Ci-dessous, une présentation succincte du tutoriel à télécharger au format pdf Plan et introduction du cours Quel objectif: exploration ou vérification? Les types de données, leur validité et leur fiabilité. Ce cours parle aussi de ce qu'est une "vérité scientifique" A propos de: Analyse et traitement de données Ce document de niveau Moyen est accessible gratuitement. Il est destiné à un usage strictement personnel et rédigé par Rémi Bachelet: Maitre de conférences à l'école centrale de Lille et ancien de Jussieu. Sa dernière mise à jour sur Misfu date du 22/02/09; la taille du fichier est de 1016. 1 Ko. Pour télécharger le tutoriel compléter la captcha suivante: Cap sur les bons cours avec la catégorie Divers de Misfu! Il est grand temps d'apprendre, le tout gratuitement! Pour arriver ici, rien de plus simple, les internautes en quête des meilleurs cours Divers ont recherché par exemple Analyse et traitement de données. Grâce à des gens (comme vous? ) qui partagent leurs connaissances, vous pouvez découvrir toute l'étendue de notre sélection de cours pour apprendre facilement sans dépenser des fortunes!
Workflow du traitement des données en six étapes 1. Collecte des données La collecte des données est la première étape du traitement des données. Les données proviennent de toutes les sources disponibles, y compris les data lakes et les data warehouses. Il est important que les sources de données disponibles soient fiables et correctement structurées pour que les données importées (et utilisées par la suite sous forme d'information ou de connaissance) soient de la meilleure qualité possible. 2. Préparation des données Après la collecte des données suit la préparation des données. La préparation des données, parfois appelée « pré-traitement », est l'étape pendant laquelle les données brutes sont nettoyées et structurées en vue de l'étape suivante du traitement des données. Pendant cette phase de préparation, les données brutes sont vérifiées avec soin afin de déceler d'éventuelles erreurs. L'objectif est d'éliminer les données de mauvaise qualité ( redondantes, incomplètes ou incorrectes) et de commencer à créer les données de haute qualité qui peuvent garantir la qualité de votre environnement de Business Intelligence.
En migrant leurs big data vers le cloud, les entreprises bénéficient d'avantages considérables. Les technologies big data en cloud permettent aux entreprises d'agréger leurs différentes plateformes en un seul système facilement adaptable. Chaque fois qu'un logiciel est modifié ou mis à jour (comme c'est souvent le cas dans l'univers des big data), la technologie cloud intègre automatiquement les nouveautés dans l'ancienne version. Le traitement des données en cloud n'est absolument pas réservé aux grandes sociétés: les PME/TPE peuvent également en retirer d'importants avantages. Les plateformes cloud sont souvent peu coûteuses et offrent la flexibilité nécessaire pour compléter et étendre les capacités de la solution au rythme de la croissance de l'entreprise. Et elles donnent aux entreprises la possibilité d'évoluer sans avoir à consentir d'investissements excessifs. Du traitement des données à l'analytique Les big data modifient les pratiques des entreprises, grandes ou petites, mais les avantages concurrentiels qui leur sont associés exigent une stratégie de traitement des données bien pensée.
Elles sont converties, deviennent lisibles et sont généralement présentées sous forme de graphiques, vidéos, photos, texte brut, etc. Les employés disposent alors d'un accès en libre-service aux données nécessaires à leurs projets d'analytique. 6. Stockage des données La dernière étape du traitement des données est le stockage. Une fois les données traitées, elles sont stockées pour une utilisation ultérieure (certaines données sont susceptibles d'être utilisées immédiatement). De plus, les données doivent être stockées correctement afin de répondre aux exigences réglementaires en matière de protection des données telles que le RGPD. Cela permet également aux employés d'y accéder facilement et rapidement, si besoin. L'avenir du traitement des données L'avenir du traitement des données est dans le cloud. La technologie cloud s'appuie sur les méthodes actuelles de traitement des données, améliore leurs performances et augmente leur efficacité. Avec des données de meilleure qualité et accessibles plus rapidement, chaque entreprise peut traiter de plus gros volumes et en extraire des connaissances précieuses.
Rémi _ BACHELET Maître _ de _ conférences Ecole _ Centrale _ de _ Lille L'analyse de données définie ici au sens large est un ensemble de méthodes ayant pour objectif la modélisation, le recueil et le traitement des données. Son objectif est de rassembler un ensemble d'éléments quantitatifs et qualitatifs pour en extraire l'information utile: par exemple valider une hypothèse ou aider à la prise de décision. - Les chapitres suivants des ces cours de méthodologie sont en ligne sur ma chaîne Youtube Ces cours en diapositives animées, vidéo, pptx, pdf sont distribués sous licence Creative Commons: à condition de me citer et de mettre un lien vers cette page, vous pouvez les réutiliser ou les modifier dans un cadre non-commercial, (à l'exception des images) mais vous devez ensuite les publier aux mêmes conditions. 1. Quel objectif: exploration ou vérification? en pdf et pptx 2. La mesure et le test d'hypothèses en pdf et pptx 3. La v alidité et la fiabilité des données en pdf et pptx 3. Qu'est-ce qu'une théorie scientifique?
Sans processus de traitement des données, les entreprises n'ont qu'un accès limité aux volumes considérables de données qui leur permet de rester compétitives et desquelles elles peuvent extraire des renseignements stratégiques. Les entreprises, grandes ou petites, doivent donc impérativement comprendre la nécessité du traitement des données. Qu'est-ce que le traitement des données? Le traitement des données est exécuté dès que celles-ci sont collectées, en vue de les traduire en information exploitable. Le traitement des données est généralement effectué par un data scientist (ou une équipe de data scientists). Il est important qu'il soit effectué correctement afin de ne pas impacter négativement le produit final ou la sortie des données. Le traitement des données commence avec les données brutes: il les convertit sous une forme plus lisible (graphiques, documents de texte, etc. ) en leur donnant le format et contexte nécessaires pour qu'elles puissent être interprétées par les systèmes IT et utilisées par les employés à l'échelle de l'entreprise.
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