Programmation Python pour les Statistiques et le Data Science Python est un langage de programmation orienté objet interprété. Un programme écrit en Python n'est opérationnel que si l'interpréteur est disponible sur la machine (bien que des solutions de compilation existent). En contrepartie, il peut fonctionner dès lors que l'interpréteur est présent, quel que soit le système d'exploitation de la machine. Sous cet angle, on peut le considérer comme un langage multiplateformes. La syntaxe de Python est simple et claire, elle respecte les standards du domaine. Python propose les principales fonctionnalités de la programmation (actions conditionnelles, boucles, programmation modulaire), y compris les mécanismes de classes (héritage, surcharge des méthodes, polymorphisme). La distribution Python intègre un grand nombre de librairies. Outre les librairies standards, un grand nombre de paquetages (packages) développés par des contributeurs indépendants donne accès à des fonctionnalités spécialisées performantes. Ricco Rakotomalala – Université Lyon 2
Science forensique L’analyse scientifique de cas, appelée par calque de l'anglais science forensique ou la forensique[1],[N 1], regroupe l'ensemble des méthodes d'analyse fondées sur les sciences (chimie, physique, biologie, neurosciences, informatique, mathématique, imagerie, statistique) afin de servir au travail d'investigation de manière large[2]. Cette analyse scientifique a pour but « la découverte de faits, l'amélioration des connaissances ou la résolution de doutes et de problèmes. Elle englobe les méthodes de police scientifique, de juricomptabilité, d'informatique forensique, de médecine légale (analyse physiologique et psychiatrique), d'intelligence stratégique et de renseignement. Étymologie[modifier | modifier le code] Le terme de « forensique » vient de l'anglais forensic, lui-même dérivé du latin forum désignant une « place publique » ou un « lieu de jugement ». À la « preuve », issue du vocabulaire de la police, la forensique préférera la « trace ». Professions[modifier | modifier le code]
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 ».
Chèche Un article de Wikipédia, l'encyclopédie libre. Étymologie[modifier | modifier le code] Son nom français, chèche, vient, comme pour la chéchia, de l'arabe šāš, « pièce d'étoffe qu'on roule autour de la calotte du turban »[4]. Anciennement, le mot chèche (شاش) désignait une coiffe que les femmes portèrent au VIIIe siècle[Où ?] et qui ressemblait à une bosse de chameau. En langue touaregue, selon les tribus, il prend aussi parfois le nom de taɣelmust ou de litham. Tradition[modifier | modifier le code] Traditionnellement, l'homme, chez les Touaregs, ne quitte jamais son turban, qui le protège du soleil torride et du vent, mais aussi dissimule ses émotions. Utilisations dérivées[modifier | modifier le code] Chèches multicolores portés par une femme algérienne. Le terme « chèche » est parfois employé en français pour désigner un simple foulard, ou écharpe légère, porté autour du cou, accessoire de mode au départ féminin et qui s'est généralisé aux deux sexes[5]. Notes[modifier | modifier le code]
Vos données sont-elles prêtes pour la science des données ? Évaluation des données - Azure Machine Learning Vidéo 2 : série Science des données pour les débutants Découvrez comment évaluer vos données pour vous assurer qu’elles répondent aux critères de base pour la science des données. Pour tirer le meilleur parti de la série, regardez l’ensemble des vidéos. Autres vidéos de cette série Science des données pour les débutants offre une introduction rapide à la science des données en cinq petites vidéos. Transcription : Vos données sont-elles prêtes pour la science des données ? Bienvenue dans « Vos données sont-elles prêtes pour la science des données ? Avant que la science des données ne puisse vous fournir les réponses souhaitées, vous devez lui donner des matériaux bruts avec lesquels elle pourra travailler. Critères pour les données Par conséquent, dans le cas de la science des données, vous avez besoin de certains ingrédients. Nous avons besoin de données : PertinentesConnectéPrécisesSuffisantes Vos données sont-elles pertinentes ? Le premier ingrédient est donc des données pertinentes.
