Data mining : la méthode d’analyse du Big Data En règle générale, le data mining est associé auBig Data. Le Big Data, c’est l’ensemble des données qui ne peuvent plus être gérées manuellement, à cause de leur ampleur. Le traitement et l’analyse des données doivent donc être effectués à l’aide de méthodes informatisées. Le data mining est considéré comme une sous-étape du processus nommé Knowledge Discovery in Databases (soit la découverte de connaissances à l’aide des bases de données, en français). Le choix de la base de donnéesLe prétraitement, dans le but d’amorcer un nettoyage des donnéesLeur transformation dans la forme adéquate à leur traitement Le processus d’analyse mathématique (data mining)L’interprétation des résultats de l’analyse Les connaissances qui auront pu être acquises grâce aux KDD (Knowledge Discovery in Databases) font partie intégrante du positionnement stratégique de tout modèle de commerce en ligne, ainsi que des décisions marketing qui en découlent.
Les données en question - Interstices Une donnée est la description élémentaire d’une réalité ou d’un fait, comme par exemple un relevé de température, la note d’un élève à un examen, l’état d’un compte, un message, une photo, une transaction, etc. Une donnée peut donc être très simple et, prise isolément, peu utile. Mais le recoupement avec d’autres données devient très intéressant. Par exemple, une liste de températures pour une région donnée sur une longue période peut nous renseigner sur le réchauffement climatique. Pendant longtemps, le papier a fourni une mémoire pratique pour stocker et organiser les données. Cependant, l’utilisation du papier pour stocker les données se heurte à un problème majeur : le lien indissociable entre la donnée et son support. Avec l’informatique et le monde numérique, la donnée peut être séparée de son support, ce qui offre des possibilités nouvelles de traitement. Photo : janneke staaks/ Flickr – Licence Creative Commons CC BY-NC 2.0 On parle aujourd’hui de « Big Data ».
DATA MINING : Définition Data mining Le Data Mining (ou exploration des données) désigne l’ensemble des techniques et méthodes automatiques ou semi-automatiques issues de disciplines scientifiques (telles que les statistiques ou l’informatique) facilitant l'exploration et l'analyse des données contenues au sein d'une base décisionnelle (type Data Warehouse ou DataMart) et permettant la prise de décisions, à travers la découverte, rapide et efficace, de schémas d'informations inconnus ou cachés à l'intérieur de grandes bases de données. Autrement dit, le datamining permet d’extraire des savoirs et des connaissances précises à partir d’un grand volume de données. Le data Mining, né dans les années 1980, s’est répandu sur la scène économique pour faire face à la multiplication de bases de données difficilement exploitables sans un ensemble d’outils performants par les entreprises. Ceux-ci ont été développés pour étudier les interactions et explorer les données sous-jacentes. Ainsi, le Data Mining permet à une entreprise :
Plus de Big Data ? Moins d'Anonymat. L’anonymat devient une impossibilité mathématique. C’est ce que nous explique Patrick Tucker dans Technologie Review , la revue scientifique en ligne du MIT. En revenant sur la directive européenne de 1995 sur la vie privée , il met l’accent sur l’évolution de la notion de « donnée personnelle » depuis 18 ans. La quantité de données créée chaque année tend à redéfinir cette notion et de fait, celle de l’anonymat. Et il va de soi que les enjeux commerciaux et publicitaires sont considérables pour ceux qui arrivent à croiser les données numériques avec celles du « monde réel ». « En Février, Facebook a annoncé un accord avec Acxiom [Axciom élabore des profils d'internautes fonction des données collectées, NDLR] pour fusionner leurs données, reliant les activités du monde réel à celles du web. Pour lire l’intégralité de l’article (en anglais), c’est par ici .
Data Mining: Practical Machine Learning Tools and Techniques - Ian H. Witten, Eibe Frank, Mark A. Hall, Christopher J. Pal vous Romain Chaumais from Paris ? Du "data déluge" au "big data" BigData Ysance from Jean Michel Billaut on Vimeo. (quelques petites coupures de son dans l'e-interview de Romain, mais c'est écoutable... Quelques conseils : il vaut mieux être en Ethernet sur la box qu'en wifi, éviter le contre-jour, mettre une pub sur votre entreprise derrière vous... Une maquilleuse n'est pas indispensable, par contre quand on aura la fibre, faudra y penser..) Que veut dire Ysance ? Ysance est spécialisée dans les projets informatiques innovants... Il nous prend un exemple trés parlant avec une barrière de péage sur autoroute.. Le "big data" permet un usage actif des données... Liaisons entre le "cloud computing" et le "big data" ? Quid de la vie privée ? Combien coûte le "big data" ? Qui sont les clients d'Ysance ? Concurrence ? Comment se positionne la France dans ce domaine ?... Pour contacter Romain Chomais : romain.chaumais(arobase)ysance.com © Une production du Billautshow - the video for the rest of us - the e-billautshow : the french worldwide hub
Donnée (informatique) Les données sont, avec les traitements, l'un des deux piliers sur lesquels repose toute méthode en informatique. Les bonnes pratiques recommandent une indépendance stricte entre les données et les traitements. Ce principe vise à ménager et à faciliter les évolutions futures des applications : De la sorte toute modification ou refonte des données n'impacte pas ou très peu le domaine des traitements, et réciproquement. Les données ont une importance fondamentale dans tous les domaines : Les données principales ou données de référence (métadonnées) permettent aux maîtrises d'ouvrage au niveau des gouvernements comme dans les entreprises : de dialoguer avec les décideurs pour définir les exigences ;de construire les analyses en appui des décisions, en vue de l'alignement stratégique du système d'information ;de dialoguer avec les maîtrises d'œuvre. Les données peuvent être distinguées en fonction des critères suivants :
Philippe Naïm : "Nous créons de l'intelligence collective entre les métiers" En charge du développement et de la stratégie de Safran Analytics, Philippe Naïm explique comment Safran veut utiliser le big data pour créer de la valeur sur les marchés du groupe : l'aéronautique, la défense et sécurité. Quel est le rôle de Safran Analytics au sein du groupe ? Safran Analytics a été lancé en janvier. Notre objectif est de faire des données de Safran une richesse. Notre structure est complètement transversale. Pourquoi avoir mis en place une organisation transversale et non dédiée à chaque business unit. Notre démarche est déjà de commencer à acquérir cette compétence. Quel type de données avez-vous à disposition ? Ce sont des données internes et externes.
