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Titre : 310 - Décembre 2017 - Janvier 2018 - Profession Data Type de document : texte imprimé Année de publication : 2017 Langues : Français (fre) Catégories : Données massives Résumé :
"Du big data aux données personnelles, la problématique data envahit les organisations. Pour la prendre en main, de nouveaux profils émergent, avec des dénominations telles que data scientist, chief data officer ou data protection officer. Des témoins révèlent leur parcours et apportent des conseils. Un sujet urgent s’impose à tous, celui de la protection des données personnelles (règlement européen RGPD). Les éditeurs de solutions de gestion de l’information s’emparent de la nécessité de conformité. Le président de l’Association française des correspondants à la protection des données à caractère personnel livre son point de vue. Les formations aux métiers de la data sont déjà en nombre." (Site de l'éditeur)
Note de contenu :
ACTUALITES
La Loi Informatique et libertés a 40 na
OCLC: 50 ans de partage des connaissances
Tianjin: un "océan de livres"
Accès libre pour l'Encyclopédie Diderot et d'Alembert
3 questions à Julien Pierre
Konica Minolta acquiert le groupe Numerial
RGPD: offre commune IBM-BMI
Mazars rachète Zettafox
Solution cloud par Orange et Alcatel
DOSSIER :Profession Data
Trois pros des data
RGPD: des outils pour se mettre en conformité
"Les Cil devront se mettre à niveau pour devenir DPO"
Métiers de la donnée: quelle formation?
OUTILS
2018: les nouveautés qui vous attendent
Du coté des star-up
Les collectivités se préparent ) l'Open Data
Vivre à l'heure du partage des données de recherche
Les scanners peinent à s'imposer en bibliothèque
Les digital workplaces à l'heure de la spécialisation
Quand le cahier des charges devient agile
La signature électronique adopte un nouveau look
Regards sur la liberté d'expression
Michel Cottin: les archives dans l'ADN...
PERSPECTIVES
Francis Eustache: "La mémoire, c'est moi et les autres..."
Archimag store: applis, cadeaux, beaux livres...
Dans les archives d'Archimag, décembre 1997
Permalink : http://catalogue.iessid.be/index.php?lvl=bulletin_display&id=6331 [n° ou bulletin] 310 - Décembre 2017 - Janvier 2018 - Profession Data [texte imprimé] . - 2017.
Langues : Français (fre)
Catégories : Données massives Résumé :
"Du big data aux données personnelles, la problématique data envahit les organisations. Pour la prendre en main, de nouveaux profils émergent, avec des dénominations telles que data scientist, chief data officer ou data protection officer. Des témoins révèlent leur parcours et apportent des conseils. Un sujet urgent s’impose à tous, celui de la protection des données personnelles (règlement européen RGPD). Les éditeurs de solutions de gestion de l’information s’emparent de la nécessité de conformité. Le président de l’Association française des correspondants à la protection des données à caractère personnel livre son point de vue. Les formations aux métiers de la data sont déjà en nombre." (Site de l'éditeur)
Note de contenu :
ACTUALITES
La Loi Informatique et libertés a 40 na
OCLC: 50 ans de partage des connaissances
Tianjin: un "océan de livres"
Accès libre pour l'Encyclopédie Diderot et d'Alembert
3 questions à Julien Pierre
Konica Minolta acquiert le groupe Numerial
RGPD: offre commune IBM-BMI
Mazars rachète Zettafox
Solution cloud par Orange et Alcatel
DOSSIER :Profession Data
Trois pros des data
RGPD: des outils pour se mettre en conformité
"Les Cil devront se mettre à niveau pour devenir DPO"
Métiers de la donnée: quelle formation?
OUTILS
2018: les nouveautés qui vous attendent
Du coté des star-up
Les collectivités se préparent ) l'Open Data
Vivre à l'heure du partage des données de recherche
Les scanners peinent à s'imposer en bibliothèque
Les digital workplaces à l'heure de la spécialisation
Quand le cahier des charges devient agile
La signature électronique adopte un nouveau look
Regards sur la liberté d'expression
Michel Cottin: les archives dans l'ADN...
