Manage Your Data: Data Management: Subject Guides. The MIT Libraries supports the MIT community in the management and curation of research data by providing the following services: Data Management Guide This Data Management and Publishing Guide is a practical self-help guide to the management and curation of research data throughout its life cycle. It provides guidance on a range of topics, including: planning for data management, documentation/metadata, file formats, data organization, data security and backup, citing data, data integration, funder requirements, ethical and legal issues, and sharing and archiving data. Assistance with Creating Data Management Plans Many funders, such as the National Science Foundation, have requirements for data sharing and data management plans. Workshops Our workshops teach you how to manage data more efficiently for your own use and help you to effectively share your data with others.
Individual Consultation and Collaboration with Researchers Referrals to Related Services Contact Us. Cours Data Mining. Contenu et objectifs du cours DATA MINING - DATA SCIENCE Data Mining Le DATA MINING , raccourci de "Extraction de Connaissances à partir de Données" ("Knowledge Discovery in Databases" en anglais - KDD), est un domaine très en vogue. A la lecture des différents documents essayant tant bien que mal de définir exactement ce qu'est le data mining, on peut se dire que, finalement, cela fait plus de 30 ans qu'on le pratique avec ce qu'on appelle l'analyse de données et les statistiques exploratoires.
Et on n'aurait pas complètement tort. En réalité, ce n'est pas aussi simple, le data mining emmène plusieurs points nouveaux qui sont loin d'être négligeables : (1) des techniques d'analyse qui ne sont pas dans la culture des statisticiens, en provenance de l'apprentissage automatique (Intelligence artificielle), de la reconnaissance de formes (pattern recognition) et des bases de données ; (2) l'extraction de connaissances est intégrée dans le schéma organisationnel de l'entreprise. Public visé. Weka (apprentissage automatique) Un article de Wikipédia, l'encyclopédie libre. Pour les articles homonymes, voir Weka. Le logo Weka. Le weka est un oiseau endémique de la Nouvelle-Zélande. Weka supporte plusieurs outils d'exploration de données standards, et en particulier, des préprocesseurs de données, des agrégateurs de données (data clustering), des classificateurs statistiques, des analyseurs de régression, des outils de visualisation, et des outils d'analyse discriminante.
Toutes les techniques de Weka reposent sur la supposition que les données sont disponibles dans un unique fichier plat ou une Relation binaire, ou chaque type de donnée est décrit par un nombre fixe d'attributs (les attributs ordinaires, numériques ou symboliques, mais quelques autres types d'attributs sont aussi supportés). Weka fournit un accès aux bases de données SQL en utilisant le Java Database Connectivity (JDBC) et peut traiter le résultat d'une requête SQL. Intelligence artificielle.
Notes-de-cours-de-fouille-de-donnees.pdf (Objet application/pdf) Introduction au Text-mining. Les outils de text-mining ont pour vocation d’automatiser la structuration des documents peu ou faiblement structurés. Ainsi, à partir d’un document texte, un outil de text-mining va générer de l’information sur le contenu du document. Cette information n’était pas présente, ou explicite, dans le document sous sa forme initiale, elle va être rajoutée, et donc enrichir le document. A quoi cela peut bien servir ? À classifier automatiquement des documentsà avoir un aperçu du contenu d’un document sans le lireà alimenter automatiquement des bases de donnéesà faire de la veille sur des corpus documentaires importantsà enrichir l’index d’un moteur de recherche pour améliorer la consultation des documents Bref, plusieurs usages et plusieurs services peuvent découler des solutions de text-mining.
Comment çà marche ? Il y a quelques règles de base que les outils de text-mining se doivent de respecter dans leur traitement. Une approche statistiqueune approche sémantique 1. 2. Les désavantages : 3. 4923 (Objet application/pdf) Metadata Extraction Tool - Introduction. Standard Naming Conventions For Electronic Records: The Rules/Anne Thompson. Just two weeks ago, I had the opportunity to attend the 2012 Annual Meeting of the Society of American Archivists. Sporting the theme “Beyond Borders,” I was impressed by the recent transformation in how archives and archivists “do business”—how the technological and digital border has for the most part disappeared.
