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==Définition==
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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, 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.  
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 nombreux domaines dans le contexte des mathématiques, des statistiques, de l'informatique, de la théorie et des technologies de l'information.
Parmi elles : les modèles probabilistes, l'apprentissage automatique, l'apprentissage statistique, la programmation informatique, l'ingénierie de données, la reconnaissance de formes, la visualisation de données, l'analytique prophétique, la modélisation d'incertitude, le stockage de données, la géovisualisation, la compression de données et le calcul à haute performance.
 
Les méthodes qui s'adaptent aux données de masse sont particulièrement intéressantes dans la science des données, bien que la discipline ne soit généralement pas considérée comme limitée à ces données.  


==Français==
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[[Catégorie:Traitement de données]]
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Version du 10 janvier 2021 à 10:37

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 nombreux domaines dans le contexte des mathématiques, des statistiques, de l'informatique, de la théorie et des technologies de l'information. Parmi elles : les modèles probabilistes, l'apprentissage automatique, l'apprentissage statistique, la programmation informatique, l'ingénierie de données, la reconnaissance de formes, la visualisation de données, l'analytique prophétique, la modélisation d'incertitude, le stockage de données, la géovisualisation, la compression de données et le calcul à haute performance.

Les méthodes qui s'adaptent aux données de masse sont particulièrement intéressantes dans la science des données, bien que la discipline ne soit généralement pas considérée comme limitée à ces données.

Français

science des données féminin

Anglais

data science


Source : Wikipedia, Science des données.

Source : 24pm Academy

Source : GDT - Traitement des données