PERSPECTIVES
Francis Eustache: "La mémoire, c'est moi et les autres..."
Archimag store: applis, cadeaux, beaux livres...
Dans les archives d'Archimag, décembre 1997
Permalink : http://catalogue.iessid.be/index.php?lvl=bulletin_display&id=6331 Big data : j'y vais ? / Clémence Jost in Archimag, 289 (Novembre 2015)
Titre : Big data : j'y vais ? Type de document : texte imprimé Auteurs : Clémence Jost, Auteur ; Bruno Texier, Auteur Année de publication : 2015 Article en page(s) : p. 12-19 Langues : Français (fre) Catégories : Données massives Index. décimale : 025 Animations - Techniques d'animation Résumé : Depuis la fin des années 90, le big data fait parler de lui, comme étant un ensemble, des ensembles gigantesques de données produites par des personnes ou des sociétés. Ce dossier pose un constat : malgré l'accumulation des données, les stratégies big data ne sont pas légion, et les organisations sont bien souvent dépassées par le phénomène. Ghislaine Chartron, professeur en sciences de l'information et de la communication fait le point sur les possibilités offertes aux professionnels de l'infodoc dans ce contexte de données (p. 15). Un Data Scientist nous explique en quoi consiste son métier de gestion et d'analyse des données (p. 16). (N. Wallez) Permalink : http://catalogue.iessid.be/index.php?lvl=notice_display&id=21051
in Archimag > 289 (Novembre 2015) . - p. 12-19[article] Big data : j'y vais ? [texte imprimé] / Clémence Jost, Auteur ; Bruno Texier, Auteur . - 2015 . - p. 12-19.
Langues : Français (fre)
in Archimag > 289 (Novembre 2015) . - p. 12-19
Catégories : Données massives Index. décimale : 025 Animations - Techniques d'animation Résumé : Depuis la fin des années 90, le big data fait parler de lui, comme étant un ensemble, des ensembles gigantesques de données produites par des personnes ou des sociétés. Ce dossier pose un constat : malgré l'accumulation des données, les stratégies big data ne sont pas légion, et les organisations sont bien souvent dépassées par le phénomène. Ghislaine Chartron, professeur en sciences de l'information et de la communication fait le point sur les possibilités offertes aux professionnels de l'infodoc dans ce contexte de données (p. 15). Un Data Scientist nous explique en quoi consiste son métier de gestion et d'analyse des données (p. 16). (N. Wallez) Permalink : http://catalogue.iessid.be/index.php?lvl=notice_display&id=21051 Bad Data Handbook / Q. Ethan McCallum
Titre : Bad Data Handbook Type de document : texte imprimé Auteurs : Q. Ethan McCallum, Auteur ; Kevin Fink, Auteur ; Paul Murrell, Auteur ; Josh Levy, Auteur ; Adam Laiacano, Auteur ; Jacob Perkins, Auteur ; Spencer Burns, Auteur ; Richard Cotton, Auteur ; Philipp K. Janert, Auteur ; Jonathan Schwabish, Auteur ; Brett Goldstein, Auteur ; Bobby Norton, Auteur ; Steve Francia, Auteur ; Tim McNamara, Auteur ; Marck Vaisman, Auteur ; Pete Warden, Auteur ; Jud Valeski, Auteur ; Reid Draper, Auteur ; Ken Gleason, Auteur ; Mike Loukides, Editeur scientifique ; Meghan Blanchette, Editeur scientifique Editeur : Sebastopol, CA [Etats-Unis] : O'Reilly Année de publication : 2013 Importance : 1 vol. (245 p.) Présentation : couv. ill. Format : 24 cm ISBN/ISSN/EAN : 978-1-4493-2188-8 Prix : 39.99 $ Note générale : La couverture porte en plus : "Mapping the World of Data Problems". - Index. Langues : Français (fre) Catégories : Analyse des données
Données massivesIndex. décimale : 004 Informatique - Méthodes agiles - Gestion de projets (informatique) Résumé : "What is bad data? Some people consider it a technical phenomenon, like missing values or malformed records, but bad data includes a lot more. In this handbook, data expert Q. Ethan McCallum has gathered 19 colleagues from every corner of the data arena to reveal how they’ve recovered from nasty data problems.