gendarmerie.interieur.gouv.fr/pjgn/pjgn/la-chaine-criminalistique Niveau élémentaire Ce niveau est constitué des brigades territoriales autonomes (BTA) et des communautés de brigades (COB). Dans ces unités, afin de développer les actes de police technique et scientifique pour la délinquance de masse, en particulier les cambriolages ; plus de 8660 techniciens en identification criminelle de proximité (TICP) ont été formés et mis en place depuis 2008. Leur mission est de garantir l’intégrité des scènes de crime jusqu’à l’intervention des techniciens en identification criminelle, de procéder aux actes de signalisations, mais aussi de réaliser des actes de police technique et scientifique élémentaires (relevé de traces digitales et biologiques). Niveau départemental Au niveau départemental, on retrouve la brigade départementale de renseignements et d’investigations judiciaires (BDRIJ). Les TIC sont regroupés au sein d'une cellule d'identification criminelle (CIC) [1]. Niveau national Sources 3 : Fichier relatif aux empreintes des dix doigts de la main.
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 .
7 familles Un article de Wikipédia, l'encyclopédie libre. La règle du jeu[modifier | modifier le code] Le but du jeu est de regrouper le plus grand nombre de familles possible. Un joueur, désigné par le sort, bat les cartes, les fait couper et en distribue selon les variantes, 6 ou 8 à chaque joueur, une à une, en commençant par la droite. Dès qu’un joueur réunit une famille, il la pose devant lui et c'est au tour d'un autre joueur. Variantes[modifier | modifier le code] La distribution des cartes peut se décliner à l'infini, souvent dans un but pédagogique, mais aussi sur une base publicitaire, idéologique ou humoristique. Notes et références[modifier | modifier le code] Voir aussi[modifier | modifier le code] Liens externes[modifier | modifier le code] Portail des jeux
debuter-avec-les-notebooks Lorsque vous sélectionnez Python 3 comme kernel, le programme lancé par Jupyter n'est pas directement l'interpréteur Python mais le programme IPython. Comme expliqué à la fin du document Python dans le terminal, le texte soumis par l'utilisateur est d'abord analysé par IPython qui utilise l'interpréteur Python chaque fois qu'il est nécessaire d'évaluer du code python. Ce principe permet d'ajouter des fonctionnalités très pratiques mais qui ne font pas partie du langage Python. IPython offre par ce biais plusieurs mécanismes d'assistance dont il faut user sans modération. L'auto-complétion¶ Lorsque vous commencez à saisir un nom connu de l'interpréteur, l'appui sur la touche [TAB] complète le nom automatiquement. Les infobulles¶ Lorsque le curseur de saisie est sur un nom connu de l'interpréteur (ou immédiatement à droite), l'appui sur [Shift-TAB] affiche une infobulle qui donne un descriptif succinct de l'objet désigné par ce nom. La documentation d'un objet¶
Les signes et leurs usages - Love Communication : Cours BTS Gratuit L’information est transmise au moyen d’un code, ou langage, qui remplace aux objets réels ou aux idées des signes qui correspondent. Les systèmes structurés de signes sont décrits par la sémiologie. La pragmatique concerne le traitement des informations : son élaboration est son interprétation. Nous allons voir ici les termes sémiotique des signifiants et signifiés ainsi que la polysémie, la pragmatique, ou encore l'importance des messages implicites et explicites... La sémiologie : les signes, le signifiant, le signifié La sémiotique étudie le processus de signification, c'est-à-dire la production, la codification et la communication de signes. Actuellement, depuis Charles W. la sémantique : la relation entre les signes et ce qu'ils signifient (relations internes entre signifiant et signifié ou relation externe entre le signe global et le référent). la syntaxe : les relations entre signes. la pragmatique : la relation entre les signes et leurs utilisateurs. Signifié et signifiant a. b.
Data Mining: Practical Machine Learning Tools and Techniques - Ian H. Witten, Eibe Frank, Mark A. Hall, Christopher J. Pal