Le big data
Le numérique imprègne le monde. Dans ses données massives, les mathématiques trouvent des modèles qui, sous condition, font prendre de l'avance sur le présent, voire le futur ; alertes avancées d'épidémie, exposition à certains cancers, agriculture de précision... En présentant les princip...
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| मुख्य लेखक: | |
|---|---|
| स्वरूप: | Livre papier |
| भाषा: | Français |
| प्रकाशित: |
Paris :
Presses Universitaires de France Humensis
DL 2025.
|
| संस्करण: | 3e édition mise à jour. |
| श्रृंखला: | Que sais-je ?. Sciences
n˚4027 |
| विषय: | |
| Autres localisations: | Voir dans le Sudoc |
| Edition sous un autre format: | • Le big data, Pierre Delort, 3e édition mise à jour, 2025, Paris cedex 14, Presses Universitaires de France, Que sais-je ? (en ligne), 978-2-7154-3355-7 |
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| 100 | 1 | |a Delort, Pierre, |d 19..-...., |c directeur des systèmes d'information. | |
| 245 | 1 | 0 | |a Le big data |c Pierre Delort. |
| 250 | |a 3e édition mise à jour. | ||
| 260 | |a Paris : |b Presses Universitaires de France Humensis, |c DL 2025. | ||
| 300 | |a 1 volume (126 pages) : |b graphiques, tableaux, figures, couverture illusttrée en couleurs ; |c 18 cm. | ||
| 490 | 0 | |a Que sais-je ?. Sciences |v n˚4027 | |
| 504 | |a Bibliographie p. 123-[125]. Notes bibliographiques en bas de pages | ||
| 505 | 0 | |a P.3 -- Avertissement -- P.5 -- Introduction -- P.9 -- Chapitre premier Informatique en entreprise -- P.12 -- Chapitre II Données -- P.12 -- I. Utilité -- P.12 -- II. Volume -- P.14 -- III. L exemple des séquenceurs ADN -- P.17 -- IV. Données dactylographiques -- P.18 -- V. Données de l Internet des objets -- P.29 -- Chapitre III Big Data : concepts et définition -- P.29 -- I. Prévoir le présent : l exemple de Google Flu Trends (GFT) -- P.40 -- II. Définir le Big Data : la matrice Volume . Densité -- P.47 -- III. L'IA : entre déduction et induction -- P.49 -- Chapitre IV Technologies et régulation du Big Data et de l'IA -- P.49 -- I. Structure des ordinateurs -- P.55 -- II. Architecture -- P.62 -- III. Logiciels -- P.70 -- IV. Réglementation européenne : AI Act et Data Act 2025 -- P.72 -- Chapitre V Les décisions dans la firme -- P.73 -- I. Les outils de l'induction : économétrie, ML et IA -- P.78 -- II. Corrélation et déraison -- P.84 -- III. Décisions, visions stratégiques, opinions et explications de l'IA -- P.92 -- Chapitre VI Transformations des entreprises -- P.92 -- I. Recherche scientifique et Big Data -- P.95 -- II. De la publicité au partenariat d affaires -- P.100 -- III. Quand l utilisateur devient indicateur -- P.104 -- IV. Posséder ou utiliser -- P.106 -- V. Des systèmes de production aux systèmes d utilisation -- P.109 -- VI. Trois modèles d affaires possibles -- P.110 -- VII. Quelles compétences dans quelles structures ? -- P.118 -- VIII. Transformer -- P.120 -- Conclusion et perspectives -- P.123 -- Bibliographie principale | |
| 520 | |a Le numérique imprègne le monde. Dans ses données massives, les mathématiques trouvent des modèles qui, sous condition, font prendre de l'avance sur le présent, voire le futur ; alertes avancées d'épidémie, exposition à certains cancers, agriculture de précision... En présentant les principes du Big Data, ses données caractéristiques et en quoi ils diffèrent de ceux de l'informatique, Pierre Delort fait le point sur les technologies, les concepts mathématiques, le machine learning et l'intelligence artificielle ainsi que les postes et compétences nécessaires aux transformations numériques des entreprises et de leurs modèles d'affaires. Un large spectre de cas dans l'industrie, l'aviation, la finance, la musique, le tourisme, le BTP, la recherche, les services... aide à comprendre la singularité des approches Data afin de mieux identifier, lancer et réussir les projets, ainsi que de choisir les technologies, les modes d'IA et les formes organisationnelles adaptées. | ||
| 650 | |a Données massives | ||
| 650 | |a Informatique |x Gestion | ||
| 650 | |a Changement organisationnel | ||
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