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Le Big Data fait r茅f茅rence 脿 de vastes ensembles de 诲辞苍苍茅别蝉 qui peuvent 锚tre 茅tudi茅s pour r茅v茅ler des mod猫les, des tendances et des associations. Le nombre consid茅rable de moyens de collecte de 诲辞苍苍茅别蝉 signifie que les 诲辞苍苍茅别蝉 peuvent d茅sormais 锚tre obtenues en plus grandes quantit茅s, 锚tre recueillies beaucoup plus rapidement et exister dans une plus grande vari茅t茅 de formats que jamais auparavant. Ces nouvelles 诲辞苍苍茅别蝉, plus volumineuses et plus complexes, sont collectivement appel茅es Big Data.

Qu'est-ce qui rend le Big Data 芦 big 禄 ?

Bien qu'il n'existe pas de seuil qui s茅pare le Big Data des 诲辞苍苍茅别蝉 traditionnelles, le Big Data est g茅n茅ralement consid茅r茅 comme 芦 big 禄 car il ne peut pas 锚tre trait茅 efficacement et assez rapidement par les anciens outils d'analyse de 诲辞苍苍茅别蝉.

Les trois V du Big Data

Le Big Data est largement d茅fini par les trois V : volume, v茅locit茅 et vari茅t茅.

• Le volume fait r茅f茅rence 脿 la quantit茅 de 诲辞苍苍茅别蝉. Le Big Data traite de grands volumes de 诲辞苍苍茅别蝉.

• La v茅locit茅 fait r茅f茅rence 脿 la vitesse 脿 laquelle les 诲辞苍苍茅别蝉 sont re莽ues. Le Big Data circule 脿 grande vitesse, souvent directement dans la m茅moire plut么t que d'锚tre stock茅 sur un disque.

• La vari茅t茅 fait r茅f茅rence 脿 la large gamme de formats de 诲辞苍苍茅别蝉. Le Big Data peut 锚tre structur茅, semi-structur茅 ou non structur茅 et peut se pr茅senter sous forme de chiffres, de texte, d'images, d'audio et plus encore.

Les entreprises qui traitent le Big Data peuvent 茅galement se concentrer sur d'autres V, tels que la valeur, la v茅racit茅 et la variabilit茅.

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Qu'est-ce qui stimule la croissance du Big Data ?

Les technologies de l'information 茅mergentes ont permis de collecter, stocker et analyser les 诲辞苍苍茅别蝉 脿 des 茅chelles sans pr茅c茅dent. L'internet continue d'锚tre adopt茅 par de nouveaux utilisateurs dans le monde entier, et les technologies en d茅veloppement ont permis d'int茅grer l'internet dans de nombreux produits diff茅rents, cr茅ant ainsi de nombreuses nouvelles sources de 诲辞苍苍茅别蝉. Les millions de personnes qui regardent Netflix, utilisent Google et ach猫tent des produits en ligne quotidiennement contribuent 脿 l'augmentation du volume et de la sophistication du Big Data.

Exemples de Big Data :

• Appareils connect茅s (Internet des objets) : Une connexion 脿 internet permet aux entreprises de collecter des 诲辞苍苍茅别蝉 via des appareils comme les syst猫mes domotiques, les aspirateurs robotiques, les t茅l茅viseurs intelligents, les appareils mobiles et les trackers de fitness qui enregistrent des fichiers.

• R茅seaux sociaux : Les mentions J'aime, les partages, les publications, les commentaires, le temps pass茅 脿 regarder une publication - toutes ces informations sont consid茅r茅es comme des 诲辞苍苍茅别蝉 pertinentes sur le comportement, le sentiment et les pr茅f茅rences des personnes.

• Sites web : Les entreprises ou autres propri茅taires de sites web peuvent suivre les visites de pages et les emplacements g茅n茅raux des visiteurs, voir combien de temps les audiences passent sur une page, quels liens sont les plus cliqu茅s et les mouvements du curseur.

• Transactions commerciales : Les 诲辞苍苍茅别蝉 peuvent provenir de clients achetant des produits en ligne et en personne. Le prix, l'heure d'achat, les modes de paiement et d'autres d茅tails peuvent informer une entreprise sur la demande des clients pour ses produits.

• Machines : M锚me sans connexion internet, les cam茅ras routi猫res, les capteurs et les 茅quipements m茅dicaux peuvent enregistrer des informations.

