Cet ensemble de données est appellée BIG DATA.
Ces données sont baptisées Big Data ou volumes massifs de données.
Définition de Big Data : Les big data ou mégadonnées désignent l'ensemble des données numériques produites par l'utilisation des nouvelles technologies à des fins personnelles ou professionnelles.
Une base de données permet de stocker et de retrouver des données structurées, semi-structurées ou des données brutes ou de l'information, souvent en rapport avec un thème ou une activité ; celles-ci peuvent être de natures différentes et plus ou moins reliées entre elles.
External link – Ces données sont collectées, stockées et traitées par des algorithmes. elles ont beaucoup de valeur. comment appelle-t-on cet ensemble de données ? Comment se branche un voltmètre ?
Le Big Data nécessite du stockage. Votre solution de stockage peut se trouver dans le cloud, sur site, ou les deux à la fois. Vous pouvez stocker vos données sous la forme de votre choix et imposer à ces jeux de données vos exigences de traitement, ainsi que les moteurs de traitement nécessaires, à la demande.
On distingue quatre grandes classes de structures de données : Les structures de données séquentielles (tableaux) ; Les structures de données linéaires (liste chaînées) ; Les arbres ; Les graphes. En anglais : array, vector.
Une structure de données est un format spécial destiné à organiser, traiter, extraire et stocker des données. S'il existe plusieurs types de structures plus ou moins complexes, tous visent à organiser les données pour répondre à un besoin précis, afin de pouvoir y accéder et les traiter de façon appropriée.
Le stockage des données consiste à recueillir et conserver des informations numériques, c'est-à-dire les octets et bits des applications, protocoles réseau, documents, fichiers multimédias, carnets d'adresses, préférences utilisateur, etc. Le stockage des données est un élément essentiel du Big Data.
En programmation informatique, une collection est un regroupement d'un nombre variable d'éléments de données (éventuellement zéro) qui ont une signification commune pour le problème à résoudre et qui doivent être traités ensemble d'une manière contrôlée.
On parle depuis quelques années du phénomène de big data , que l'on traduit souvent par « données massives ». Avec le développement des nouvelles technologies, d'internet et des réseaux sociaux ces vingt dernières années, la production de données numériques a été de plus en plus nombreuse : textes, photos, vidéos, etc.
Cette phase d'apprentissage est ce qu'on appelle le Machine Learning ou le Deep Learning. Ces deux techniques vont permettre à l'IA de réunir des insights à partir des données, afin d'apprendre à effectuer une tâche de manière autonome.
Un centre de données (en anglais data center ou data centre), ou centre informatique est un lieu (et un service) où sont regroupés les équipements constituants d'un système d'information (ordinateurs centraux, serveurs, baies de stockage, équipements réseaux et de télécommunications, etc. ).
Le Machine Learning est massivement utilisé pour la Data Science et l'analyse de données. Il permet de développer, de tester et d'appliquer des algorithmes d'analyse prédictive sur différents types de données afin de prédire le futur.
En analyse de données, on distingue principalement deux modèles de données ou variables : les données quantitatives et les données qualitatives. Il existe une différence notable entre une donnée quantitative et une donnée qualitative. Ces deux modèles sont largement utilisés en analyse de données.
Un tableau croisé dynamique (pivot table) permet d'effectuer des calculs mathématiques (somme, nombre, moyenne, maximum, minimum, produit, écart-type…) en regroupant des données en fonction de catégories. Ces catégories pourront être les lignes et les colonnes de votre tableau croisé dynamique.
Fonction : Une fonction est un algorithme qui peut être utilisé dans d'autres algorithmes. Elle peut récupérer des informations via ses paramètres, et ne peut retourner qu'une seule information à l'algorithme qui l'appelle, en utilisant l'instruction « RETOURNER ».
Contrairement aux tableaux qui sont des structures de données dont tous les éléments sont de même type, les enregistrements sont des structures de données dont les éléments peuvent être de différents types et qui se rapportent `a la même entité sémantique.
Ramasser des choses. Synonyme : rassembler, recueillir, réunir.
Directif, semi-directif, ou libre : les différents types d'entretiens permettent de récolter des informations à travers une discussion avec une ou plusieurs personnes.
Un traitement de données de qualité répond à quatre étapes incontournables. Il s'agit dans un premier temps de la collecte des données, du nettoyage de données puis de la structuration des données et enfin de l'analyse des données. C'est la première étape du processus de traitement de données.