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Des articles sont classés par thème afin de clarifier les différents domaines et les différentes techniques utilisées pour tout le processus de traitements des données.

  • Stratégie : comment faire face à l’émergence du big data ; quelle approche stratégique choisir ; analyse de la relation entre l’actuariat et le big data.
  • Acquisition des données : quelles les sources de données ; sous quel format les données d’entrées se présentent ; quels sont les outils pour acquérir les données
  • Nettoyage de données : les données brutes nécessitent d’être nettoyées et formatées pour être utilisées ; quels sont les processus ou les outils nécessaires. En anglais, le terme data wrangling, ou data munging regroupe cette étape du processus.
  • Analyse des données : ce sont des méthodes de data-mining, une fois que les données d’entrées sont nettoyées, cette étape d’analyse et d’exploration de données permettent d’en tirer des conclusions ; quelques sont les différentes méthodes ; quels sont les outils performent.
  • Stockage : les infrastructures big data permettent aujourd’hui de stocker et de traiter les données de façon plus rapide et plus efficace.
  • Visualisation des données : en quoi la visualisation des données est importante à l’ère du big data ; quels sont les outils
  • Aspects légaux et éthiques : à voir si on peut inclure dans la partie stratégie : anonymisation des données ; relation avec les métiers existants ;
  • Récapitulatif des outils : présentation de certains outils ; certains outils permettent de réaliser une grande partie du processus de traitements jusqu’à visualisation des données. Cela permet de voir le fonctionnement d’un outil en particulier.

The data science process

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