• Soins de sant茅 : Le syst猫me de sant茅 regorge de 诲辞苍苍茅别蝉. Les analystes de 诲辞苍苍茅别蝉 peuvent utiliser les informations agr茅g茅es sur les dossiers de sant茅, l'assurance et les r茅sum茅s des patients pour g茅n茅rer de nouvelles perspectives et am茅liorer les soins aux patients.

• Gouvernement : Les gouvernements municipaux, 茅tatiques et f茅d茅raux peuvent utiliser les 诲辞苍苍茅别蝉 de nombreuses sources - informations sur le trafic routier, rendements agricoles, syst猫mes de suivi m茅t茅orologique, informations d茅mographiques des recensements, pour n'en citer que quelques-unes - pour prendre des d茅cisions politiques.

Comment le Big Data est-il utilis茅 ?

Le Big Data peut 锚tre utilis茅 par presque n'importe quelle entit茅 pour obtenir des informations pr茅cieuses et prendre des d茅cisions concernant ses op茅rations. Une entreprise, par exemple, peut analyser les 诲辞苍苍茅别蝉 qu'elle collecte pour mieux comprendre les pr茅f茅rences des clients et concevoir des strat茅gies commerciales efficaces.

Le Big Data dans les syst猫mes de sant茅 peut 锚tre utilis茅 pour trouver des sympt么mes communs de maladies ou d茅cider de la quantit茅 de personnel 脿 affecter 脿 un 茅tage d'h么pital 脿 un moment donn茅. Les gouvernements peuvent utiliser les 诲辞苍苍茅别蝉 de trafic pour planifier de nouvelles routes ou suivre les taux de criminalit茅 ou les risques de terrorisme pour ajuster leur r茅ponse en cons茅quence.

Les analystes de 诲辞苍苍茅别蝉 et autres professionnels qui travaillent avec le Big Data peuvent utiliser les outils et m茅thodes suivants :

Analyses pr茅dictives : Les analystes peuvent utiliser les 诲辞苍苍茅别蝉 pour pr茅dire la probabilit茅 d'茅v茅nements ou de tendances futures en utilisant des mod猫les pr茅dictifs et la technologie d'apprentissage automatique.

Analyses en temps r茅el : L'analyse en temps r茅el est le processus d'analyse et d'utilisation des 诲辞苍苍茅别蝉 au moment o霉 elles entrent dans une base de 诲辞苍苍茅别蝉 pour prendre des d茅cisions rapidement, comme lorsqu'un syst猫me bancaire signale un paiement comme potentiellement frauduleux lorsqu'il est effectu茅 hors du pays.

Exploration de 诲辞苍苍茅别蝉 : L'exploration de 诲辞苍苍茅别蝉 fait r茅f茅rence 脿 un processus qui passe au peigne fin d'茅normes quantit茅s de 诲辞苍苍茅别蝉 pour trouver des mod猫les, des tendances et des corr茅lations. Trouver des relations entre les points de 诲辞苍苍茅别蝉 est essentiel pour aider les organisations 脿 prendre des d茅cisions.

Apprentissage automatique : L'apprentissage automatique - une forme d'intelligence artificielle qui apprend et s'am茅liore continuellement - aide 脿 pr茅dire les tendances et 脿 trouver des mod猫les dans de grands ensembles de 诲辞苍苍茅别蝉. L'apprentissage automatique peut 锚tre utile pour s'adapter aux nouveaux afflux de 诲辞苍苍茅别蝉. D茅couvrez comment mettre 脿 l'茅chelle la science des 诲辞苍苍茅别蝉 et l'apprentissage automatique pour le Big Data en utilisant Apache Spark.

Apprentissage profond : L'apprentissage profond est un sous-ensemble de l'apprentissage automatique bas茅 sur des r茅seaux de neurones artificiels qui imitent le processus d'apprentissage du cerveau humain. Il est souvent utilis茅 dans la reconnaissance vocale et textuelle, ainsi que dans la technologie de vision par ordinateur.

Entrep么ts de 诲辞苍苍茅别蝉 : Les entrep么ts de 诲辞苍苍茅别蝉 stockent des quantit茅s massives de 诲辞苍苍茅别蝉 historiques. Les 诲辞苍苍茅别蝉 sont g茅n茅ralement nettoy茅es et organis茅es et peuvent 锚tre consult茅es ult茅rieurement pour 锚tre analys茅es.

