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[educ-info]

les fondamentaux d'Excel : Créez et recopiez des formules complexes.

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[yashmedica]

Big Data Revolution in Healthcare: Unveiling Opportunities with Mckesson, Cognizant, Epic, Cerner & More (June 2024)

Big Data is transforming healthcare! Discover how Mckesson, Cognizant, Epic, Cerner & more are leveraging AI, machine learning & IoT to unlock growth. US #bigdata #healthcare #AI #machinelearning #investing #MedTech EU #digitalhealth #ehealth #healthcare

Big Data in Healthcare: Application Insights for Investors (June 2024) The healthcare industry is undergoing a data revolution. As vast amounts of patient information, medical records, and operational data are generated, big data analytics are emerging as a powerful tool to unlock valuable insights and transform healthcare delivery. Investors are taking notice, and the big data in healthcare…

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Comment mesurer l’efficacité de son site web : les KPI ?

Vous avez un site web, mais vous ne savez pas s'il est efficace pour atteindre vos objectifs ? Comment mesurer la performance de votre site web et l'adapter en fonction de vos besoins ? Quels sont les indicateurs clés de performance (KPI) à suivre pour évaluer l'efficacité de votre site web ?

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Projets novateurs dans le domaine du Big data, l'analyse de données et de l'intelligence artificielle à l'École Supérieure de Technologie de Salé

Introduction : L'École Supérieure de Technologie de Salé est un acteur majeur dans le domaine de l'analyse de données et de l'intelligence artificielle (IA). Les projets de fin d'études réalisés par les étudiants de filière Big Data et Système d'information, coordonnée par le Professeur Mohamed EL HAZITI sous la supervision de professeurs universitaires de haut niveau, se distinguent par leur pertinence et leur impact dans des domaines tels que l'analyse et la prédiction des ventes, l'analyse des sentiments, l'analyse des cyberattaques, l'IA appliquée à l'e-commerce, la gestion de présence avec reconnaissance faciale, l'analyse de données RH, la détection de fake news, ainsi que la géolocalisation et le data streaming. Cet article met en lumière ces projets novateurs, témoignant de l'engagement des étudiants et de l'excellence académique de l'établissement. Analyse et prédiction des ventes : Un groupe d'étudiants a réalisé un projet ambitieux axé sur l'analyse et la prédiction des ventes dans le secteur du commerce. Grâce à des techniques avancées d'analyse de données et d'IA, ils ont développé un modèle capable d'exploiter les données historiques des ventes, les facteurs externes et les tendances du marché pour prédire avec précision les performances commerciales futures. Ce projet offre aux entreprises des outils puissants pour optimiser leur gestion des stocks, leur planification de la demande et leurs stratégies de vente. Read the full article

[couteausuissedigital]

Couteau Suisse Digital - "Guide pratique pour une analyse efficace des données statistiques en format PDF"