From cranky storage to poor representation to misguided policy, there are many paths to bad data. Bottom line? Bad data is data that gets in the way. This book explains effective ways to get around it.
Among the many topics covered, you’ll discover how to:
Test drive your data to see if it’s ready for analysis
Work spreadsheet data into a usable form
Handle encoding problems that lurk in text data
Develop a successful web-scraping effort
Use NLP tools to reveal the real sentiment of online reviews
Address cloud computing issues that can impact your analysis effort
Avoid policies that create data analysis roadblocks
Take a systematic approach to data quality analysis" (4e de couverture)Note de contenu :
1. Chapter 1 Setting the Pace: What Is Bad Data?
2. Chapter 2 Is It Just Me, or Does This Data Smell Funny?
3. Chapter 3 Data Intended for Human Consumption, Not Machine Consumption
4. Chapter 4 Bad Data Lurking in Plain Text
5. Chapter 5 (Re)Organizing the Web’s Data
6. Chapter 6 Detecting Liars and the Confused in Contradictory Online
Reviews
7. Chapter 7 Will the Bad Data Please Stand Up?
8. Chapter 8 Blood, Sweat, and Urine
9. Chapter 9 When Data and Reality Don’t Match
10. Chapter 10 Subtle Sources of Bias and Error
11. Chapter 11 Don’t Let the Perfect Be the Enemy of the Good: Is Bad Data Really Bad?
12. Chapter 12 When Databases Attack: A Guide for When to Stick to Files
13. Chapter 13 Crouching Table, Hidden Network
14. Chapter 14 Myths of Cloud Computing
15. Chapter 15 The Dark Side of Data Science
16. Chapter 16 How to Feed and Care for Your Machine-Learning Experts
17. Chapter 17 Data Traceability
18. Chapter 18 Social Media: Erasable Ink?
19. Chapter 19 Data Quality Analysis Demystified: Knowing When Your Data Is Good Enough
Index
Permalink : http://catalogue.iessid.be/index.php?lvl=notice_display&id=20523 Bad Data Handbook [texte imprimé] / Q. Ethan McCallum, Auteur ; Kevin Fink, Auteur ; Paul Murrell, Auteur ; Josh Levy, Auteur ; Adam Laiacano, Auteur ; Jacob Perkins, Auteur ; Spencer Burns, Auteur ; Richard Cotton, Auteur ; Philipp K. Janert, Auteur ; Jonathan Schwabish, Auteur ; Brett Goldstein, Auteur ; Bobby Norton, Auteur ; Steve Francia, Auteur ; Tim McNamara, Auteur ; Marck Vaisman, Auteur ; Pete Warden, Auteur ; Jud Valeski, Auteur ; Reid Draper, Auteur ; Ken Gleason, Auteur ; Mike Loukides, Editeur scientifique ; Meghan Blanchette, Editeur scientifique . - Sebastopol, CA (Etats-Unis) : O'Reilly, 2013 . - 1 vol. (245 p.) : couv. ill. ; 24 cm.
ISBN : 978-1-4493-2188-8 : 39.99 $
La couverture porte en plus : "Mapping the World of Data Problems". - Index.
Langues : Français (fre)
Catégories : Analyse des données
Données massivesIndex. décimale : 004 Informatique - Méthodes agiles - Gestion de projets (informatique) Résumé : "What is bad data? Some people consider it a technical phenomenon, like missing values or malformed records, but bad data includes a lot more. In this handbook, data expert Q. Ethan McCallum has gathered 19 colleagues from every corner of the data arena to reveal how they’ve recovered from nasty data problems.
From cranky storage to poor representation to misguided policy, there are many paths to bad data. Bottom line? Bad data is data that gets in the way. This book explains effective ways to get around it.
