« Science des données » : différence entre les versions
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En termes généraux, la '''science des données''' est l'extraction de connaissance d'ensembles de données. Elle emploie des techniques et des théories tirées de plusieurs autres domaines plus larges des mathématiques, analyse, optimisation et statistique principalement, la théorie de l'information et la technologie de l'information, notamment le traitement de signal, des modèles probabilistes, l'apprentissage automatique, l'apprentissage statistique, la programmation informatique, l'ingénierie de données, la reconnaissance de formes et l'apprentissage, la visualisation, l'analytique prophétique, la modélisation d'incertitude, le stockage de données, la compression de données et le calcul à haute performance. | En termes généraux, la '''science des données''' est l'extraction de connaissance d'ensembles de données. Elle emploie des techniques et des théories tirées de plusieurs autres domaines plus larges des mathématiques, l'analyse, l'optimisation et statistique principalement, la théorie de l'information et la technologie de l'information, notamment le traitement de signal, des modèles probabilistes, l'apprentissage automatique, l'apprentissage statistique, la programmation informatique, l'ingénierie de données, la reconnaissance de formes et l'apprentissage, la visualisation, l'analytique prophétique, la modélisation d'incertitude, le stockage de données, la compression de données et le calcul à haute performance. | ||
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Version du 3 décembre 2020 à 22:23
Définition
En termes généraux, la science des données est l'extraction de connaissance d'ensembles de données. Elle emploie des techniques et des théories tirées de plusieurs autres domaines plus larges des mathématiques, l'analyse, l'optimisation et statistique principalement, la théorie de l'information et la technologie de l'information, notamment le traitement de signal, des modèles probabilistes, l'apprentissage automatique, l'apprentissage statistique, la programmation informatique, l'ingénierie de données, la reconnaissance de formes et l'apprentissage, la visualisation, l'analytique prophétique, la modélisation d'incertitude, le stockage de données, la compression de données et le calcul à haute performance.
Français
science des données féminin
Anglais
data science
Contributeurs: Claude Coulombe, Imane Meziani, Jacques Barolet, wiki, Sihem Kouache
