Traitement de donnéesEn informatique, le terme traitement de données ou traitement électronique des données renvoie à une série de processus qui permettent d'extraire de l'information ou de produire du savoir à partir de données brutes. Ces processus, une fois programmés, sont le plus souvent automatisés à l'aide d'ordinateurs. Si les résultats finaux produits par ces processus sont destinés à des humains, leur présentation est souvent essentielle pour en apprécier la valeur. Cette appréciation est cependant variable selon les personnes.
Big dataLe big data ( « grosses données » en anglais), les mégadonnées ou les données massives, désigne les ressources d’informations dont les caractéristiques en termes de volume, de vélocité et de variété imposent l’utilisation de technologies et de méthodes analytiques particulières pour créer de la valeur, et qui dépassent en général les capacités d'une seule et unique machine et nécessitent des traitements parallélisés. L’explosion quantitative (et souvent redondante) des données numériques permet une nouvelle approche pour analyser le monde.
Data PreprocessingData preprocessing can refer to manipulation or dropping of data before it is used in order to ensure or enhance performance, and is an important step in the data mining process. The phrase "garbage in, garbage out" is particularly applicable to data mining and machine learning projects. Data collection methods are often loosely controlled, resulting in out-of-range values, impossible data combinations, and missing values, amongst other issues. Analyzing data that has not been carefully screened for such problems can produce misleading results.
Apprentissage automatiqueL'apprentissage automatique (en anglais : machine learning, « apprentissage machine »), apprentissage artificiel ou apprentissage statistique est un champ d'étude de l'intelligence artificielle qui se fonde sur des approches mathématiques et statistiques pour donner aux ordinateurs la capacité d'« apprendre » à partir de données, c'est-à-dire d'améliorer leurs performances à résoudre des tâches sans être explicitement programmés pour chacune. Plus largement, il concerne la conception, l'analyse, l'optimisation, le développement et l'implémentation de telles méthodes.
Exploration de donnéesL’exploration de données, connue aussi sous l'expression de fouille de données, forage de données, prospection de données, data mining, ou encore extraction de connaissances à partir de données, a pour objet l’extraction d'un savoir ou d'une connaissance à partir de grandes quantités de données, par des méthodes automatiques ou semi-automatiques.
Analyse des donnéesL’analyse des données (aussi appelée analyse exploratoire des données ou AED) est une famille de méthodes statistiques dont les principales caractéristiques sont d'être multidimensionnelles et descriptives. Dans l'acception française, la terminologie « analyse des données » désigne donc un sous-ensemble de ce qui est appelé plus généralement la statistique multivariée. Certaines méthodes, pour la plupart géométriques, aident à faire ressortir les relations pouvant exister entre les différentes données et à en tirer une information statistique qui permet de décrire de façon plus succincte les principales informations contenues dans ces données.
Entrepôt de donnéesvignette|redresse=1.5|Vue d'ensemble d'une architecture entrepôt de données. Le terme entrepôt de données ou EDD (ou base de données décisionnelle ; en anglais, data warehouse ou DWH) désigne une base de données utilisée pour collecter, ordonner, journaliser et stocker des informations provenant de base de données opérationnelles et fournir ainsi un socle à l'aide à la décision en entreprise. Un entrepôt de données est une base de données regroupant une partie ou l'ensemble des données fonctionnelles d'une entreprise.
DonnéeUne donnée est ce qui est connu et qui sert de point de départ à un raisonnement ayant pour objet la détermination d'une solution à un problème en relation avec cette donnée. Cela peut être une description élémentaire qui vise à objectiver une réalité, le résultat d'une comparaison entre deux événements du même ordre (mesure) soit en d'autres termes une observation ou une mesure. La donnée brute est dépourvue de tout raisonnement, supposition, constatation, probabilité.
AnalyticsAnalytics is the systematic computational analysis of data or statistics. It is used for the discovery, interpretation, and communication of meaningful patterns in data. It also entails applying data patterns toward effective decision-making. It can be valuable in areas rich with recorded information; analytics relies on the simultaneous application of statistics, computer programming, and operations research to quantify performance. Organizations may apply analytics to business data to describe, predict, and improve business performance.
Analyse prédictiveL'analyse (ou logique) prédictive englobe une variété de techniques issues des statistiques, d'extraction de connaissances à partir de données et de la théorie des jeux qui analysent des faits présents et passés pour faire des hypothèses prédictives sur des événements futurs. Dans le monde des affaires, des modèles prédictifs exploitent des schémas découverts à l'intérieur des ensembles de données historiques et transactionnelles pour identifier les risques et les opportunités.
