Système d'informationalt=Monitoring d'un système d'information de contrôle du trafic aérien|vignette|363x363px|Monitoring d'un système d'information de contrôle du trafic aérien Le système d'information (SI) est un ensemble organisé de ressources qui permet de collecter, stocker, traiter et distribuer de l'information, en général grâce à un réseau d'ordinateurs. Il s'agit d'un système socio-technique composé de deux sous-systèmes, l'un social et l'autre technique. Le sous-système social est composé de la structure organisationnelle et des personnes liées au SI.
Exploratory data analysisIn statistics, exploratory data analysis (EDA) is an approach of analyzing data sets to summarize their main characteristics, often using statistical graphics and other data visualization methods. A statistical model can be used or not, but primarily EDA is for seeing what the data can tell us beyond the formal modeling and thereby contrasts traditional hypothesis testing. Exploratory data analysis has been promoted by John Tukey since 1970 to encourage statisticians to explore the data, and possibly formulate hypotheses that could lead to new data collection and experiments.
Système d'information géographiqueUn système d'information géographique ou SIG (en anglais, geographic information system ou GIS) est un système d'information conçu pour recueillir, stocker, traiter, analyser, gérer et présenter tous les types de données spatiales et géographiques. L’acronyme SIG est parfois utilisé pour définir les « sciences de l’information géographique » ou « études sur l’information géospatiale ». Cela se réfère aux carrières ou aux métiers qui impliquent l'usage de systèmes d’information géographique et, dans une plus large mesure, qui concernent les disciplines de la géo-informatique (ou géomatique).
Analyse des donnéesL’analyse des données (aussi appelée analyse exploratoire des données ou AED) est une famille de méthodes statistiques dont les principales caractéristiques sont d'être multidimensionnelles et descriptives. Dans l'acception française, la terminologie « analyse des données » désigne donc un sous-ensemble de ce qui est appelé plus généralement la statistique multivariée. Certaines méthodes, pour la plupart géométriques, aident à faire ressortir les relations pouvant exister entre les différentes données et à en tirer une information statistique qui permet de décrire de façon plus succincte les principales informations contenues dans ces données.
DonnéeUne donnée est ce qui est connu et qui sert de point de départ à un raisonnement ayant pour objet la détermination d'une solution à un problème en relation avec cette donnée. Cela peut être une description élémentaire qui vise à objectiver une réalité, le résultat d'une comparaison entre deux événements du même ordre (mesure) soit en d'autres termes une observation ou une mesure. La donnée brute est dépourvue de tout raisonnement, supposition, constatation, probabilité.
Sciences de l'information et des bibliothèquesLes sciences de l'information et des bibliothèques (SIB) sont la convergence des deux champs disciplinaires que sont la bibliothéconomie et la science de l'information. Elles regroupent l'ensemble des savoirs et savoir-faire utiles à la gestion de l'information consignée. La notion de sciences de l'information se retrouve de plus en plus, depuis la fin du , dans les intitulés d'écoles ou de formations pour les professionnels de l'information consignée (personnes chargées de gérer une bibliothèque, un centre d'archives ou un service de documentation par exemple).
Gestion des donnéesLa gestion des données est une discipline de gestion qui tend à valoriser les données en tant que ressources numériques. La gestion des données permet d'envisager le développement d'architectures, de réglementations, de pratiques et de procédures qui gèrent correctement les besoins des organismes sur le plan de tout le cycle de vie des données. Les données sont, avec les traitements, l'un des deux aspects des systèmes d'information traditionnellement identifiés, et l'un ne peut aller sans l'autre pour un management du système d'information cohérent.
Science des donnéesLa science des données est l'étude de l’extraction automatisée de connaissance à partir de grands ensembles de données. Plus précisément, la science des données est un domaine interdisciplinaire qui utilise des méthodes, des processus, des algorithmes et des systèmes scientifiques pour extraire des connaissances et des idées à partir de nombreuses données structurées ou non . Elle est souvent associée aux données massives et à l'analyse des données.
Big dataLe big data ( « grosses données » en anglais), les mégadonnées ou les données massives, désigne les ressources d’informations dont les caractéristiques en termes de volume, de vélocité et de variété imposent l’utilisation de technologies et de méthodes analytiques particulières pour créer de la valeur, et qui dépassent en général les capacités d'une seule et unique machine et nécessitent des traitements parallélisés. L’explosion quantitative (et souvent redondante) des données numériques permet une nouvelle approche pour analyser le monde.
