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De nouvelles méthodes de stockage et d'analyse pour un déluge de données. 

 

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  • Caractéristiques et enjeux du big data

•  Nouveau paradigme de programmation et nouvelle architecture de stockage pour un déluge de données «3V», l'«open data», les réseaux sociaux et les objets connectés.

•  Traiter des données non/semi structurées (Tweets, textes, vidéos, etc).

•  Les défis : confidentialité (droit à l’oubli) & compétences (« Data scientist » et « Chief Data Officer »).

  • Le Big Data pour quoi faire ?

• De l’analyse à la prédiction, du classement sémantique à l’ontologie, les usages du Big Data.

  • Des technologies radicalement nouvelles

• Stockage distribué HDFS et SGBD NoSQL Hadoop, HBase, Cassandra, Neo4j, etc. Manipulation des données (Pig, Hive).

•  Poids des logiciels de visualisation (Dataviz) : Qliktech, Tableau, etc.

  • L’intelligence artificielle au cœur du Big Data

•  De l'IA faible à l'IA forte, une vision comportementaliste au cœur des systèmes de recommendation.

• Le « machine Learning », de la causalité à la corrélation, un changement de paradigme.

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