Among the many topics covered, you’ll discover how to:
Test drive your data to see if it’s ready for analysis
Work spreadsheet data into a usable form
Handle encoding problems that lurk in text data
Develop a successful web-scraping effort
Use NLP tools to reveal the real sentiment of online reviews
Address cloud computing issues that can impact your analysis effort
Avoid policies that create data analysis roadblocks
Take a systematic approach to data quality analysis" (4e de couverture)Note de contenu :
1. Chapter 1 Setting the Pace: What Is Bad Data?
2. Chapter 2 Is It Just Me, or Does This Data Smell Funny?
3. Chapter 3 Data Intended for Human Consumption, Not Machine Consumption
4. Chapter 4 Bad Data Lurking in Plain Text
5. Chapter 5 (Re)Organizing the Web’s Data
6. Chapter 6 Detecting Liars and the Confused in Contradictory Online
Reviews
7. Chapter 7 Will the Bad Data Please Stand Up?
8. Chapter 8 Blood, Sweat, and Urine
9. Chapter 9 When Data and Reality Don’t Match
10. Chapter 10 Subtle Sources of Bias and Error
11. Chapter 11 Don’t Let the Perfect Be the Enemy of the Good: Is Bad Data Really Bad?
12. Chapter 12 When Databases Attack: A Guide for When to Stick to Files
13. Chapter 13 Crouching Table, Hidden Network
14. Chapter 14 Myths of Cloud Computing
15. Chapter 15 The Dark Side of Data Science
16. Chapter 16 How to Feed and Care for Your Machine-Learning Experts
17. Chapter 17 Data Traceability
18. Chapter 18 Social Media: Erasable Ink?
19. Chapter 19 Data Quality Analysis Demystified: Knowing When Your Data Is Good Enough
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Permalink : http://catalogue.iessid.be/index.php?lvl=notice_display&id=20523 Réservation
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Code-barres Cote Support Localisation Section Disponibilité 0260922 004 MCC B Livre Bibliothèque IESSID Livres Disponible
Titre : Les métiers de l'info et la "donnée" : analyse d'un monde en mutation Type de document : texte imprimé Auteurs : Dominique Cotte, Auteur Année de publication : 2013 Article en page(s) : p. 22-61 (42 p.) Langues : Français (fre) Catégories : Analyse des données
Données massives
Gestion des connaissances
MétadonnéesMots-clés : Gestion et valorisation de l'information numérique et des connaissances Index. décimale : 004C Informatique documentaire - Recherche de l'information Permalink : http://catalogue.iessid.be/index.php?lvl=notice_display&id=20250
in Documentaliste - Sciences de l'information > 3 (2013) . - p. 22-61 (42 p.)[article] Les métiers de l'info et la "donnée" : analyse d'un monde en mutation [texte imprimé] / Dominique Cotte, Auteur . - 2013 . - p. 22-61 (42 p.).
Langues : Français (fre)
in Documentaliste - Sciences de l'information > 3 (2013) . - p. 22-61 (42 p.)
Catégories : Analyse des données
Données massives
Gestion des connaissances
MétadonnéesMots-clés : Gestion et valorisation de l'information numérique et des connaissances Index. décimale : 004C Informatique documentaire - Recherche de l'information Permalink : http://catalogue.iessid.be/index.php?lvl=notice_display&id=20250 Réservation
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Code-barres Cote Support Localisation Section Disponibilité 025690X DEL Périodique Bibliothèque IESSID Presse Disponible
Titre : Philippe Nieuwbourg : "vous n'échapperez pas au big data !" Type de document : texte imprimé Auteurs : Michel Remize, Auteur Année de publication : 2013 Article en page(s) : p. 42-43 (2 p.) Langues : Français (fre) Catégories : Données massives Index. décimale : 004F Veille technologique - Gestion des connaissances Permalink : http://catalogue.iessid.be/index.php?lvl=notice_display&id=19952
in Archimag > 263 (Avril 2013) . - p. 42-43 (2 p.)[article] Philippe Nieuwbourg : "vous n'échapperez pas au big data !" [texte imprimé] / Michel Remize, Auteur . - 2013 . - p. 42-43 (2 p.).
Langues : Français (fre)
in Archimag > 263 (Avril 2013) . - p. 42-43 (2 p.)
Catégories : Données massives Index. décimale : 004F Veille technologique - Gestion des connaissances Permalink : http://catalogue.iessid.be/index.php?lvl=notice_display&id=19952
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