16 juin 2017 - Le Big Data « Big Data » désigne à la fois la production de données massives et le développement de technologies capables de les traiter afin d’en extraire des corrélations ou du sens. C’est dans les années 1990 que le terme Big Data prend sa signification actuelle d’un défi technologique à relever pour analyser de grands ensembles de données, d’abord scientifiques, mais de plus en plus souvent collectés au quotidien par divers moyens techniques (téléphone portable ou autres objets connectés dans l’Internet des Objets, réseaux sociaux, capteurs, caméras…). L’accélération de la création des données est souvent exprimée au travers de trois dimensions (les « 3V ») : le volume, la vélocité (fréquence et rapidité de transmission des données) et la variété des types de données. D’où viennent toutes ces données ? Dans le domaine scientifique, les données proviennent généralement de résultats de simulation ou d’expériences. Bref historique du stockage des données Comment traiter autant d’informations ?
MBA MCI 22/12/15 Big Data agricole : pourquoi tant d’agitation ? Depuis la rentrée de septembre 2015, dans le secteur agricole, on ne parle que de ça. Ce mot est sur toutes les lèvres, tous les grands titres de presse spécialisée en ont fait leur une. Pourquoi en ce moment ? Big Data agricole : n’exagère-t-on pas un peu ? N’en déplaise aux plus gênés face à ce terme anglais déroutant, l’expression « Big Data » convient très bien à la situation observée dans l’Agriculture. Les agriculteurs produisent une quantité folle de données, sans parfois même en avoir conscience. Pourquoi cette agitation ? En mai 2015, nous apprenions que Google (via son fond de placement Google Ventures) devenait l’investisseur principal de Farmers Business Network (FBN), une entreprise américaine qui collecte et analyse du Big Data sur les activités agricoles. En savoir plus sur Farmers Business Network Pourquoi cette agitation ? Il faut en avoir conscience : l’Agriculture devra nourrir une population qui pourrait dépasser les 9 milliards d’individus en 2050, selon la FAO.
Jusqu’où peut aller la surveillance de nos données sur internet ? | Le blog de l’information stratégique Max Thommes, alias Mister X, est un jeune artiste berlinois sans histoires. Pendant 30 jours, il a accepté qu’on installe un logiciel espion sur son portable. Une expérience dans le cadre d’un documentaire, “Nothing to Hide”, qui explore la surveillance des données son acceptation par la population. Il n’a “rien à cacher.” Par Sibylle LAURENT pour lci.fr En savoir plus : Source : Crédit Photo : Shutterstock Big Data Analytics simply explained Big data analytics has emerged as a critical field in recent years, owing to the explosion of data and the need to make sense of it. Companies worldwide are investing heavily in big data analytics to uncover insights, optimize operations, and create new business opportunities. However, many people are still unaware of what big data analytics entails, and the intricacies of a career in this field. This article aims to break down the intricacies of a career in big data analytics and provide an overview of the skills and qualifications required. What is big data analytics Big data analytics involves using various analytical techniques and tools to process large volumes of structured and unstructured data, to uncover hidden patterns, correlations, and insights. Skills required to thrive in big data analytics A career in this field requires a range of technical and soft skills. Data Analytics Big data involves working with vast amounts of data. Statistical Analysis Machine Learning Data Mining
01 décembre 2017 - Big data, Blockchain, objets connectés : « L’informatique est désormais partout ! » « Les technologies de pointe liées à l’informatique sont désormais utilisées dans tous les secteurs, qu’il s’agisse de l’industrie, des banques, des assurances, ou encore des éditeurs de logiciels ou de jeux vidéo, explique Kamal Hennou, directeur de l’ESGI (École supérieure de génie informatique). Elles sont au cœur de notre vie quotidienne et le mouvement ne peut que s’accentuer. » Voitures, chatbots, smart contacts : l’informatique est omniprésente… Et se propage à vitesse grand V ! Le troisième exemple parlera sans aucun doute au consommateur qui sommeille au fond de vous ! Enfin, les « smart contracts » sont en pleine expansion. L’ESGI propose neuf spécialisations Contrairement à ce qu’on pourrait imaginer, « seul un tiers des étudiants de première année arrivent en étant déjà des passionnés d’informatique », rappelle Kamal Hennou ; les autres étudiants « vont progressivement trouver leur univers. » Pas besoin d’être un crack en maths pour être bon en informatique
Les conséquences du Big Data Le Big Data c'est quoi? définition, sources de données et outils Mis à jour le 13 avril 2023 Le Big Data fait référence à un ensemble de données massives, complexes et souvent hétérogènes qui sont difficiles à gérer et à traiter avec des outils traditionnels de gestion de données. La quantité de données générées chaque jour est en constante augmentation, ce qui rend le traitement et l’analyse des données de plus en plus complexe. Le Big Data est important car il permet d’extraire des informations précieuses à partir des données qui peuvent être utilisées pour améliorer les processus décisionnels et les performances des entreprises, des organisations gouvernementales, des chercheurs et d’autres acteurs. Les 3V du Big Data – Volume, Variété et Vélocité – sont les caractéristiques clés qui définissent le Big Data. En combinant ces trois caractéristiques, le Big Data peut fournir des insights précieux pour aider à prendre des décisions éclairées et à améliorer les performances des entreprises. Les sources de données Les sources de données traditionnelles Web
Machine Learning et Big Data : définition, applications, techniques Le Machine Learning est une technologie d’intelligence artificielle permettant aux ordinateurs d’apprendre sans avoir été programmés explicitement à cet effet. Pour apprendre et se développer, les ordinateurs ont toutefois besoin de données à analyser et sur lesquelles s’entraîner. De fait, le Big Data est l’essence du Machine Learning, et c’est la technologie qui permet d’exploiter pleinement le potentiel du Big Data. Découvrez pourquoi cette technique et le Big Data sont interdépendants. Apprentissage automatique définition : qu’est ce que le Machine Learning ? Si le Machine Learning ne date pas d’hier, sa définition précise demeure encore confuse pour de nombreuses personnes. Le Machine Learning est très efficace dans les situations où les insights doivent être découvertes à partir de larges ensembles de données diverses et changeantes, c’est à dire : le Big Data. Les différents types d’algorithmes de Machine Learning On distingue différents types d’algorithmes Machine Learning.
