Séance de cours

Transformation numérique : solutions et données

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Description

Cette séance de cours de l'instructeur couvre les opportunités dans les affaires, le gouvernement et la recherche liée à la transformation numérique, en mettant l'accent sur les solutions et les données. Les sujets abordés comprennent la chaîne de valeur des mégadonnées, l'analyse, le traitement du langage naturel, l'apprentissage automatique, l'analyse du sentiment et le sport numérique. La séance de cours se penche également sur l'impact des mégadonnées et de l'analyse sur la transformation numérique, soulignant l'importance des données structurées et non structurées. En outre, il explore les défis et les progrès en matière de traitement, de stockage, de visualisation et de soutien à la décision. La présentation se termine par des réflexions sur le rôle de la technologie dans l'innovation et les partenariats stratégiques.

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Concepts associés (32)

Analyse des données

L’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.

Traitement de données

En 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 data

Le 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 storage

Data storage is the recording (storing) of information (data) in a storage medium. Handwriting, phonographic recording, magnetic tape, and optical discs are all examples of storage media. Biological molecules such as RNA and DNA are considered by some as data storage. Recording may be accomplished with virtually any form of energy. Electronic data storage requires electrical power to store and retrieve data. Data storage in a digital, machine-readable medium is sometimes called digital data.

Analytics

Analytics 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.

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Séances de cours associées (64)

Défis du Big Data : l'expansion vers des données massives

Explore les défis de la manipulation massive des données à l'ère du big data, en discutant de solutions comme MapReduce et Spark.

Big Data: Meilleures pratiques et lignes directrices

Couvre les meilleures pratiques et les lignes directrices pour les mégadonnées, y compris les lacs de données, l'architecture, les défis et les technologies comme Hadoop et Hive.

L'essentiel de la science des données

Couvre l'essentiel de la science des données, y compris le traitement, la visualisation et l'analyse des données, en mettant l'accent sur les compétences pratiques et l'engagement actif.

Data Wrangling avec Hive : gérer efficacement le Big Data

Couvre les techniques de querelles de données en utilisant Apache Hive pour une gestion efficace des big data.

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Couvre les pratiques exemplaires et les lignes directrices pour les mégadonnées, y compris les lacs de données, l'architecture typique, les défis et les technologies utilisés pour y remédier.

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