Visiter CouteauSuisseDigital.com Bienvenue sur le blog de BoosteTonPlaisir.com ! Aujourd'hui, nous allons parler d'un sujet important pour toutes les personnes travaillant avec des données statistiques : l'analyse efficace des données en format PDF. Que vous soyez étudiant, professionnel ou simplement curieux, il est essentiel de connaître les bonnes méthodes pour exploiter les données statistiques en format PDF. Cela peut sembler intimidant, mais avec notre guide pratique, vous serez en mesure de maîtriser cette tâche en un rien de temps. Étape 1 : Préparation des données Avant de commencer l'analyse, il est important de bien préparer les données. Assurez-vous que le fichier PDF est bien structuré et que les données sont clairement présentées. Si le document est volumineux, il peut être utile de le diviser en sections pour faciliter la navigation. Étape 2 : Conversion en format Excel La prochaine étape consiste à convertir le document PDF en format Excel. Cela vous permettra de manipuler les données plus facilement et de les analyser à l'aide de graphiques et de tableaux croisés dynamiques. Il existe de nombreux outils en ligne gratuits qui vous permettent de convertir rapidement et facilement un fichier PDF en format Excel. Étape 3 : Nettoyage des données Une fois les données converties en format Excel, il est possible que certaines imperfections apparaissent, telles que des cellules vides ou des erreurs de saisie. Il est important de nettoyer ces données avant de commencer l'analyse pour éviter d'avoir des résultats erronés. Étape 4 : Définir un objectif et des indicateurs Avant de commencer l'analyse, il est important de définir clairement votre objectif et les indicateurs que vous souhaitez étudier. Cela vous permettra de cibler vos recherches et de ne pas vous perdre dans les données. Étape 5 : Utiliser des graphiques et des tableaux croisés dynamiques Les graphiques et les tableaux croisés dynamiques sont des outils essentiels pour visualiser et comprendre rapidement les données. N'hésitez pas à les utiliser pour présenter vos résultats de manière claire et accessible. Étape 6 : Utiliser des formules et des fonctions Si vous avez besoin de faire des calculs ou des analyses plus complexes, il est possible d'utiliser des formules et des fonctions dans Excel. Ces outils peuvent vous permettre d'obtenir des informations plus précises et de dégager des tendances dans les données. Étape 7 : Interpréter les résultats Une fois l'analyse terminée, il est important d'interpréter les résultats de manière rigoureuse. N'hésitez pas à les comparer avec des données similaires ou à les mettre en perspective avec un contexte plus large pour obtenir une meilleure compréhension. Voilà, vous avez maintenant les bases pour une analyse efficace des données statistiques en format PDF. N'oubliez pas de sauvegarder votre travail régulièrement et d'utiliser des outils de protection de données pour éviter toute perte éventuelle. Et pour ceux qui souhaitent en savoir plus, rendez-vous sur BoosteTonPlaisir.com ! Nous avons un article complet sur le sujet qui pourra vous aider à devenir un expert de l'analyse de données. N'hésitez pas à partager cet article avec vos amis et à utiliser les hashtags #AnalyseDeDonnées #FormatPDF #BoosteTonPlaisir pour faire bénéficier à d'autres personnes de ces précieux conseils. À bientôt sur BoosteTonPlaisir.com ! Reserver un appel sur CouteauSuisseDigital.com ou consulter notre article Couteau Suisse Digital — “Guide PDF pour une analyse statistique efficace”

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Recherche de participants pour une étude ! Sujet : "Questionnaire sur l'opacité des algorithmes" https://t.co/ibuRoJ5FLs via @SurveyCircle #algorithmes #AnalyseDeDonnées #classification #attrition #ClientsPerdus #enquête #surveycircle https://t.co/koZgkRKNCo

— Daily Research @SurveyCircle (@daily_research) Dec 19, 2022

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Voici les compétences disponibles que vous pouvez ajouter si vous êtes un #CommunityManager : #réseauxsociaux, #optimisationdesreseauxsociaux, #diffusiondesupportsmarketing, #analysededonnées, #contrôledubudget #Emploi & #Recrutement au #Maroc https://t.co/xqdBqySzmn https://t.co/xqdBqySzmn

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Coronavirus au Maroc : quel rôle de l’intelligence artificielle ?

Sans aucun doute, le Covid-19 est devenu un enjeu crucial pour le monde entier, étant donné le nombre de personnes touchées par cette pandémie, qui est en constante augmentation, ainsi que son impact négatif important sur tous les secteurs socio-économiques. En particulier, au cours des deux dernières semaines, le Maroc a enregistré une augmentation rapide des nombres de cas touchés par cette pandémie. Malgré les progrès scientifiques et technologiques, les pays n’ont pas été en mesure de trouver des solutions contre la variole susceptible de limiter la propagation de ce virus mortel.