Le Big Data et le Bitcoin sont une catastrophe pour l'environnement Le Big Data n’a pas que des aspects positifs. Les centres de données (Data Centers) consomment énormément d’énergie et cette consommation augmente à un rythme exponentiel. Les grandes entreprises utilisent désormais des énergies renouvelables pour remédier partiellement à ce problème. Avec l’essor des smartphones, depuis la fin des années 2000, notre dépendance aux centres de données distants a littéralement explosé. Le Big Data consomme de plus en plus d’énergie En 2017, l’écosystème numérique représente environ 7% de la consommation mondiale d’électricité. Malheureusement, les réseaux et les fermes de serveurs ne sont pas la seule source de consommation d’énergie. Les Bitcoins consomment autant d’électricité que 159 pays Plus inquiétant encore : l’essor du Bitcoin. Les conséquences pour l’environnement sont prévisibles. Sur le long terme, le Big Data et le Bitcoin pourraient donc représenter une véritable catastrophe pour l’environnement.
Big Data dans l'industrie : quelles applications concrètes ? | LePont L’exploration des méga données est aujourd’hui largement associée aux métiers du marketing pour mieux connaitre et comprendre le comportement et les attentes des consommateurs. Néanmoins, la ruée vers le nouvel or noir des données disponibles à profusion et analysables à moindre coût est désormais lancée par les grands groupes industriels. Les industriels font face à des défis inédits en matière de modernisation, de rationalisation et de réduction des coûts. La digitalisation de la chaîne de valeur, à travers des technologies telles que l’IoT, la réalité augmentée, le digital twin répond à ces enjeux et constitue plus que jamais un levier majeur de transformation. Alors quelles sont les applications concrètes du Big Data dans l’industrie ? La nouvelle donne technologique L’apogée du Big Data dans l’industrie Les grands groupes industriels utilisent depuis des années des outils de gestion et d’aide à la décision pour les aider à définir par exemple leurs offres et services à leurs clients.
30 mars 2018 - Google : voici toutes les données que le géant du web détient sur vous Google en sait bien plus à votre sujet que vous ne l’imaginez. Grâce aux données collectées à partir de ses différents services, la firme américaine élabore des profils complets sur ses utilisateurs et leurs activités. Découvrez toutes les données que le géant du web garde à votre sujet, et comment les consulter. Depuis quelques semaines, Facebook est au coeur d’une polémique autour de sa politique en matière de collecte de données. Suite au scandale de l’affaire Cambridge Analytica, de nombreux utilisateurs se méfient désormais de la quantité et de la nature des données que Facebook conserve à leur sujet. Cependant, Facebook n’est pas la seule entreprise à agréger des informations sur ses utilisateurs. Tout d’abord, la firme de Mountain View stocke tous les endroits où vous vous êtes rendus avec votre téléphone allumé et la géolocalisation activée ( google.com/maps/timeline?
Tout comprendre à l’affaire Snowden De Wikileaks aux «Paradise Papers», la dernière décennie a été marquée par une multiplication des révélations issues de fuites d'envergure de documents confidentiels. Des rapports militaires sur la guerre en Afghanistan dévoilés par Wikileaks en 2010 aux récentes plongées de l'International Consortium of Investigative Journalists (ICIJ) dans la finance offshore, nous avons comptabilisé une quinzaine de fuites majeures, ayant souvent donné lieu à donné lieu à des enquêtes tentaculaires. Plongée dans l'affaire Snowden, qui a éclaté en 2013 : Quel domaine ? La surveillance Quand ? Qu'est-ce qui a fuité ? Qui a fait fuiter ? Qui a traité et divulgué les informations ? Quelles révélations? Quelles conséquences ? Newsletter - L'essentiel de l'actu Chaque matin, l'actualité vue par Le Parisien A LIRE > Chronologie de l'affaire Snowden Retour sur 10 ans de fuites à grande échelle • Les « War Logs » (Wikileaks) • Le « Cablegate » (Wikileaks) • Les « Palestine Papers » • Les « VatiLeaks » 1 et 2
Les salaires IT en hausse dans le code, les data et la cybersécurité L'étude rémunération 2023 conduite par Hays met en lumière une dynamique positive du marché de l'emploi IT qui valorise la rémunération dans les professions liées à l'analyse des données, à la cybersécurité et au cloud. Représentant près de 40 % des offres, les développeurs sont également en position de force lors des négociations salariales. A l’occasion de la publication de sa 12e étude sur les salaires 2023 en France, le cabinet Hays présente une vue d’ensemble des tendances nationales de recrutement pour l’année en cours dans divers secteurs, dont ceux des technologies. Dans cette catégorie, les métiers qui restent très prisés depuis ces dernières années sont ceux des data, de la cybersécurité et du cloud aux côtés des développeurs qui couvrent toujours la majorité des offres d’emplois (39 %). Dans ce domaine, les profils back-end caracolent en tête du top trois des métiers IT les plus recherchés en 2023. Un marché favorable pour les professionnels du cloud