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Data Mining

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Data mining. Big Data : pourquoi nos métadonnées sont-elles plus personnelles que nos empreintes digitales. A l’occasion du colloque « la politique des données personnelles : Big Data ou contrôle individuel « organisé par l’Institut des systèmes complexes et l’Ecole normale supérieure de Lyon qui se tenait le 21 novembre dernier, Yves-Alexandre de Montjoye (@yvesalexandre) était venu présenter ses travaux, et à travers lui, ceux du MediaLab sur ce sujet (Cf. « D’autres outils et règles pour mieux contrôler les données » ).

Big Data : pourquoi nos métadonnées sont-elles plus personnelles que nos empreintes digitales

Yves-Alexandre de Montjoye est doctorant au MIT. DATA MINING - DATA SCIENCE - BIG DATA ANALYTICS. Définition : Data mining. Ecrit par B.Bathelot, mis à jour le .

Définition : Data mining

Glossaires : Fidélisation / CRM /CRC | Marketing direct. Qu'est-ce que le data Mining ? Exploration des données. Le Data Mining, qu'est-ce que c'est ?

Qu'est-ce que le data Mining ? Exploration des données

The devil is in the details. C'est un outil d'exploration des données décisionnelles Définition : Le Data Mining est en fait un terme générique englobant toute une famille d'outils facilitant l'exploration et l'analyse des données contenues au sein d'une base décisionnelle de type Data Warehouse ou DataMart. Définition : Datamining. Le datamining désigne l’ensemble des techniques et méthodes dans les domaines des statistiques, des mathématiques et de l’informatique qui permettent de sortir d’un grand volume de données, des connaissances précises sur des éléments inconnus auparavant.

Définition : Datamining

Cette technique permet d’analyser et d’interpréter des données volumineuses, contenues dans une ou plusieurs bases de données afin de dégager des tendances. Le datamining est en mesure de créer des catégories statistiques composées d’éléments similaires afin de proposer des hypothèses. Experian Marketing Services propose des solutions de datamining vous aidant par exemple dans la prise de décision concernant l’optimisation de vos stratégies de géomarketing.

Data Mining et Data Science. Cette page recense les supports utilisés pour mes enseignements de Machine Learning, Data Mining et de Data Science au sein du Département Informatique et Statistique (DIS) de l'Université Lyon 2, principalement en Master 2 Statistique et Informatique (SISE), formation en statistique et informatique, dans le cadre du traitement statistique des données et de la valorisation des big data.

Data Mining et Data Science

Je suis très attentif à la synergie forte entre l'informatique et les statistiques dans ce diplôme, ce sont là les piliers essentiels du métier de data scientist. Attention, pour la majorité, il s'agit de « slides » imprimés en PDF, donc très peu formalisés, ils mettent avant tout l'accent sur le fil directeur du domaine étudié et recensent les points importants. Cette page est bien entendu ouverte à tous les statisticiens, data miner et data scientist, étudiants ou pas, de l'Université Lyon 2 ou d'ailleurs. Nous vous remercions par avance. Ricco Rakotomalala – Université Lyon 2. Data Mining, logiciel d’analyse statistique, Analyse prédictive, Supports de cours. Infographie : le big data en mots et en chiffres. 9 Livres gratuits pour l'apprentissage Data Mining et d'analyse de données / jianpanjiluqi.net.

L'exploration de données, l'analyse des données, ce sont les deux termes qui le rendent très souvent, les impressions d'être très difficile à comprendre - complexe - et que vous êtes tenus d'avoir de l'éducation de qualité le plus élevé afin de les comprendre.

9 Livres gratuits pour l'apprentissage Data Mining et d'analyse de données / jianpanjiluqi.net

Je ne peux pas d'accord, et comme avec ne importe quoi dans cette merveilleuse vie de la nôtre, nous seulement besoin de dépenser un certain montant de temps à apprendre quelque chose, pratiquer, avant que nous rendons compte que ce ne est pas vraiment tout ce qui dure. Il est difficile de voir ce qui est derrière une porte fermée, et à moins que nous montons à cette porte et ouvrez-le, pour voir ce qu'il ya derrière, nous ne allons jamais savoir. Bien, cela se applique à la plupart des choses dans la vie, mais je ne peux vraiment sentir la «peur» que les gens ont de ces études complexes que les sciences de données elle-même.

Data Mining et Analyses Prédictives avec le Logiciel STATISTICA. Le Data Mining pour faire la Différence.

Data Mining et Analyses Prédictives avec le Logiciel STATISTICA

Certains parlent à juste titre de la période actuelle comme de “l'Ère Analytique”, c'est-à-dire une période au cours de laquelle la révolution de l'information a conduit à l'ère de l'analyse, et où l'enjeu consiste à dégager du sens dans cet incroyable déluge de données. À StatSoft, nous avons maintes opportunités d'échanger, conseiller et former des collaborateurs dans le domaine de l'analyse des données et de la modélisation prédictive dans de nombreuses industries : construction automobile, services financiers, matériel médical, Recherche & Développement et production pharmaceutique, semi-conducteurs, etc...