A cet effet, comment l’intelligence artificielle pourrait-elle contribuer, ne serait-ce que légèrement, à réduire cette tumeur maligne ? Parmi les fonctionnalités les plus importantes que l’intelligence artificielle pourrait offrir afin de faire face à la propagation du coronavirus, il y'a lieu de citer : - le service de la géolocalisation qui offre la possibilité de déterminer tous les endroits visités par une personne contaminée et les désinfecter. Cela permet d’identifier les individus suspectés d’avoir des contacts avec le patient, en les isolant et en les mettant en quarantaine. Ce service permet, également, l’identification des endroits ayant enregistrées un nombre importants des personnes contaminées en se basant sur l’analyses des données géographiques. Cela permettra de mettre en place des stratégies de prévention efficaces ainsi que de réserver les ressources nécessaires en termes de capital humain et de logistique. - La fonctionnalité de notification qui être très utile. Celle-ci permet aux personnes de trouver les centres de contrôle les plus proches ainsi que de signaler immédiatement les cas suspects pour optimiser le temps d’intervention et les efforts déployés par les autorités publiques. Read the full article

[lebigdatama]

OLTP vs OLAP: quelle est la différence?

Qu'est-ce que l'OLAP ? Traitement analytique en ligne, une catégorie d'outils logiciels qui fournissent une analyse des données pour les décisions commerciales. Les systèmes OLAP permettent aux utilisateurs d'analyser simultanément les informations de base de données de plusieurs systèmes de base de données. L'objectif principal est l'analyse des données et non le traitement des données . Qu'est-ce que l'OLTP ? Le traitement des transactions en ligne, connu sous le nom de OLTP, prend en charge les applications orientées transactions dans une architecture à trois niveaux. OLTP gère les transactions quotidiennes d'une organisation. L'objectif principal est le traitement des données et non l'analyse des données Exemple d'OLAP Tout système Datawarehouse est un système OLAP. Les utilisations d'OLAP sont les suivantes Une entreprise peut comparer ses ventes de téléphones portables en septembre avec ses ventes en octobre, puis comparer ces résultats avec un autre emplacement qui peut être stocké dans une base de données sperate. Amazon analyse les achats de ses clients pour proposer une page d'accueil personnalisée avec des produits susceptibles d'intéresser leur client. Exemple de système OLTP Un exemple de système OLTP est le centre ATM. Supposons qu'un couple possède un compte conjoint avec une banque. Un jour, les deux atteignent simultanément différents centres ATM exactement au même moment et souhaitent retirer le montant total présent sur leur compte bancaire. Cependant, la personne qui termine d'abord le processus d'authentification pourra obtenir de l'argent. Dans ce cas, le système OLTP s'assure que le montant retiré ne sera jamais supérieur au montant présent dans la banque. La clé à noter ici est que les systèmes OLTP sont optimisés pour la supériorité transactionnelle au lieu de l'analyse des données. D'autres exemples de système OLTP sont: Services bancaires en ligne Réservation de billets d'avion en ligne Envoi d'un SMS La saisie des commandes Ajouter un livre au panier Avantages de l'utilisation des services OLAP OLAP crée une plate-forme unique pour tous les types de besoins analytiques d'entreprise, notamment la planification, la budgétisation, les prévisions et l'analyse. Le principal avantage d'OLAP est la cohérence des informations et des calculs. Appliquez facilement des restrictions de sécurité sur les utilisateurs et les objets pour respecter les réglementations et protéger les données sensibles. Avantages de la méthode OLTP Il gère les transactions quotidiennes d'une organisation. OLTP élargit la clientèle d'une organisation en simplifiant les processus individuels. Inconvénients du service OLAP L'implémentation et la maintenance dépendent des professionnels de l'informatique car les outils OLAP traditionnels nécessitent une procédure de modélisation compliquée. Les outils OLAP ont besoin d'une coopération entre les personnes de différents services pour être efficaces, ce qui pourrait toujours être impossible. Inconvénients de la méthode OLTP Si le système OLTP fait face à des pannes matérielles, les transactions en ligne sont gravement affectées. Les systèmes OLTP permettent à plusieurs utilisateurs d'accéder et de modifier les mêmes données en même temps, ce qui a souvent créé une situation sans précédent. Différence entre OLTP et OLAP

