Introduction au Big Data et à l'Intelligence Artificielle

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Plan du Cours

  1. Notion de donnée numérique et traitement automatisé
  2. Définition et caractéristiques des Big Data
  3. Sources d’alimentation du Big Data : web visible, deep web, social data et Internet des objets
  4. Exécutée dans un cluster (=grappe de serveurs au moins 2, appelés aussi nœuds
  5. Technologies de stockage et interrogation des données : Datawarehouse, Datamart, Datalake et bases NoSQL
  6. Cloud computing et infrastructures pour le traitement du Big Data
  7. Accélération des puissances de traitement : CPU, GPU, ASIC et puces neuromorphiques
  8. Méthodes de traitement des données Big Data : traitements batch et en temps réel
  9. Datamining et intelligence artificielle : concepts généraux et démarche
  10. Machine learning : apprentissage supervisé, non supervisé et par renforcement
  11. Deep learning et réseaux de neurones artificiels : fonctionnement et avantages
  12. Questions éthiques et sociales posées par le Big Data et l’IA : neutralité algorithmique, impact sur l’emploi et données personnelles

1. Notion de donnée numérique et traitement automatisé

Notions clés & Définitions

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Quiz preview

1. Qu'est-ce qu'une donnée numérique selon le texte ?

2. Quel est le rôle principal du Big Data dans le traitement des données ?

3. Que désigne l’expression « Internet des objets » dans le contexte du Big Data ?

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Flashcards preview

Donnée numérique — définition ?

Description élémentaire codée d'une réalité.

Traitement automatisé — rôle ?

Manipuler et analyser rapidement les données numériques.

Big Data — caractéristiques ?

Volume, variété, vélocité des données.

Sources du Big Data — principales ?

Web visible, deep web, social data, Internet des objets.

Cluster — fonction ?

Exécuter dans un ensemble de serveurs pour la robustesse.

Datawarehouse — utilisation ?

Stockage centralisé pour analyse structurée.

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Frequently asked questions

What does the revision sheet on Introduction au Big Data et à l'Intelligence Artificielle cover?

The revision sheet covers the essential concepts of Introduction au Big Data et à l'Intelligence Artificielle. It is organized by topic to facilitate learning and memorization, with key definitions, explanations and summaries.

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How many questions are in the Introduction au Big Data et à l'Intelligence Artificielle quiz?

The quiz contains 11 multiple-choice questions with detailed corrections and explanations for each answer. Ideal for testing your knowledge and identifying gaps.

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How to study Introduction au Big Data et à l'Intelligence Artificielle with flashcards?

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