Données personnelles I) Données personnelles 1) Généralités a) Identité du Responsable de Traitement La société MONDIAL RELAY, dont le siège social est situé au ZAC des 4 vents 5 avenue Antoine Pinay - 59510 HEM, s'engage, en sa qualité de responsable de traitement, à protéger la vie privée des personnes utilisant son site internet et la confidentialité des informations fournies (ci-après les « Données Personnelles »). b) Qu’est-ce qu’une donnée personnelle Les Données Personnelles sont des informations relatives à une personne physique identifiée ou identifiable. c) Enregistrement de Données Personnelles lors de la création du compte Les données collectées (entre autres : nom, adresse, adresse e-mail, informations bancaires.) sont nécessaires au traitement et à la gestion de vos commandes de prestations d’envois de colis ainsi qu'aux relations commerciales. 2) Finalités des traitements de données à caractère personnel et destinataires des données traitées a) Services de centre d’appel et de dématérialisation
Science des données Les différentes disciplines de la science des données. La science des données est un domaine interdisciplinaire qui utilise les mathématiques, les statistiques, le calcul scientifique, les méthodes scientifiques, les process, les algorithmes et les systèmes informatiques automatisés pour extraire et extrapoler des connaissances à partir de grandes quantités de données brutes structurées ou non [1],[2],[3]. Elle est souvent associée aux données massives, à l'analyse des données, aux techniques d'apprentissage automatique comme le Machine Learning et le Deep Learning. La science des données permet de produire des algorithmes et méthodes d’analyse de grandes masses de données afin d’en extraire des informations et de réaliser des modèles et prédictions utiles. Pour cela, elle se met en œuvre selon les étapes suivantes[4] : L'expert en science des données, aussi appelé data scientist, peut réaliser ces missions seul ou en équipe pour être plus efficace, avec la participation:
Comment les algos nous rendent tous débiles N’avez-vous jamais eu l’impression de tourner en rond sur le Net ? Un peu comme un poisson rouge à qui on aurait filé l’océan et qui ne voudrait pas quitter son bocal. Chaque jour, je me rends sur les mêmes sites, réseaux sociaux, les mêmes apps... bien conscient, pourtant, de l’immensité de la Toile et ses services connexes connectés. Un phénomène encore plus insidieux s’est installé dans mon bocal : je tourne dans le même sens. On aurait vite fait de jeter la faute à une curiosité paresseuse. C’est l’une des thématiques abordées par Philippe Vion-Dury dans son ouvrage « La nouvelle servitude volontaire. Philippe Vion-Dury est un journaliste et chroniqueur spécialisé dans les questions politiques et numériques. Note importante Philippe Vion-Dury est un journaliste passé par Rue89. Rue89 : « Algorithme », on utilise souvent ce mot sans comprendre à quoi cela correspond. Dans le « monde social », il y a bien évidemment Facebook. Ces algorithmes, ils sont conçus pour moi, l’utilisateur.
Datasets and Machine Learning | Pathmind One of the hardest problems to solve in deep learning has nothing to do with neural nets: it’s the problem of getting the right data in the right format. Getting the right data means gathering or identifying the data that correlates with the outcomes you want to predict; i.e. data that contains a signal about events you care about. The data needs to be aligned with the problem you’re trying to solve. Kitten pictures are not very useful when you’re building a facial identification system. Verifying that the data is aligned with the problem you seek to solve must be done by a data scientist. The right end format for deep learning is generally a tensor, or a multi-dimensional array. Deep learning, and machine learning more generally, needs a good training set to work properly. At this stage, knowledgeable humans need to find the right raw data and transform it into a numerical representation that the deep-learning algorithm can understand, a tensor. Learn to build AI in Simulations »
Comparison of AI Frameworks | Pathmind Content Frameworks Pytorch & Torch A Python version of Torch, known as Pytorch, was open-sourced by Facebook in January 2017. Torch is a computational framework with an API written in Lua that supports machine-learning algorithms. Comparing PyTorch and TensorFlow Pros and Cons: (+) Lots of modular pieces that are easy to combine(+) Easy to write your own layer types and run on GPU(+) Lots of pretrained models(-) You usually write your own training code (Less plug and play)(-) No commercial support(-) Spotty documentation TensorFlow Google created TensorFlow to replace Theano. Pros and Cons Caffe Caffe is a well-known and widely used machine-vision library that ported Matlab’s implementation of fast convolutional nets to C and C++ (see Steve Yegge’s rant about porting C++ from chip to chip if you want to consider the tradeoffs between speed and this particular form of technical debt). RIP: Theano and Ecosystem Yoshua Bengio announced on Sept. 28, 2017, that development on Theano would cease.