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Ajouter le résultat dans votre panier Affiner la recherche Interroger des sources externesBad 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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Code-barres Cote Support Localisation Section Disponibilité 0260922 004 MCC B Livre Bibliothèque IESSID Livres Disponible
Titre : Recherche d'information : applications, modèles et algorithmes Type de document : texte imprimé Auteurs : Massih-Reza Amini, Auteur ; Éric Gaussier, Auteur ; Stephen Robertson, Postfacier, auteur du colophon, etc. ; Grégoire Péan, Collaborateur Editeur : Paris [France] : Editions Eyrolles Année de publication : 2013 Collection : Algorithmes, ISSN 1625-113X Importance : 1 vol. (233 p.) Présentation : ill. Format : 24 cm ISBN/ISSN/EAN : 978-2-212-13532-9 Prix : 39 € Note générale : La couverture porte en plus : "Fouille de données, décisionnel et big data" Langues : Français (fre) Catégories : Algorithmes
Bases de données
Données massives
Informatique
Recherche documentaire
Recherche documentaire automatisée
Recherche sur Internet
WebIndex. décimale : 004C Informatique documentaire - Recherche de l'information Résumé : "Le premier ouvrage francophone sur les algorithmes qui sous-tendent les technologies de big data et les moteurs de recherche !
Depuis quelques années, de nouveaux modèles et algorithmes sont mis au point pour traiter des données de plus en plus volumineuses et diverses. Cet ouvrage présente les fondements scientifiques des tâches les plus répandues en recherche d'information (RI), tâches également liées au data mining, au décisionnel et plus généralement à l'exploitation de big data.
Il propose un exposé cohérent des algorithmes classiques développés dans ce domaine, abordable à des lecteurs qui cherchent à connaître le mécanisme des outils quotidiens d'Internet.
Le lecteur approfondira les concepts d'indexation, de compression, de recherche sur le Web, de classification et de catégorisation, et pourra prolonger cette étude avec les exercices corrigés proposés en fin de chapitre.
Ce livre s'adresse tant aux chercheurs et ingénieurs qui travaillent dans le domaine de l'accès à l'information et employés de PME qui utilisent en profondeur les outils du webmarketing, qu'aux étudiants de Licence, Master, doctorants ou en écoles d'ingénieurs, qui souhaitent un ouvrage de référence sur la recherche d'information." (4e de couverture)
Permalink : http://catalogue.iessid.be/index.php?lvl=notice_display&id=20531 Recherche d'information : applications, modèles et algorithmes [texte imprimé] / Massih-Reza Amini, Auteur ; Éric Gaussier, Auteur ; Stephen Robertson, Postfacier, auteur du colophon, etc. ; Grégoire Péan, Collaborateur . - Paris (61, bd Saint-Germain, 75240, France) : Editions Eyrolles, 2013 . - 1 vol. (233 p.) : ill. ; 24 cm. - (Algorithmes, ISSN 1625-113X) .
ISBN : 978-2-212-13532-9 : 39 €
La couverture porte en plus : "Fouille de données, décisionnel et big data"
Langues : Français (fre)
Catégories : Algorithmes
Bases de données
Données massives
Informatique
Recherche documentaire
Recherche documentaire automatisée
Recherche sur Internet
WebIndex. décimale : 004C Informatique documentaire - Recherche de l'information Résumé : "Le premier ouvrage francophone sur les algorithmes qui sous-tendent les technologies de big data et les moteurs de recherche !
Depuis quelques années, de nouveaux modèles et algorithmes sont mis au point pour traiter des données de plus en plus volumineuses et diverses. Cet ouvrage présente les fondements scientifiques des tâches les plus répandues en recherche d'information (RI), tâches également liées au data mining, au décisionnel et plus généralement à l'exploitation de big data.
Il propose un exposé cohérent des algorithmes classiques développés dans ce domaine, abordable à des lecteurs qui cherchent à connaître le mécanisme des outils quotidiens d'Internet.
Le lecteur approfondira les concepts d'indexation, de compression, de recherche sur le Web, de classification et de catégorisation, et pourra prolonger cette étude avec les exercices corrigés proposés en fin de chapitre.