Five years ago, the handful of conference sessions talking about digital records focused on how to capture and preserve born-digital records. This year, most sessions touched on digitization and digital records not as a novelty topic, but as one of today’s facts of life. History and access to it is happening in the digital realm, and archivists around the globe have embraced the Internet’s potential to enhance and expand the ways their organizations deliver services on a daily basis. An 1888 image of the Lucius D.
Then and now on my phone. Wikipedians and Archives staff collaborate in the edit-a-thon war room at the She Blinded Me With Science edit-a-thon. Tennessee v. Information. La granularité de l’information est définie comme le plus petit niveau de détail géré par un système ou une pratique, c’est l’unité physique ou logique qui a du sens pour le type de traitement auquel est soumise l’information enregistrée sur un support (définition de document). Ce peut être le volume au service de prêt d’une bibliothèque, ou le champ dans une base de données. Pour bien gérer l’information, il faut donc non seulement séparer le bon grain de l’ivraie (l’information gérée, document ou donnée, doit être pertinente pour le système en cause et fiable pour ses utilisateurs) mais il faut encore identifier le bon bon grain, c’est-à-dire la bonne taille des grains d’information (grain, morceau, paquet, objet, unité… d’information) pour chaque type de traitement, de même que, pour le raisin, le pâtissier manipule les grains, le détaillant les grappes et le grossiste des cageots.
Latitude and Longitude of a Point. Le site web officiel de l'Union européenne. L’UE en bref, institutions et organes, pays, symboles, histoire, faits et chiffres Informations sur l’agriculture, les entreprises, la culture, la santé, etc. Informations sur le droit de résider, de travailler, de voyager et d’étudier dans un autre pays de l’UE, ainsi que sur l’accès aux soins de santé et les droits des consommateurs Informations sur la fiscalité, les douanes, les importations et les exportations de marchandises, le soutien financier aux entreprises, etc.
Consulter les traités, la législation et la jurisprudence de l’UE, et découvrir comment la législation de l’UE est élaborée et appliquée Rechercher des documents officiels, des publications, des statistiques, des données ouvertes et d'autres ressources. ISO 9000 / ISO 14000 - Caractéristiques essentielles de ISO 9000. Comment bien gérer grâce à la qualité ? La famille ISO 9000 couvre les divers aspects du management de la qualité et comprend certaines des normes les plus connues de l’ISO. Elles offrent des lignes directrices et des outils aux entreprises et aux organismes qui veulent que leurs produits et services soient constamment en phase avec ce que leurs clients demandent et que la qualité ne cesse de s’améliorer. La famille ISO 9000 compte de nombreuses normes, notamment: ISO 9001:2008 – établit les exigences relatives à système de management de la qualitéISO 9000:2005 – couvre les notions fondamentales et la terminologieISO 9004:2009 – montre comment augmenter l'efficience et l'efficacité d'un système de management de la qualitéISO 19011:2011 – établit des lignes directrices pour les audits internes et externes des systèmes de management de la qualité.
ISO 9001:2008 définit les critères pour un système de management. Principes de management de la qualité Audits Un aperçu d'ISO 9001:2008 Actualités. L'alternative Open Source pour la Gestion de Contenu d'Entreprise. Gestion de projet - CommentCaMarche.net. [Workflow numérique] IPTC et métadonnées, Part I : Définition et utilisation. En matière de photographie numérique, l’un des aspects pratiques les plus difficiles à gérer par l’utilisateur régulier d’un grand nombre de photographies (photographe, iconographe, graphiste, agence…) réside dans la classification et la recherche des photographies. Pour cela, un certain nombre d’outils ont été mis en place dans le passé et ont été appliqués aux fichiers numériques de toute origine : les métadonnées.
Définition et intérêt de ces « données servant à décrire une autre donnée quelque soit son support » ! Petit historique C’est en 1979 que l’I.P.T.C. En 2001, Adobe propose un système propriétaire pour permettre le stockage des IPTC Headers aussi bien sur des formats de fichiers supportant IPTC que ne les supportant pas (dans un fichier texte externe) : le format XMP (eXtensible Metadata Platform).
Intérêt des métadonnées pour le photographe Outils permettant la gestion des métadonnées IPTC Il existe des solutions alternatives et gratuites, et notamment : Knowledge Consult.