Catégoriques et quantitatives. Les données catégories peuvent être subdivisées en données nominales et ordinales. Les données quantitatives peuvent être discrète ou continue et sont aussi appelées données numériques.
En analyse de données, on distingue principalement deux modèles de données ou variables : les données quantitatives et les données qualitatives. Il existe une différence notable entre une donnée quantitative et une donnée qualitative. Ces deux modèles sont largement utilisés en analyse de données.
Les types de données
Les données scientifiques sont de différente nature selon leur mode de création, leur analyse et leur traitement : elles sont alors brutes, formatées, nettoyées, compilées,… Elles peuvent aussi être de différents types : numériques, textuelles, audiovisuelles, codes sources, modèles,…
Sous-ensembles de SQL : LDD, LCD, LMD, LCT
Il est composé de quatre sous ensembles : Le Langage de Définition de Données (LDD, ou en anglais DDL, Data Definition Language) pour créer et supprimer des objets dans la base de données (tables, contraintes d'intégrité, vues, etc.).
Niveau 1 : Données très sensibles de l'entreprise ou de clients. Niveau 2 : Données internes sensibles. Niveau 3 : Données internes qui ne sont pas destinées à être divulguées au public. Niveau 4 : Données pouvant être divulguées au public.
1Les données primaires sont des informations spécifiquement collectées pour étudier un phénomène particulier. Les données secondaires sont des informations qui ont déjà été collectées dans un but différent de celui de l'étude menée et qui sont à disposition pour une seconde utilisation.
Les informations utiles sont celles dont on a besoin pour répondre à la question posée. Les informations inutiles sont celles qui n'ont aucune importance pour la résolution du problème.
Les données qualitatives sont utilisées pour décrire les informations. Comme ces données peuvent être facilement regroupées en catégories, elles sont communément appelées données catégorielles.
Nous vous conseillons d'utiliser une base de données en colonnes : Si la vitesse est un critère important (pour faire de l'analyse Big Data par exemple). Pour stocker des données en Big Data. Si votre projet nécessite le traitement de très gros volumes de données.
1. (Surtout pluriel.) Ce qui est connu ou admis comme tel, sur lequel on peut fonder un raisonnement, qui sert de point de départ pour une recherche : Les données actuelles de la biologie. 2.
Une donnée peut être élémentaire ou complexe. Une donnée élémentaire représente une caractéristique de base (un nom, un numéro, etc.). Cette donnée est caractérisée par un descripteur qui permet de donner le format dans lequel cette donnée est représentée.
Trois types de données sont identifiées comme particulièrement sensibles : les données à caractère personnel, les données de santé, ainsi que certaines données industrielles.
Une base de données est une collection organisée d'informations structurées, généralement stockées électroniquement dans un système informatique. Une base de données est généralement contrôlée par un système de gestion de base de données (DBMS).
Les bases de données permettent aux utilisateurs de centraliser et partagés leurs informations à tout moment. Par conséquent, si vous avez une entreprise avec des sites différents, vous pouvez partager vos données en même temps avec les différents sites commerciaux.
La base de données a pour but de garantir l'intégrité et la confidentialité des données.
3 STRUCTURES ALGORITHMIQUES FONDAMENTALES
Les opérations relatives à la résolution d'un problème peuvent en fonction de leur enchaînement, être organisées selon trois familles de structures : - structures linéaires, - structures alternatives, - structures répétitives.
Nous concevons des algorithmes en utilisant trois méthodes de contrôle de base: Séquence, Sélection, Répétition.
On distingue trois principales catégories d'algorithmes de Machine Learning : supervisés, non-supervisés, et semi-supervisés. Chacune de ces catégories repose sur une méthode d'apprentissage différente.