxquelles elle a accès. Avec le Machine Learning, certains systèmes vont pouvoir améliorer leur performance prédictive, optimiser leur fonctionnement général et gagner en clarté dans leur mode de représentation de la donnée. Lexique et définitions du Big Data et du numérique – Concours IEP. — Map Reduce — Map Reduce est un modèle d'architecture et de développement informatique qui permet de procéder à des calculs parallèles sur des masses de données. En distribuant celles-ci dans un cluster de machines, il va permettre le traitement de volumétries importantes. — Master Data Management — Le MDM est un référentiel ayant la capacité à gérer efficacement des données références qui peuvent être de plusieurs types (clientes, produits, etc. ), de manière à ce que celles-ci soient complètes, cohérentes et exactes. — Objets connectés — La hausse du nombre de systèmes et d'équipements branchés sur le réseau internet génère des quantités de plus en plus massives d'informations.

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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. Le vocabulaire du Big Data : 10 expressions clés pour tout comprendre - Ecole de commerce. 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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Cluster: En réseau et système, un cluster est une grappe de serveurs (ou « ferme de calcul ») constituée de deux serveurs au minimum (appelés aussi nœuds) et partageant une baie de disques commune. Evite la redondance de matériel. C'est l'inverse de l'architecture distribuée. DBMS – Data Base Management System: En Français, SGBD – système de gestion de base de données. Il s'agit d'un logiciel système destiné à stocker et à partager des informations dans une base de données, en garantissant la qualité, la pérennité et la confidentialité des informations, tout en cachant la complexité des opérations. Lexique big data recherche par. Les principaux types de DBMS: modèle hiérarchique modèle multidimensionnel modèle relationnel DFS – Distributed File System: En français, système de fichiers distribués ou système de fichiers en réseau. C'est un système de fichiers qui permet le partage de fichiers à plusieurs clients au travers du réseau informatique. Contrairement à un système de fichiers local, le client n'a pas accès au système de stockage, et interagit avec le système de fichiers via un protocole adéquat.

Celui-ci garde en mémoire des actions passées afin de pouvoir prédire les actions à venir. ‍ Réseau de neurones convolutionnel Le réseau de neurones convolutionnel est un sous-type de réseau de neurones très utilisé dans le traitement de l'image puisqu'il arrive à condenser l'information contenue dans une image et à l'utiliser pour effectuer des prédictions. Réseau de neurones adverse Le réseau de neurones adverse (GAN en anglais) est un sous-type de réseau de neurones dont le but est de créer du contenu (images ou texte). Celui-ci fonctionne par la création d'un réseau de neurones créateur et d'un réseau de neurones discriminant dont l'objectif est respectivement de créer du contenu et de distinguer le contenu créé du contenu réel. Lexique big data example. RGPD Le Règlement général sur la protection des données (RGPD) est le nouveau texte de référence européen en matière de protection des données à caractère personnel. Il renforce et unifie la protection des données pour les individus au sein de l'Union Européenne (Source Wikipédia).

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