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Fiche pratique
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Data visualisation : définition, démarche et outils
Par définition, la data visualisation consiste à restituer des données, parfois complexes, sous forme de représentations visuelles. Elle fait appel à des méthodes, des logiciels et des outils open source.
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Data warehouse : comment le mettre en place ?
Par définition, un data warehouse collecte et traite un grand volume de données à la structure définie. Cet entrepôt de données est un prérequis technique à la business intelligence.
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Databricks : la data platform basée sur Spark
Reposant sur l'architecture Spark et la couche de stockage open source Delta Lake, Databricks combine le meilleur du data warehouse et du data lake tout en intégrant des bibliothèques de machine learning.
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Dataset : qu'est-ce qu'un jeu de données
Un dataset est un jeu de données qui permet d'entraîner, valider et tester les modèles d'intelligence artificielle et tout particulièrement de machine learning.
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Données non-structurées : comment ça marche ?
Les données non structurées sont des données se présentant sans format prédéfini. Il s'agit notamment de fichiers images ou vidéo, de documents textes ou de PDF.
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Données semi-structurées, qu'est-ce que c'est ?
Les données semi-structurées ne suivent pas de format défini mais comprennent néanmoins des éléments, comme des balises ou des métadonnées, facilitant leur traitement. A l'ère du big data, XML est le standard le plus utilisé pour les exploiter.
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Données structurées : comment ça marche ?
Les données structurées, au format prédéfini, sont organisées dans des bases de données relationnelles et des data warehouses. Elles sont essentielles pour le référencement naturel et le SEO Google.
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Elasticsearch : maîtriser le moteur recherche big data
A la fois base de données NoSQL et moteur de recherche orienté documents, Elasticsearch tire sa force de sa capacité d'indexation.
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First party data vs Second party data vs Third party data
Les données pour cerner le profil et le comportement de prospects et clients se divisent en first party data, second party data et third party data. Quelles définitions ? Quelles différences ?