Ce que notre expérience nous a enseigné, c'est que dans une économie concurrentielle, chaque société doit chercher à tirer parti de ses avantages tout en identifiant les sources de gaspillage et d'inefficacité. L'une des pistes possibles consiste donc à exploiter les données qui sont déjà collectées et gérées. Logiciels. Calaméo - "Point Sur" le Big Data (Octobre 2015)

Big Data : pourquoi nos métadonnées sont-elles plus personnelles que nos empreintes digitales. Qu'est-ce que le Big Data ? Les 3 V du Big Data Pour bien délimiter le Big Data, le concept a été caractérisé par « Les 3 V » : Volume, Vitesse et Variété.

Qu'est-ce que le Big Data ?

Volume Lorsqu'on parle de volume pour le Big Data, on évoque souvent les 7 téraoctets (7.000 milliards d'octets) générés quotidiennement par Twitter ou les 10 téraoctets de contenus échangés tous les jours sur Facebook. On cite également YouTube qui prend en charge chaque minute l'équivalent de 48 heures de vidéos. De la statistique aux big data : ce qui change dans notre compréhension du monde. Par Hubert Guillaud le 19/12/12 | 9 commentaires | 4,776 lectures | Impression Lors de la dernière édition des Entretiens du Nouveau Monde industriel qui avaient lieu les 17 et 18 décembre 2012 au Centre Pompidou, le sociologue Dominique Cardon a proposé une intéressante matrice pour comprendre à la fois les limites de la réutilisation des données ouvertes et celle des “Big Data“. Nous sommes désormais confrontés à un incroyable déluge de données produit par le numérique, reconnaît Dominique Cardon.

Comment le Big Data va révolutionner 2013. "2012 a été l'année de l'évangélisation, 2013 sera l'année de la mise en place.

Comment le Big Data va révolutionner 2013

" Chez Atos, géant international du service informatique, pas de doute : cette année verra la multiplication des systèmes d'analyse dits de "Big Data". Plus qu'un concept, cette "grosse quantité de données" (littéralement) renvoie à de nouveaux systèmes informatiques qui promettent de "révolutionner la vie quotidienne". Le Big Data a émergé face à un constat. Vertigineux "big data". LE MONDE | • Mis à jour le | Par Sarah Belouezzane et Cécile Ducourtieux Photos, vidéos, sons, chiffres, textes...

Vertigineux "big data"

Depuis la démocratisation de l'Internet haut débit, ce sont des milliards de données qui sont déversées par les particuliers, les entreprises et même l'Etat sur la Toile. Les spécialistes appellent ça le "big data", littéralement "grosse donnée"... Ce vocable est un peu "marketing" : depuis dix-huit mois, pas une semaine ne passe sans un séminaire ou une nouvelle offre big data sur la planète high-tech. Mais il recouvre une réalité : la quantité de données envoyées, reçues, stockées toutes les secondes est devenue tellement importante qu'il est quasiment impossible de la traiter avec les outils d'analyse habituels.

Du Big Data au Valued Data - TRIBUNE. Les articles, dossiers, tables rondes et conférences sur le big data se sont multipliés depuis quelques mois. De plus en plus de sociétés s’emparent du phénomène de mode pour revendiquer leur expertise du sujet et s’accaparer les centaines de millions, voire les milliards de dollars promis sur ce « nouveau » marché.

Les modes se suivent et se ressemblent : le « tout CRM » à la fin des années 90, le « 1 to 1 » début 2000, le « web 2 »… A chaque fois, ces expressions sont synonymes d’avancées concrètes, d’outils innovants mais aussi de sur-promesses et de raccourcis. Il y a beaucoup de confusion et de fantasmes derrière l’expression « big data ». Cette expression n’est pas suffisamment bien définie. Data centers: la donnée écolo.

Il y en a des milliers dans le monde. Plus d’une centaine en France. Les data centers sont la face cachée d’Internet ; on y a recours tous les jours. Quand on consulte un site web, quand on envoie un mail, quand on publie une photo en ligne. Big data, l’enjeu du pouvoir. Le Big Data, Le Cloud … Internet évolue maintenant si vite que ses nouveaux développements deviennent des enjeux majeurs avant même que le grand public ait eu le temps de les comprendre.

Nous nous retrouvons donc à employer, lire, entendre mentionner des terminologies désignant des concepts ou des technologies dont nous savons qu’elles sont cruciales, sans pour autant avoir la moindre idée de leur nature. Un nom qui fait peur, pour un concept bien simple Au même titre que la mystérieuse appellation “Cloud” désigne tout simplement le stockage de données sur des serveurs distants mais bien réels, le concept de “Big Data” recouvre une réalité somme toute assez simple.