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Origines de l'apprentissage: Projet Garzoni de Venise

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Description

Cette séance de cours explore la vie des jeunes apprentis "garzoni" à Venise du XVIe au XVIIIe siècle. Elle se penche sur leurs professions, leurs conditions de travail et leurs durées de formation en utilisant l'ensemble de données Accordi dei Garzoni. Le projet Garzoni, soutenu par des recherches interdisciplinaires, permet l'analyse des données avec la plateforme d'analyse KNIME.

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Concepts associés (32)

Exploratory data analysis

In statistics, exploratory data analysis (EDA) is an approach of analyzing data sets to summarize their main characteristics, often using statistical graphics and other data visualization methods. A statistical model can be used or not, but primarily EDA is for seeing what the data can tell us beyond the formal modeling and thereby contrasts traditional hypothesis testing. Exploratory data analysis has been promoted by John Tukey since 1970 to encourage statisticians to explore the data, and possibly formulate hypotheses that could lead to new data collection and experiments.

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.

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.

Dataflow programming

In computer programming, dataflow programming is a programming paradigm that models a program as a directed graph of the data flowing between operations, thus implementing dataflow principles and architecture. Dataflow programming languages share some features of functional languages, and were generally developed in order to bring some functional concepts to a language more suitable for numeric processing. Some authors use the term datastream instead of dataflow to avoid confusion with dataflow computing or dataflow architecture, based on an indeterministic machine paradigm.

Langage graphique

vignette|Script du programme "Hello, world!" dans le langage de programmation graphique Scratch Un langage de programmation graphique ou visuel est un langage de programmation dans lequel les programmes sont écrits par assemblage d'éléments graphiques. Sa syntaxe concrète est composée de symboles graphiques et de textes, qui sont disposés spatialement pour former des programmes. De nombreux langages visuels se basent sur les notions « de boîtes et de flèches » : les boîtes (ou d'autres d'objets) sont traitées comme des entités, reliées par des flèches ou des lignes qui représentent des relations.

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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.

Expérience de stage dans l'industrie: Trading Intelligence et analyse de données

Présente l'expérience de stage d'un étudiant en sciences humaines numériques en intelligence commerciale et en analyse de données.

Apprentissage à Venise: Projet Garzoni

S'insère dans le système d'apprentissage à Venise entre le 16ème et le 18ème siècle, en se concentrant sur les «garzoni».

Projet Garzoni - Recette de KNIME 1 : Relations avec les personnes

Déplacez-vous dans la vie des jeunes apprentis à Venise et démontre l'analyse des données avec KNIME.

L'échange de données avec Hadoop

Couvre les techniques de manipulation des données à l'aide de Hadoop, en se concentrant sur les bases de données axées sur les lignes et les colonnes, les formats de stockage populaires et l'intégration HBase-Hive.

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