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Retour sur le cours Why Big Data IA Data mining ? BI Quoi What https le-datascientist fr le-vocabulaire-de-la-data-science-les-mots-a- connaitre Le data work ow Pro ?ls des postes Who How et Where exemples d ? entreprises projets avec du Big Data Quelques o ?res d ? emploi récentes relier les concepts à ceux vus en classe identi ?er lequels des éléments du data work ow se retrouvent dans l ? o ?re d ? emploi Varia Le TP Au fait la variété des données OK mais le volume et la vitesse qu ? ont- ils entra? né Retour sur le cours les points importants ACID BASE local-transaction NoSQL BDOG BDOC ECV BDOD CAP global Scale-up Scale out CQQOQCCP https i wp com blog zenika com wpcontent uploads QQOQCP x - jpg ssl WWWWWH CVolume Vitesse Variété Systèmes distribués CAP ou pas CAP Systèmes en mode service ? Framework Hadoop SGBDR ACID Données structurées Données semi structurées Données non structurées NOSQL BASE https medium com faun scalability- b ed CBlockchain et théorème CAP AP https paulkernfeld com bitcoin-cap-theorem html NoSQL https www freecodecamp org news nosql- databases- f ed Cohérence ACID et intégrité référentielle intégrité https www sqa org uk e-learning MDBS CD page htm ACID et NoSQL référence plus technique mais intéressant sur les tendances NoSQL https blog yugabyte com nosql-databases-becoming-transactional-mongodb- dynamodb-faunadb-cosmosdb BigData ?? Data Science ?? Machine Learning ?? IA - ? BI voir la suite Chttps medium com hellomeets what-is-data-science-and-why-it-is-the- future-a ca Chttps medium com hellomeets what-is-data-science-and-why-it-is-the- future-a ca Data mining c ? est un processus de mise en application d ? algorithmes spéci ?ques a ?n d ? extraire des patterns motifs modèles tendances dans les données Pattern structurer le non structuré Big Data comment répondre aux V et en extraire de la valeur IA Arti ?cial intelligence AI vise à créer des machines intelligentes qui travaillent et réagissent comme des êtres humains Machine Learning se concentre sur la question de construire des programmes informatiques qui s ? améliorent d ? eux- mêmes de par leur expérience leur apprentissage Deep learning est le processus qui consiste à appliquer les technologies algorithmes du deep learning apprentissage profond ?? supervisé ?? par couches de neurones a ?n de résoudre des problèmes Data science ?? Science des données un mélange interdisciplinaire de développement d ? algorithmes de technologies et d ? inférences sur les données a ?n de résoudre des problèmes complexes CLes aires de compétences techniques du data scientist outils processus https medium com hellomeets what-is-data-science-and-why-it-is-the- future-a ca Chttps www slideshare net DeZyre how-bigdata-is-transforming-bi Chttps tdwi org articles bi-all-understanding-di ?erences-data- science-and-bi aspx CBI-Databases versus Data Science Cours Amor Amami ML CBI-Databases versus Data Science https blog revolutiona nalytics com statistics-vs-datascience-vs-bi html Chttps www linkedin com pulse data-science-business-intelligence-whats- di ?erence-david-rostcheck CBI-Databases versus Data Science https infocus delltechnologies com william schmarzo dynamic-duo-analytic-power-business-intelligence- analystplus-data-scientist Chttps data- air training blogs business-intelligence-vs-data-science CBI Science de données Intelligence arti ?cielle Que s ? est-il passé Single version of truth Apprentissage machine Données non structurées Enrichissement de