DIFFÉRENCE CLÉ: Le traitement analytique en ligne (OLAP) est une catégorie d'outils logiciels qui analysent les données stockées dans une base de données, tandis que le traitement des transactions en ligne (OLTP) prend en charge les applications orientées transaction dans une architecture à 3 niveaux. OLAP crée une plate-forme unique pour tous les types de besoins d'analyse commerciale, notamment la planification, la budgétisation, les prévisions et l'analyse, tandis que OLTP est utile pour gérer les transactions quotidiennes d'une organisation. OLAP est caractérisé par un grand volume de données tandis que OLTP est caractérisé par un grand nombre de transactions en ligne courtes. Dans OLAP, l'entrepôt de données est créé de manière unique afin qu'il puisse intégrer différentes sources de données pour la construction d'une base de données consolidée tandis qu'OLTP utilise un SGBD traditionnel. Read the full article

[lebigdatama]

Le bigdata et la sécurité, quel DUO ? Cas du Maroc

Si la technologie relative au BigData montre une excellente opportunité de progrès pour les entreprises, le tout réseau engendre aussi de nouvelles menaces relatives à la protection des données personnelles aussi que stratégiques. Chose qui revendique des dispositions de sécurité de protection révolutionnaire. Cette nouvelle technologie (BIGDATA), présente de nouveaux défis aux responsables des systèmes d'informations en ce qui concerne la sécurité des données. En matière de sécurité, deux problèmes se posent : Premièrement la sécurité des informations de l'entreprise et de ses clients dans un contexte de Big Data Deuxièmement l'utilisation des techniques du Big Data afin d'analyser et prévoir les incidents de sécurité. La cybersécurité : Selon le rapport de Kaspersky sur les menaces informatiques au Maroc en 2019, plus de 30% des utilisateurs ont été attaqués par des menaces véhiculées par le web. Toutes les 40 secondes, une ransomware touche une entreprise ! Cette estimation de Manage-Engine Free book fait froid dans le dos au regard du futur qui se déploie devant nos yeux. Les cyberattaques sont d’ailleurs perçues comme la troisième menace qui pèse contre la planète, après les phénomènes climatiques extrêmes et les désastres naturels. La cybersécurité est donc l’enjeu principal de toute société, petite ou grande au 21e siècle. Cet enjeu de l’informatique ne vise pas seulement à conserver l’intégrité des systèmes informatiques. Il s’agit également de protéger les personnes et les gouvernements. Le Maroc dispose d’une politique de cybersécurité sous la DGSSI (Direction Générale de la Sécurité des Systèmes d’Information) qui a été créée par décret en 2011, elle est rattachée à l’administration de la défense nationale du royaume du Maroc. La DGSSI a plusieurs missions en termes de cybersécurité dont : - Assurer la veille technologique pour anticiper les évolutions et proposer les innovations nécessaires en matière de sécurité des systèmes d’information - Veiller à l’application des directives et orientations du comité stratégique de la sécurité des systèmes d’information - Délivrer des autorisations, gérer les déclarations relatives aux moyens et aux prestations de cryptographie - Certifier les dispositifs de création et de vérification de signature électronique et agréer les prestataires de service pour la certification électronique. La cybersécurité au cœur du big data : Comme le souligne ce proverbe populaire : « Prévenir plutôt que guérir », Afin d’être au maximum dans une logique d’anticipation des risques, il vaut mieux intégrer la problématique de la cybersécurité dès le commencement d’un projet. Cela vous permettra d’anticiper un maximum de risques. En effet, les technologies Big Data et Intelligence Artificielle représentent des opportunités dans la lutte contre les cyberattaques. Chaque système d’information produit également un volume conséquent de données : logs, données techniques, événements… avec des formats de données différents. Adapter ces technologies de pointe à ce type de données permet à chaque acteur de passer d’un système de réaction (à l’attaque) à un système de prédiction. Un nombre croissant d'entreprises utilisent cette technologie pour stocker et analyser des pétaoctets de données, notamment les journaux Web, les données sur le parcours de navigation et le contenu des réseaux sociaux, dans le but de mieux connaître leurs clients et leurs activités. Par conséquent, la classification des informations devient encore plus critique ; et il convient de déterminer la propriété des informations pour permettre une classification acceptable. Les risques du big data sont nombreux et les conséquences peuvent être dramatiques. Ces problématiques se retrouvent dans nos projets informatiques de tous les jours, bien que souvent mise de côté. Il est tout d’abord important de sensibiliser les directions sur ces sujets mais aussi l’ensemble des acteurs d’un projet via une hygiène informatique. Aucun système ayant des échanges de données ne peut être 100% fiable mais “90% des incidents proviennent de failles connues et simples à éviter”. Le risque zéro n’existe pas mais il est important de rapidement détecter une attaque pour y faire face. Le premier capteur de ce type d’attaque est bien souvent l’humain. Nos bons vieux antivirus ne sont plus aussi efficaces qu’avant et ne sont capables de détecter qu’à peine la moitié des attaques. De nouvelles solutions basées sur l’analyse des comportements anormaux des utilisateurs émergent notamment grâce au Machine Learning. Les comportements malveillants peuvent alors être rapidement identifiés et bloqués. Read the full article

