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Comprendre les modèles de données

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Dans cours

HUM-485: Data in context: Critical Data Studies I

Le cours "Critical Data Studies" s'inscrit dans la nouvelle offre d'enseignements TILT qui propose de croiser des savoirs provenant des SHS et des sciences de l'ingénieur afin d'aborder des thématiques complexes qui nécessitent une méthodologie interdiscip ...

Description

Cette séance de cours se penche sur l'importance des modèles de données, en examinant comment ils sont essentiels pour comprendre les changements climatiques et d'autres phénomènes scientifiques. Il explore les défis que pose le traitement des mégadonnées, en mettant l'accent sur l'impact des sources de données incertaines sur l'intégrité de la recherche et les progrès scientifiques. L'instructeur présente des exemples de la façon dont une abondance de données peut parfois entraver les méthodes existantes et examine les implications des mégadonnées sur les disciplines scientifiques et l'infrastructure de communication.

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Concepts associés (32)

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.

Méthode scientifique

La méthode scientifique désigne l'ensemble des canons guidant ou devant guider le processus de production des connaissances scientifiques, qu'il s'agisse d'observations, d'expériences, de raisonnements, ou de calculs théoriques. Très souvent, le terme de « méthode » engage l'idée implicite de son unicité, tant auprès du grand public que de certains chercheurs, qui de surcroît la confondent parfois avec la seule méthode hypothético-déductive.

Communauté scientifique

La communauté scientifique désigne, dans un sens assez large, l'ensemble des chercheurs et autres personnalités dont les travaux ont pour objet les sciences et la recherche scientifique, selon des méthodes scientifiques. Parfois cette expression se réduit à un domaine scientifique particulier : la communauté des astrophysiciens pour l'astrophysique, par exemple. La sociologie des sciences s'intéresse à cette communauté, à la façon dont elle fonctionne et s'inscrit dans la société.

Data collection

Data collection or data gathering is the process of gathering and measuring information on targeted variables in an established system, which then enables one to answer relevant questions and evaluate outcomes. Data collection is a research component in all study fields, including physical and social sciences, humanities, and business. While methods vary by discipline, the emphasis on ensuring accurate and honest collection remains the same.

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.

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Séances de cours associées (64)

Introduction à l'analyse des données appliquées

Introduit le cours d'analyse des données appliquées à l'EPFL, couvrant un large éventail de sujets d'analyse des données et mettant l'accent sur l'apprentissage continu en sciences des données.

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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.

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