Business analyticsL’analyse commerciale ou Business Analytics (BA) désigne les compétences, les technologies et les pratiques d’investigation itératives et continue des performances passées des entreprises afin d’obtenir des informations et orienter le développement des activités futures. L’analyse commerciale se concentre sur le développement de nouvelles idées et la compréhension des performances des entreprises sur la base de données et de méthodes statistiques.
Scala (langage)Scala est un langage de programmation multi-paradigme conçu à l'École polytechnique fédérale de Lausanne (EPFL) pour exprimer les modèles de programmation courants dans une forme concise et élégante. Son nom vient de l'anglais Scalable language qui signifie à peu près « langage adaptable » ou « langage qui peut être mis à l'échelle ». Il peut en effet être vu comme un métalangage. Scala intègre les paradigmes de programmation orientée objet et de programmation fonctionnelle, avec un typage statique.
Apache SparkSpark (ou Apache Spark) est un framework open source de calcul distribué. Il s'agit d'un ensemble d'outils et de composants logiciels structurés selon une architecture définie. Développé à l'université de Californie à Berkeley par AMPLab, Spark est aujourd'hui un projet de la fondation Apache. Ce produit est un cadre applicatif de traitements des mégadonnées (big data) pour effectuer des analyses complexes à grande échelle. En 2009, Spark fut conçu par lors de son doctorat au sein de l'université de Californie à Berkeley.
Gestion de projetLa gestion de projet, est l'ensemble des activités visant à organiser le bon déroulement d’un projet et à en atteindre les objectifs en temps et en heures selon les objectifs visés. Elle consiste à appliquer les méthodes, techniques, et outils de gestion spécifiques aux différentes étapes du projet, de l'évaluation de l'opportunité jusqu'à l'achèvement du projet. Cette activité porte également le nom de conduite de projet, pilotage de projet, ingénierie de projet, ou encore management de projet.
Chef de projetLe chef de projet (CDP) est la personne chargée de mener un projet et de gérer son bon déroulement. De manière générale, sans être systématique, il anime une équipe pendant la durée du ou des projet(s) dont il a la charge. D'autres appellations existent pour ce type de poste (chargé/coordonnateur/responsable/gestionnaire/administrateur/directeur, etc.) et varient en fonction de l'organisation et de la taille de l'entreprise de travail.
Project planA project plan, according to the Project Management Body of Knowledge (PMBOK), is: "...a formal, approved document used to guide both project execution and project control. The primary uses of the project plan are to document planning assumptions and decisions, facilitate communication among project stakeholders, and document approved scope, cost, and schedule baselines. A project plan may be sumarized or detailed.
Projet (management)Un projet est — en management d'entreprise — un ensemble finalisé d’activités et d’actions entreprises par une « équipe projet » sous la responsabilité d'un chef de projet dans le but de répondre à un besoin défini par un contrat dans des délais fixés et dans la limite d'une enveloppe budgétaire allouée. Comme exemple de projets célèbres, on peut citer le « projet Manhattan ».
Opérateur non bornéEn analyse fonctionnelle, un opérateur non borné est une application linéaire partiellement définie. Plus précisément, soient X, Y deux espaces vectoriels. Un tel opérateur est donné par un sous-espace dom(T) de X et une application linéaire dont l'ensemble de définition est dom(T) et l'ensemble d'arrivée est Y. Considérons X = Y = L(R) et l'espace de Sobolev H(R) des fonctions de carré intégrable dont la dérivée au sens des distributions appartient, elle aussi, à L(R).
Project stakeholderProject stakeholders are persons or entities who have an interest in a given project. According to the Project Management Institute (PMI), the term project stakeholder refers to "an individual, group, or organization, who may affect, be affected by, or perceive itself to be affected by a decision, activity, or outcome of a project, program, or portfolio. ISO 21500 uses a similar definition.
Liste en compréhensionEn programmation informatique, la syntaxe de certains langages de programmation permet de définir des listes en compréhension, c'est-à-dire des listes dont le contenu est défini par filtrage du contenu d'une autre liste selon un principe analogue à celui de la définition en compréhension de la théorie des ensembles. Cette construction syntaxique se distingue de la construction la plus courante dans les langages de programmation qui est de définir les listes par énumération de ses éléments.