Ce livre s'adresse tant aux chercheurs et ingénieurs qui travaillent dans le domaine de l'accès à l'information et employés de PME qui utilisent en profondeur les outils du webmarketing, qu'aux étudiants de Licence, Master, doctorants ou en écoles d'ingénieurs, qui souhaitent un ouvrage de référence sur la recherche d'information." (4e de couverture)
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Code-barres Cote Support Localisation Section Disponibilité 0261893 004C AMI Livre Bibliothèque IESSID Nouveautés Disponible
Titre : Le big data Type de document : texte imprimé Auteurs : Pierre Delort, Auteur Editeur : Paris [France] : Presses universitaires de France Année de publication : DL 2015 Collection : Que sais-je ? Sous-collection : Sciences num. 4027 Importance : 1 vol. (127 p.) Format : 18 cm ISBN/ISSN/EAN : 978-2-13-065211-3 Note générale : Bibliogr. p. 125-126. Notes bibliogr. en bas de page - La 4e de couv. porte en plus : "Ses origines, ses outils et méthodes, ses effets" Langues : Français (fre) Catégories : Changement organisationnel
Données massives
Données massives ** Gestion
Organisation de l'entrepriseIndex. décimale : 004C Informatique documentaire - Recherche de l'information Résumé :
"Notre époque produit quantité de données. Toutes ces données, utiles pour la conduite de machines, la surveillance d'ouvrages d'art ou pour notre vie sociale, économique, sentimentale... laissent des traces ou des scories. Ces traces maillent le monde et sont conservées de manière croissante.
Le Big Data (ou mégadonnées) y trouve des modèles pouvant améliorer les décisions ou opérations et transformer les firmes. C'est ainsi que nos recherches sur Google ou Wikipedia peuvent constituer des alertes avancées d'épidémies, les données d'exploitation de moteurs d'avion Rolls-Royce permettent de mieux les maintenir ou les concevoir, nos courses de taxi informent sur les endroits où les arrêter et les lieux où sortir, nos relations sur un réseau social informent sur la qualité de notre crédit... et que la publicité évolue vers l'avant commercial.
Cet ouvrage est une invitation à penser ce qu'une approche par les mégadonnées modifie dans la recherche, l'innovation, la vie des entreprises et dans notre vie quotidienne. Ni eldorado, ni miroir aux alouettes, le Big Data est loin de n'être qu'une mode." (4è de couv.)
Note de contenu :
I. Informatique en entreprise
II. Données
III. Big Data : concepts et définition
IV. Les technologies du Big Data
V. Les décisions dans la firme
VI. Transformations des entreprises
Permalink : http://catalogue.iessid.be/index.php?lvl=notice_display&id=20930 Le big data [texte imprimé] / Pierre Delort, Auteur . - Paris (Avenue Reille, 6, 75685, France) : Presses universitaires de France, DL 2015 . - 1 vol. (127 p.) ; 18 cm. - (Que sais-je ?. Sciences; 4027) .
ISBN : 978-2-13-065211-3
Bibliogr. p. 125-126. Notes bibliogr. en bas de page - La 4e de couv. porte en plus : "Ses origines, ses outils et méthodes, ses effets"
Langues : Français (fre)
Catégories : Changement organisationnel
Données massives
Données massives ** Gestion
Organisation de l'entrepriseIndex. décimale : 004C Informatique documentaire - Recherche de l'information Résumé :
"Notre époque produit quantité de données. Toutes ces données, utiles pour la conduite de machines, la surveillance d'ouvrages d'art ou pour notre vie sociale, économique, sentimentale... laissent des traces ou des scories. Ces traces maillent le monde et sont conservées de manière croissante.
Le Big Data (ou mégadonnées) y trouve des modèles pouvant améliorer les décisions ou opérations et transformer les firmes. C'est ainsi que nos recherches sur Google ou Wikipedia peuvent constituer des alertes avancées d'épidémies, les données d'exploitation de moteurs d'avion Rolls-Royce permettent de mieux les maintenir ou les concevoir, nos courses de taxi informent sur les endroits où les arrêter et les lieux où sortir, nos relations sur un réseau social informent sur la qualité de notre crédit... et que la publicité évolue vers l'avant commercial.
Cet ouvrage est une invitation à penser ce qu'une approche par les mégadonnées modifie dans la recherche, l'innovation, la vie des entreprises et dans notre vie quotidienne. Ni eldorado, ni miroir aux alouettes, le Big Data est loin de n'être qu'une mode." (4è de couv.)
