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Un scoring peut notamment être calculé selon la méthode RFM (Récence, Fréquence, Montant). Spark: Modèle de programmation Big Data publié sous licence open source sous l'égide de la fondation Apache. La solution est de type distribuée et "in-memory" et s'avère bien plus rapide qu'Hadoop. Surapprentissage: Phénomène qui affecte certains algorithmes de Machine Learning, notamment les réseaux de neurones, et qui voit leur efficacité décroitre au-delà d'un certain seuil. Lexique big data analysis. Engorgé par trop de données, l'algorithme perd peu à peu son pouvoir prédictif. YARN: Outil de gestion des tâches d'un cluster Hadoop.
Il est facile à apprendre et à utiliser, flexible et puissant. Logo Python R: Outil connu et Open source d'analyse statistique et graphique. Régression linéaire: Modèle de régression d'une variable expliquée sur une ou plusieurs variables explicatives dans lequel on fait l'hypothèse que la fonction qui relie les variables explicatives à la variable expliquée est linéaire dans ses paramètres. Le modèle de régression linéaire est souvent estimé par la méthode des moindres carrés. Petit lexique du BigData - EASYTEAM. Structured vs Unstructured Data: Les données structurées correspondent aux données que l'on peut normaliser (c'est-à-dire assigner une structure) alors que les données non-structurées ne peuvent pas l'être. Par exemple de l'information contenant beaucoup de texte (emails, posts Facebook, …). Textmining: ou Fouille de textes en Français. C'est un ensemble de traitements informatiques consistant à extraire des connaissances selon un critère de nouveauté ou de similarité dans des textes produits par des humains pour des humains.
Le projet est aujourd'hui placé sous l'égide de la fondation Apache. Ce framework a fédéré de nombreux autres projets Apache autour de lui qui en font la plateforme de référence du Big Data. HBase: Projet open source, Apache HBase est la base de données distribuée qui s'appuie sur Hadoop et son système de fichiers HDFS. La base de données est ACID et de classe NoSQL. Tout le lexique & jargon Data dont vous avez besoin | Jedha Bootcamp. HDFS: Composant clé de la plateforme Apache Hadoop, HDFS (Hadoop Distributed File System) est un système de fichiers distribué. Il permet de stocker de très gros volumes de données sur un grand nombre de nœuds. Hive: Solution d'entrepôt de données, Apache Hive s'appuie sur Hadoop. Ce logiciel permet de structurer les données en tables, lignes, colonnes comme sur un datawarehouse traditionnel et propose aux développeurs et analystes un langage de requêtage sur les données, HiveQL (un langage proche du langage SQL). Machine Learning: Discipline issue de l'intelligence artificielle, le Machine Learning ou apprentissage automatique consiste au développement d'algorithmes qui apprennent un phénomène à partir des données.
Cluster: En réseau et système, un cluster est une grappe de serveurs (ou « ferme de calcul ») constituée de deux serveurs au minimum (appelés aussi nœuds) et partageant une baie de disques commune. Evite la redondance de matériel. C'est l'inverse de l'architecture distribuée. DBMS – Data Base Management System: En Français, SGBD – système de gestion de base de données. Il s'agit d'un logiciel système destiné à stocker et à partager des informations dans une base de données, en garantissant la qualité, la pérennité et la confidentialité des informations, tout en cachant la complexité des opérations. Les principaux types de DBMS: modèle hiérarchique modèle multidimensionnel modèle relationnel DFS – Distributed File System: En français, système de fichiers distribués ou système de fichiers en réseau. Lexique big data training. C'est un système de fichiers qui permet le partage de fichiers à plusieurs clients au travers du réseau informatique. Contrairement à un système de fichiers local, le client n'a pas accès au système de stockage, et interagit avec le système de fichiers via un protocole adéquat.