Analyse factorielleL'analyse factorielle est un terme qui désigne aujourd'hui plusieurs méthodes d'analyses de grands tableaux rectangulaires de données, visant à déterminer et à hiérarchiser des facteurs corrélés aux données placées en colonnes. Au sens anglo-saxon du terme, l'analyse factorielle (factor analysis) désigne une méthode de la famille de la statistique multivariée, utilisée pour décrire un ensemble de variables observées, au moyen de variables latentes (non observées).
Confirmatory factor analysisIn statistics, confirmatory factor analysis (CFA) is a special form of factor analysis, most commonly used in social science research. It is used to test whether measures of a construct are consistent with a researcher's understanding of the nature of that construct (or factor). As such, the objective of confirmatory factor analysis is to test whether the data fit a hypothesized measurement model. This hypothesized model is based on theory and/or previous analytic research.
Visualisation de donnéesvignette|upright=2|Carte figurative des pertes successives en hommes de l'armée française dans la campagne de Russie 1812-1813, par Charles Minard, 1869. La visualisation des données (ou dataviz ou représentation graphique de données) est un ensemble de méthodes permettant de résumer de manière graphique des données statistiques qualitatives et surtout quantitatives afin de montrer les liens entre des ensembles de ces données. Cette fait partie de la science des données.
Information de FisherEn statistique, l'information de Fisher quantifie l'information relative à un paramètre contenue dans une distribution. Elle est définie comme l'espérance de l'information observée, ou encore comme la variance de la fonction de score. Dans le cas multi-paramétrique, on parle de matrice d'information de Fisher. Elle a été introduite par R.A. Fisher. Soit f(x ; θ) la distribution de vraisemblance d'une variable aléatoire X (qui peut être multidimensionnelle), paramétrée par θ.
Animal genetic resources for food and agricultureAnimal genetic resources for food and agriculture (AnGR), also known as farm animal genetic resources or livestock biodiversity, are genetic resources (i.e., genetic material of actual or potential value) of avian and mammalian species, which are used for food and agriculture purposes. AnGR is a subset of and a specific element of agricultural biodiversity. AnGR could be embodied in live populations or in conserved genetic materials such as cryoconserved semen or embryos.
Analyse en composantes principalesL'analyse en composantes principales (ACP ou PCA en anglais pour principal component analysis), ou, selon le domaine d'application, transformation de Karhunen–Loève (KLT) ou transformation de Hotelling, est une méthode de la famille de l'analyse des données et plus généralement de la statistique multivariée, qui consiste à transformer des variables liées entre elles (dites « corrélées » en statistique) en nouvelles variables décorrélées les unes des autres. Ces nouvelles variables sont nommées « composantes principales » ou axes principaux.
Architecture de donnéesUne architecture de données en Informatique est composée de modèles, de règles ou de standards qui désignent quelles données sont collectées et comment elles sont stockées, triées, intégrées et utilisées dans des systèmes de données. En d’autres termes, elle décrit la structure de données utilisée par une organisation et / ou des applications et inclut les descriptions des données stockées. Elle fournit les critères pour les opérations de traitement des différents types de données et contrôle donc celles qui circulent dans le système.
Cryoconservation of animal genetic resourcesCryoconservation of animal genetic resources is a strategy wherein samples of animal genetic materials are preserved cryogenically. Animal genetic resources, as defined by the Food and Agriculture Organization of the United Nations, are "those animal species that are used, or may be used, for the production of food and agriculture, and the populations within each of them. These populations within each species can be classified as wild and feral populations, landraces and primary populations, standardised breeds, selected lines, varieties, strains and any conserved genetic material; all of which are currently categorized as Breeds.
Apprentissage automatiqueL'apprentissage automatique (en anglais : machine learning, « apprentissage machine »), apprentissage artificiel ou apprentissage statistique est un champ d'étude de l'intelligence artificielle qui se fonde sur des approches mathématiques et statistiques pour donner aux ordinateurs la capacité d'« apprendre » à partir de données, c'est-à-dire d'améliorer leurs performances à résoudre des tâches sans être explicitement programmés pour chacune. Plus largement, il concerne la conception, l'analyse, l'optimisation, le développement et l'implémentation de telles méthodes.
Allocation de Dirichlet latenteDans le domaine du traitement automatique des langues, l’allocation de Dirichlet latente (de l’anglais Latent Dirichlet Allocation) ou LDA est un modèle génératif probabiliste permettant d’expliquer des ensembles d’observations, par le moyen de groupes non observés, eux-mêmes définis par des similarités de données. Par exemple, si les observations () sont les mots collectés dans un ensemble de documents textuels (), le modèle LDA suppose que chaque document () est un mélange () d’un petit nombre de sujets ou thèmes ( topics), et que la génération de chaque occurrence d’un mot () est attribuable (probabilité) à l’un des thèmes () du document.