Note de contenu :
I. Informatique en entreprise
II. Données
III. Big Data : concepts et définition
IV. Les technologies du Big Data
V. Les décisions dans la firme
VI. Transformations des entreprises
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Code-barres Cote Support Localisation Section Disponibilité 0265882 004C DEL B Livre Bibliothèque IESSID Livres Disponible
Titre : Big, fast & opendata : décrire, décrypter et prédire le monde, l'avènement des données Type de document : texte imprimé Auteurs : Yannick Lejeune, Auteur Editeur : Limoges [France] : Fyp Année de publication : impr. 2014 Collection : Innovation Importance : 1 vol. (191 p.) Format : 21 cm ISBN/ISSN/EAN : 978-2-36405-121-8 Langues : Français (fre) Catégories : Bases de données ** Gestion
Données massivesIndex. décimale : 004C Informatique documentaire - Recherche de l'information Résumé : "Le monde qui nous entoure est connecté et de cette connexion omniprésente naissent les données. Les data deviennent un acteur majeur pour la compréhension, l’anticipation et la résolution des grands problèmes économiques, politiques, sociaux, juridiques et scientifiques. Les données transforment également nos méthodes de travail, notre environnement culturel, la façon dont nous vivons au quotidien, allant même jusqu’à restructurer notre manière de penser.
Et à peine le big data occupe-t-il le devant de la scène technologique, que déjà surgit le phénomène fast data. Car au-delà du volume de données, ce qui devient décisif c’est la capacité de traiter à grande vitesse les données dans toute leur variété, de les transformer en connaissances en fournissant très rapidement la bonne information à la bonne personne au bon moment, voire de les utiliser pour prédire l’avenir. (...)
Cet ouvrage décrypte le nouvel écosystème de la data, la mutation des métiers actuels et ceux qui émergent. En cela, il prépare le lecteur à analyser, prédire et agir de manière adéquate dans tous les domaines transformés en profondeur par l’avènement des données : sécurité, marketing, santé, médecine préventive, transports, communication, logistique, jeu vidéo, enseignement, urbanisme, recherche scientifique, agriculture, environnement, etc." (4è de couv.)
Note de contenu :
PREFACE
INTRODUCTION
CHAPITRE 1 - L'HUMAIN ET SES DONNEES, LE "QUANTIFIED SELF"
1.1 La révolution des données
1.2. L'homme en data
1.3. Le soi quantifié
1.4. Les données pour améliorer la performance et plus encore
CHAPITRE 2 - L'INFORMATIQUE DES DONNEES ET LES MONDES NUMERIQUES
2.1. Enseigner les data
2.2. Traiter les données: quels outils et quelles solutions?
2.3. Le jeu vidéo et le digital entertainment
CHAPITRE 3 - SOCIETE ET GOUVERNANCE: LE CITOYEN ET LA CITE
3.1. Ouverture des connées et e-gouvernance
3.2. Cybersécurité et intelligence économique
3.3. La ville intelligente
3.4. Le cadre législatif et juridique
CHAPITRE 4 - LES ENTREPRISES ET LE BUSINESS DES DONNEES
4.1. L'écosystème digital
4.2. Valorisation et commercialisation des données
4.3. La marketing
4.4. Stratégie de l'entreprise et relation client
CHAPITRE 5 - LA SCIENCE A L'ERE DES MEFADONNEES
5.1. La recherche scientifique fondamentale
5.2. L'"open scienceé ou la "science ouverte"
CONCLUSION
Permalink : http://catalogue.iessid.be/index.php?lvl=notice_display&id=20708 Big, fast & opendata : décrire, décrypter et prédire le monde, l'avènement des données [texte imprimé] / Yannick Lejeune, Auteur . - Limoges (France) : Fyp, impr. 2014 . - 1 vol. (191 p.) ; 21 cm. - (Innovation) .
ISBN : 978-2-36405-121-8
Langues : Français (fre)
Catégories : Bases de données ** Gestion
Données massivesIndex. décimale : 004C Informatique documentaire - Recherche de l'information Résumé : "Le monde qui nous entoure est connecté et de cette connexion omniprésente naissent les données. Les data deviennent un acteur majeur pour la compréhension, l’anticipation et la résolution des grands problèmes économiques, politiques, sociaux, juridiques et scientifiques. Les données transforment également nos méthodes de travail, notre environnement culturel, la façon dont nous vivons au quotidien, allant même jusqu’à restructurer notre manière de penser.
Et à peine le big data occupe-t-il le devant de la scène technologique, que déjà surgit le phénomène fast data. Car au-delà du volume de données, ce qui devient décisif c’est la capacité de traiter à grande vitesse les données dans toute leur variété, de les transformer en connaissances en fournissant très rapidement la bonne information à la bonne personne au bon moment, voire de les utiliser pour prédire l’avenir. (...)