[lebigdatama]

La régression linéaire

La régression linéaire est peut-être l'un des algorithmes les plus connus et les mieux compris en statistique et en apprentissage automatique(Machine learning). La régression linéaire n'est-elle pas issue des statistiques ? Avant de nous plonger dans les détails de la régression linéaire, vous vous demandez peut-être pourquoi nous examinons cet algorithme. N'est-ce pas une technique statistique? L'apprentissage automatique, plus précisément le domaine de la modélisation prédictive, vise principalement à minimiser l'erreur d'un modèle ou à rendre les prédictions les plus précises possibles, au détriment de l'explicabilité. Dans l'apprentissage automatique appliqué, nous emprunterons, réutiliserons et volerons des algorithmes dans de nombreux domaines différents, y compris les statistiques, et les utiliserons à ces fins. En tant que telle, la régression linéaire a été développée dans le domaine des statistiques et est étudiée comme modèle pour comprendre la relation entre les variables numériques d'entrée et de sortie, mais a été empruntée par l'apprentissage automatique. Il s'agit à la fois d'un algorithme statistique et d'un algorithme d'apprentissage automatique. Ensuite, passons en revue certains des noms communs utilisés pour faire référence à un modèle de régression linéaire. Nombreux noms de régression linéaire Lorsque vous commencez à étudier la régression linéaire, les choses peuvent devenir très confuses. La raison en est que la régression linéaire existe depuis si longtemps (plus de 200 ans). Il a été étudié sous tous les angles possibles et souvent chaque angle a un nom nouveau et différent. La régression linéaire est un modèle linéaire , par exemple un modèle qui suppose une relation linéaire entre les variables d'entrée (x) et la variable de sortie unique (y). Plus précisément, que y peut être calculé à partir d'une combinaison linéaire des variables d'entrée (x). Lorsqu'il n'y a qu'une seule variable d'entrée (x), la méthode est appelée régression linéaire simple . Lorsqu'il existe plusieurs variables d'entrée , la littérature statistique fait souvent référence à la méthode comme une régression linéaire multiple. Différentes techniques peuvent être utilisées pour préparer ou entraîner l'équation de régression linéaire à partir de données, dont la plus courante est appelée les moindres carrés ordinaires . Il est donc courant de se référer à un modèle préparé de cette façon comme régression linéaire des moindres carrés ordinaires ou simplement régression des moindres carrés. Maintenant que nous connaissons certains noms utilisés pour décrire la régression linéaire, examinons de plus près la représentation utilisée.   Read the full article