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.
Modèle de donnéesEn informatique, un modèle de données est un modèle qui décrit la manière dont sont représentées les données dans une organisation métier, un système d'information ou une base de données. Le terme modèle de données peut avoir deux significations : Un modèle de données théorique, c'est-à-dire une description formelle ou un modèle mathématique. Voir aussi modèle de base de données Un modèle de données instance, c'est-à-dire qui applique un modèle de données théorique (modélisation des données) pour créer un modèle de données instance.
Automated machine learningAutomated machine learning (AutoML) is the process of automating the tasks of applying machine learning to real-world problems. AutoML potentially includes every stage from beginning with a raw dataset to building a machine learning model ready for deployment. AutoML was proposed as an artificial intelligence-based solution to the growing challenge of applying machine learning. The high degree of automation in AutoML aims to allow non-experts to make use of machine learning models and techniques without requiring them to become experts in machine learning.
Perte de connaissanceLa perte de connaissance ou perte de conscience (ou inconscience ou évanouissement dans le langage courant) désigne en médecine une perte de contact avec le monde extérieur. Celle-ci peut être transitoire ou prolongée selon sa durée, et plus ou moins complète selon son intensité. Cette situation reconnaît plusieurs mécanismes causals qui permettent une séparation entre les pertes de connaissance transitoire et prolongée, deux situations qui sont différentes sur de nombreux aspects.
Structure de donnéesEn informatique, une structure de données est une manière d'organiser les données pour les traiter plus facilement. Une structure de données est une mise en œuvre concrète d'un type abstrait. Pour prendre un exemple de la vie quotidienne, on peut présenter des numéros de téléphone par département, par nom, par profession (comme les Pages jaunes), par numéro téléphonique (comme les annuaires destinés au télémarketing), par rue et/ou une combinaison quelconque de ces classements.
Post-traumatic epilepsyPost-traumatic epilepsy (PTE) is a form of acquired epilepsy that results from brain damage caused by physical trauma to the brain (traumatic brain injury, abbreviated TBI). A person with PTE experiences repeated post-traumatic seizures (PTS, seizures that result from TBI) more than a week after the initial injury. PTE is estimated to constitute 5% of all cases of epilepsy and over 20% of cases of acquired epilepsy (in which seizures are caused by an identifiable organic brain condition).
Crise non-épileptique psychogèneLes crises non-épileptiques psychogènes (CNEP ou crises non épileptiques) sont des événements ressemblant à des crises d'épilepsie, mais sans les décharges électriques caractéristiques associées à l'épilepsie. Les CNEP entrent dans la catégorie des troubles connus sous le nom de troubles neurologiques fonctionnels, également appelés troubles de conversion. Un terme plus récent pour décrire ces événements est les crises dissociatives non-épileptiques. Elles sont généralement traitées par des psychologues ou des psychiatres.
Jeu de donnéesvignette|Représentation du jeu de données Iris sur ses quatre dimensions|420x420px Un jeu de données (en anglais dataset ou data set) est un ensemble de valeurs « organisées » ou « contextualisées » (alias « données »), où chaque valeur est associée à une variable (ou attribut) et à une observation. Une variable décrit l'ensemble des valeurs décrivant le même attribut et une observation contient l'ensemble des valeurs décrivant les attributs d'une unité (ou individu statistique).
Dictionnaire des donnéesUn dictionnaire des données est une collection de métadonnées ou de données de référence nécessaire à la conception d'une base de données relationnelle. Il revêt une importance stratégique particulière, car il est le vocabulaire commun de l'organisation. Il décrit des données aussi importantes que les clients, les nomenclatures de produits et de services, les annuaires, etc. Il est souvent représenté par un tableau à quatre colonnes contenant le nom, le code et le type de donnée ainsi que des commentaires.
PatientEn médecine, un patient est une personne physique recevant une attention médicale ou à qui est prodigué un soin. D'autres termes sont utilisés, comme personne soignée, bénéficiaire de soins, usager, client, sujet ou encore le néologisme actient. Le mot patient est dérivé du mot latin patiens, participe présent du verbe déponent pati, signifiant « celui qui endure » ou « celui qui souffre ». Il existe plusieurs dénominations communes au terme « patient », dont « personne soignée », « bénéficiaire de soins », « usager » ou encore « client » employé notamment dans la culture anglophone.
Sécurité du patientthumb|Le soin du patient.|alt= La sécurité du patient est une démarche qui vise à éviter à un usager toute atteinte évitable liée aux soins qui lui sont prodigués. Elle est très étroitement liée à la notion de qualité des soins qui est définie par l'OMS comme . Les professionnels de santé doivent savoir évaluer le rapport bénéfice/risque de chaque acte au regard de la gravité de la maladie afin d'offrir au patient la plus grande sécurité possible au cours de son parcours de santé, selon l'adage : « primum non nocere ».
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.
