Introduction au Big Data et à l'Intelligence Artificielle

Extrait de la fiche de révision

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

Lire la fiche complète →

Aperçu du QCM

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 ?

Faire le QCM (11 questions) →

Aperçu des flashcards

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.

Voir toutes les 24 flashcards →

Questions fréquentes

Que contient la fiche de révision sur Introduction au Big Data et à l'Intelligence Artificielle ?

La fiche de révision couvre les notions essentielles de Introduction au Big Data et à l'Intelligence Artificielle. Elle est structurée par thématiques pour faciliter l'apprentissage et la mémorisation, avec des définitions clés, des explications et des synthèses.

Lire la fiche complète →

Combien de questions contient le QCM sur Introduction au Big Data et à l'Intelligence Artificielle ?

Le QCM contient 11 questions à choix multiples avec corrections détaillées et explications pour chaque réponse. Idéal pour tester tes connaissances et identifier tes lacunes.

Faire le QCM (11 questions) →

Comment réviser Introduction au Big Data et à l'Intelligence Artificielle avec les flashcards ?

Revizly propose 24 flashcards interactives sur Introduction au Big Data et à l'Intelligence Artificielle. Chaque carte présente une question au recto et la réponse au verso, permettant une révision active et efficace basée sur la répétition espacée.

Voir toutes les 24 flashcards →

Cours similaires

Crée tes propres fiches depuis tes cours

Importe ton PDF ou colle ton cours, l'IA génère fiches, QCM et flashcards en 30 secondes.