Hadoop : Hadoop est un framework logiciel utilis茅 pour stocker et traiter de vastes quantit茅s de 诲辞苍苍茅别蝉 qui peut fonctionner sur plusieurs clusters d'ordinateurs. La capacit茅 de Hadoop 脿 锚tre facilement mis 脿 l'茅chelle et sa capacit茅 脿 stocker diff茅rents types de 诲辞苍苍茅别蝉 simultan茅ment en ont fait la plateforme de r茅f茅rence pour le traitement du Big Data. Apprenez 脿 naviguer dans le Big Data et 脿 ma卯triser Hadoop avec le cours sur le Big Data de l'UC San Diego.

Apache Spark : Apache Spark est un framework logiciel qui combine l'analyse de 诲辞苍苍茅别蝉 avec l'intelligence artificielle. Il peut souvent effectuer des analyses sur de grands ensembles de 诲辞苍苍茅别蝉 plus rapidement que Hadoop.

Je ne m'茅tais jamais vraiment consid茅r茅 comme une personne orient茅e 诲辞苍苍茅别蝉, mais la fa莽on dont le programme a 茅t茅 enseign茅 茅tait facile 脿 comprendre.

鈥�., apr猫s avoir termin茅 le certificat professionnel IBM Data Science

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颁补谤谤颈猫谤别蝉 dans le Big Data

Les professions li茅es aux 诲辞苍苍茅别蝉 figuraient parmi les dix premiers postes de la liste du Forum 茅conomique mondial des r么les professionnels avec une demande croissante dans tous les secteurs en 2023, y compris les sp茅cialistes de l'IA et de l'apprentissage automatique, les analystes de business intelligence, les analystes de la s茅curit茅 de l'information, les analystes de 诲辞苍苍茅别蝉 et data scientists, et les sp茅cialistes du Big Data []. Examinons de plus pr猫s certains emplois qui utilisent le Big Data de diff茅rentes mani猫res.

Analyste de 诲辞苍苍茅别蝉 : Un analyste de 诲辞苍苍茅别蝉 collecte, nettoie, interpr猫te et cr茅e des mod猫les de 诲辞苍苍茅别蝉. Les analystes de 诲辞苍苍茅别蝉 peuvent travailler dans divers secteurs, notamment les entreprises, la science et les soins de sant茅.

Ing茅nieur 诲辞苍苍茅别蝉 : Les ing茅nieurs 诲辞苍苍茅别蝉 cr茅ent et maintiennent l'infrastructure de 诲辞苍苍茅别蝉, y compris les entrep么ts de 诲辞苍苍茅别蝉, les pipelines et d'autres formes d'organisation des 诲辞苍苍茅别蝉 que les analystes peuvent utiliser pour faire des pr茅dictions ou d'autres interpr茅tations. Les ing茅nieurs Big Data font cela avec des logiciels qui leur permettent de manipuler de grands volumes de 诲辞苍苍茅别蝉.

Data scientist : Un data scientist utilise g茅n茅ralement des connaissances math茅matiques ou statistiques pour construire des algorithmes, des mod猫les et d'autres outils analytiques pour aider 脿 organiser et interpr茅ter les 诲辞苍苍茅别蝉.

Analyste en business intelligence : Les analystes en business intelligence analysent les 诲辞苍苍茅别蝉 commerciales, telles que les informations sur les ventes ou les m茅triques d'engagement client, pour former des insights exploitables sur la performance d'une entreprise.

Analyste des op茅rations : Les analystes des op茅rations recueillent des 诲辞苍苍茅别蝉 sur les probl猫mes op茅rationnels dans les entreprises ou autres organisations. Les analystes des op茅rations peuvent utiliser les 诲辞苍苍茅别蝉 pour trouver des insights commerciaux et des solutions aux probl猫mes de production, de personnel ou tout autre aspect connexe.

Analyste marketing : Les analystes chercheurs en marketing r茅coltent des informations sur les clients actuels ou potentiels, les conditions du march茅 ou les activit茅s des concurrents. Les 诲辞苍苍茅别蝉 collect茅es sont ensuite utilis茅es pour comprendre comment une entreprise peut r茅pondre par des tactiques marketing ou des ajustements de produits.

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Les organisations peuvent obtenir des insights pr茅cieux, am茅liorer leurs op茅rations et prendre des d茅cisions bas茅es sur les 诲辞苍苍茅别蝉 en mati猫re de sant茅, de finance et de marketing en analysant le Big Data. Int茅grer le Big Data dans votre carri猫re peut apporter de nouvelles perspectives 脿 votre travail, et les 诲辞苍苍茅别蝉 continueront probablement de gagner en importance.

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