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L'open data : fiche synthétique Savoirs CDI

L'open data : fiche synthétique Savoirs CDI
La réutilisation des informations publiques, souvent nommée par commodité open data, est devenue une des thématiques très porteuses : Dans le secteur public, sujet de la règlementation à respecter ;Dans le secteur privé où les initiatives se multiplient pour imaginer des produits et services innovants développés à partir de la réutilisation desdites informations publiques. Ainsi apparaissent de plus en plus des « jeux de données » disponibles en ligne et récupérables par toute personne. Ce qui dit la loi La mise à disposition des données produites ou détenues par les acteurs publics est un processus ouvert. La loi CADA et le décret du 30 décembre 2005 fixent les règles minimales à respecter pour accompagner l’ouverture des données publiques au sens strict (produites ou détenues par l’acteur public dans le cadre d’une mission de service public). Ce guide est par ailleurs disponible en ligne. Définitions Open data Qu’est-ce qu’une donnée « ouverte » ou « libre » ? Mission Etalab La mission Etalab) Related:  lucvincentOpen Data

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Knoema. Atlas mondial de données et d'infographies Knoema est une ressource précieuse qui compile des milliers de datas publiques issues de centaines de sources concernant la plupart des pays du monde pour en proposer des représentations graphiques interactives. Knoema est un sorte de Google du data et de l’infographie. L’idée de base de cette plateforme libre dédiée à la connaissance est de connecter les datas ou données publiques disponibles avec des outils graphiques d’analyse et de representation. Knoema fonctionne à la façon d’un moteur de recherche classique et va vous permettre de trouver des données brutes et des infographies interactives sur une multitudes de de sujets dans des centaines de domaines différents. L’atlas mondial de données proposé par Knoema va ainsi vous permettre de croiser pays, sources, classements et sujets de forme très intuitive. Je le disais en commençant, Knoema est une ressource précieuse dans tous les sens du terme. Lien: Knoema Sur le même thème

Les itérateurs de Python Un exemple important de chaîne de Markov sans boucle est celui des arbres pondérés, qui peuvent servir à introduire les probabilités conditionnelles et la théorie de Bayes par le jeu : Ce jeu est à l’évidence à l’avantage de A : Pour jouer, il faut placer un pion (commun aux deux joueurs) sur la racine de l’arbre, puis lancer le dé deux fois de suite, et déplacer le pion selon les indications données par le dé. Voici le graphe version Nirina974 : A gagne si la position finale du pion est la feuille 4 ou la feuille 6, B gagne si la position finale du pion est l’une des feuilles 5 et 7. La version pondérée permet de calculer la probabilité de gain de A : 2/3×5/6+1/3×1/2=10/18+1/6=13/18 soit environ 0,7222 (ou treize chances sur 18, ou treize chances contre cinq [8]). Voici le plateau de jeu : Le jeu a été testé en première année de BTS, en deux groupes, ce qui a permis ce relevé statistique par groupe [9] : Pour noter les résultats des 100 parties, il faut une dizaine de minutes.

About Research data are valuable and ubiquitous. The permanent access to research data is a challenge for all stakeholders in the scientific community. The long-term preservation and the principle of open access to research data offer broad opportunities for the scientific community. More and more universities and research centres are starting to build research data repositories allowing permanent access to data sets in a trustworthy environment. Due to disciplinary requirements, the landscape of data repositories is very heterogeneous. re3data.org is a global registry of research data repositories that covers research data repositories from different academic disciplines. Some publishers and journals like Copernicus Publications, PeerJ, Springer and Nature’s Scientific Data refer to re3data.org in their Editorial Policies as a tool for the easy identification of appropriate data repositories to store research data. Partners Berlin School of Library and Information Science KIT Library Network

Ipython/outil pour mettre une syntaxe de couleur au code Le vocabulaire du Big Data - JDN Comme pour toute nouvelle technologie, le Big Data apporte son lot d'acronymes et de nouveaux termes. Certains sont nés dans le cerveau des développeurs, d'autres viennent du monde des statistiques. Le point sur la liste des mots à connaître. 3V : Volume, Vitesse, variété, c'est, selon les consultants, les trois critères clés qui définissent une plateforme Big Data. Le volume est le critère le plus souvent évoqué, avec la capacité de traiter des To voire des Po de données, mais ce n'est pas le seul. Algorithmes : Si dans le Big Data, la donnée est le sang du système, le moteur d'intégration de données, le cœur, les algorithmes en sont le cerveau. Algorithmes de Boosting : Les algorithmes de Boosting ou encore de stratégies adaptatives sont une classe d'algorithmes de Machine Learning permettant d'améliorer la précision d'algorithme peu précis. Analyse discriminante linéaire : Algorithme prédictif permettant de classifier un individu dans un segment.

The Tkinter Canvas Widget The Canvas widget provides structured graphics facilities for Tkinter. This is a highly versatile widget which can be used to draw graphs and plots, create graphics editors, and implement various kinds of custom widgets. When to use the Canvas Widget The canvas is a general purpose widget, which is typically used to display and edit graphs and other drawings. Another common use for this widget is to implement various kinds of custom widgets. Patterns To draw things in the canvas, use the create methods to add new items. from Tkinter import * master = Tk() w = Canvas(master, width=200, height=100) w.pack() w.create_line(0, 0, 200, 100) w.create_line(0, 100, 200, 0, fill="red", dash=(4, 4)) w.create_rectangle(50, 25, 150, 75, fill="blue") mainloop() Note that items added to the canvas are kept until you remove them. i = w.create_line(xy, fill="red") w.coords(i, new_xy) w.itemconfig(i, fill="blue") w.delete(i) w.delete(ALL) Concepts Canvas Items Coordinate Systems Item Specifiers: Handles and Tags x

Journée d’étude « Big et Open Data » | L'aire d'u Le 28 mai 2015 s’est tenue la journée d’étude « Big et Open Data : conséquences et compétences pour les professionnels de l’information », co-organisée par l’ADBS Bretagne, le CFCB Bretagne-Pays de la Loire et l’URFIST de Rennes, en partenariat avec le GFII (Groupement Français de l’Industrie de l’Information). Elle a permis d’aborder les enjeux professionnels autour des données de la recherche, de l’Open Data et du Big Data dans les entreprises, les collectivités territoriales et dans les bibliothèques, ainsi que les usages, les compétences et les formations à envisager. Au programme, trois conférences :

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