IT et technologie
Pourquoi on fait le Big Data ? Dans chaque secteur d’activité, le BIG DATA a son utilité : Marketing : grâce aux données récoltées, il y a dorénavant une meilleure connaissance client permise par le BIG DATA. Cela permet de segmenter beaucoup plus facilement les cibles et de personnaliser au mieux les offres associées à … Lire la suite
Comment s’appelle le processus de collecte ? Le processus s’appelle le “Crawling”, on parle également de “collecte” ou d’”indexation” PageRank est un algorithme utilisé par Google Search pour classer les sites Web dans les résultats de leurs moteurs de recherche. PageRank est un moyen de mesurer l’importance des pages de site Web. En savoir plus … Lire la suite
Comment analyser de la data ? Le processus d’analyse de données consiste à collecter des données brutes (raw data) à l’aide d’un outil ou d’une application pour explorer ces informations et découvrir des tendances. Il est ensuite possible de se baser sur les résultats de ces analyses pour prendre de meilleures décisions.22 févr. 2021 En … Lire la suite
Quelle est l’agrégation la plus difficile ? L’agrégation de grammaire, une spécialité comme les autres ? Focus sur ce concours de lettres classiques considéré comme l’un des plus difficiles. L’agrégation de grammaire est un concours uniquement externe et présente deux options : grammaire française ou grammaires grecque et latine.2 nov. 2017 En savoir plus sur … Lire la suite
Quels sont les types de Big Data ? Le Big Data englobe trois types de données : les données structurées, semi-structurées et non structurées. Chaque type comprend de nombreuses informations utiles que vous pouvez extraire afin de les utiliser dans différents projets. Les données structurées ont un format fixe et sont souvent numériques.8 janv. 2020 … Lire la suite
Quelles sont les compétences nécessaires au métier de data scientist ? Le data scientist est doté d’une grande expertise en statistiques et en mathématiques appliqués. La construction d’algorithmes ne lui fait pas peur. Il doit avoir des compétences en machine learning, en Big Data ainsi qu’en programmation informatique : des connaissances en Python, Java, R … Lire la suite