Séance de cours

Extraction de texte et curation des données

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Description

Cette séance de cours porte sur l'importance de l'extraction de texte et de la curation des données en neurosciences, en mettant l'accent sur la recherche de données dans les big datasets, les publications et les données sombres. Il explique comment les outils d'extraction de texte peuvent extraire des informations précieuses des publications et du processus de curation des données, y compris l'organisation, l'annotation et l'intégration des données. La séance de cours traite également de l'extraction de la connectivité cérébrale et de l'utilisation d'outils de calcul pour l'interprétation et la modélisation des données.

Dans MOOC

Les neurosciences reconstruites : Génétique et développement du cerveau

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Concepts associés (22)

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.

Matière noire

vignette|redresse=1.1|Répartition de la densité d'énergie de l'Univers après exploitation des premières données du satellite Planck. La matière noire en est une des composantes principales. La matière noire ou matière sombre, est une catégorie de matière hypothétique, invoquée dans le cadre du Modèle ΛCDM pour rendre compte de certaines observations astrophysiques, notamment les estimations de la masse des galaxies ou des amas de galaxies et les propriétés des fluctuations du fond diffus cosmologique.

Exploration de données

L’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.

Donnée

Une 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.

Data curation

Data curation is the organization and integration of data collected from various sources. It involves annotation, publication and presentation of the data such that the value of the data is maintained over time, and the data remains available for reuse and preservation. Data curation includes "all the processes needed for principled and controlled data creation, maintenance, and management, together with the capacity to add value to data".

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Séances de cours associées (64)

Exploration de données: Introduction

Couvre les défis et les opportunités de l'exploration de données, des questions pratiques, des composants d'algorithmes et des applications telles que l'analyse du panier d'achat.

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Souligne la reproductibilité et la réutilisabilité des données dans les neurosciences silico, en mettant l'accent sur les outils et les méthodes de neuroinformatique.

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Explore l'exploration de graphes dans les réseaux sociaux, couvrant l'analyse de données et la détection de communauté.

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Explore l'analyse des données de neurosciences, en mettant l'accent sur les données structurées, les outils de calcul et la tendance des neurosciences de calcul en tant que service.

Modélisation de données dans les neurosciences: Meenakshi Khosla

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