Cet ouvrage décrypte le nouvel écosystème de la data, la mutation des métiers actuels et ceux qui émergent. En cela, il prépare le lecteur à analyser, prédire et agir de manière adéquate dans tous les domaines transformés en profondeur par l’avènement des données : sécurité, marketing, santé, médecine préventive, transports, communication, logistique, jeu vidéo, enseignement, urbanisme, recherche scientifique, agriculture, environnement, etc." (4è de couv.)
Note de contenu :
PREFACE
INTRODUCTION
CHAPITRE 1 - L'HUMAIN ET SES DONNEES, LE "QUANTIFIED SELF"
1.1 La révolution des données
1.2. L'homme en data
1.3. Le soi quantifié
1.4. Les données pour améliorer la performance et plus encore
CHAPITRE 2 - L'INFORMATIQUE DES DONNEES ET LES MONDES NUMERIQUES
2.1. Enseigner les data
2.2. Traiter les données: quels outils et quelles solutions?
2.3. Le jeu vidéo et le digital entertainment
CHAPITRE 3 - SOCIETE ET GOUVERNANCE: LE CITOYEN ET LA CITE
3.1. Ouverture des connées et e-gouvernance
3.2. Cybersécurité et intelligence économique
3.3. La ville intelligente
3.4. Le cadre législatif et juridique
CHAPITRE 4 - LES ENTREPRISES ET LE BUSINESS DES DONNEES
4.1. L'écosystème digital
4.2. Valorisation et commercialisation des données
4.3. La marketing
4.4. Stratégie de l'entreprise et relation client
CHAPITRE 5 - LA SCIENCE A L'ERE DES MEFADONNEES
5.1. La recherche scientifique fondamentale
5.2. L'"open scienceé ou la "science ouverte"
CONCLUSION
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Code-barres Cote Support Localisation Section Disponibilité 0263875 004C LEJ B Livre Bibliothèque IESSID Livres Disponible
Titre : Intelligence collective et archives numériques : vers des écosystèmes de connaissances Type de document : texte imprimé Auteurs : Samuel Szoniecky, Directeur de publication, rédacteur en chef ; Nasreddine Bouhaï, Directeur de publication, rédacteur en chef Editeur : London [Angleterre] : ISTE Editions Année de publication : Impr. 2017 Collection : Systèmes d'information, web et société Sous-collection : Outils et usages numériques num. 2 Importance : 1 vol. (238 p.) Présentation : ill. en noir et en coul., couv. ill. en coul. Format : 24 cm ISBN/ISSN/EAN : 978-1-78405-255-3 Note générale : Bibliogr. en fin de chapitres. - Notes bibliogr. en bas de pages. - Index. Langues : Français (fre) Catégories : Archivage électronique
Données massives
Gestion des connaissances
Stockage en ligne (informatique)
Web sémantiqueIndex. décimale : 004F Veille technologique - Gestion des connaissances Résumé : "Cet ouvrage présente les points de vue de chercheurs dans différents domaines sur les archives numériques. Il analyse le développement de l’intelligence collective afin d’organiser et de communiquer au mieux les nouvelles masses d’information.
Les chantiers de numérisation des archives produisent aujourd’hui une masse énorme de documents numériques (Big Data). De par les démarches volontaristes des grandes institutions publiques gestionnaires de documents (bibliothèques, archives, administrations, etc.), ces données sont de plus en plus accessibles. Si les cadres techniques et juridiques tendent à se stabiliser, l’usage des données reste encore à inventer notamment pour les enrichir par un processus d’intelligence collective.
Intelligence collective et archives numériques a pour ambition de présenter et d’analyser des exemples concrets d’intelligence collective mis au service des archives numériques, que ce soit dans le domaine des humanités numériques, des archives audiovisuelles, de la préservation du patrimoine culturel, du crowdsourcing et de la valorisation des archives de la science." (4e de couv.)
Permalink : http://catalogue.iessid.be/index.php?lvl=notice_display&id=22086 Intelligence collective et archives numériques : vers des écosystèmes de connaissances [texte imprimé] / Samuel Szoniecky, Directeur de publication, rédacteur en chef ; Nasreddine Bouhaï, Directeur de publication, rédacteur en chef . - London (27-37 St George's Road, London SW19 4 EU, Angleterre) : ISTE Editions, Impr. 2017 . - 1 vol. (238 p.) : ill. en noir et en coul., couv. ill. en coul. ; 24 cm. - (Systèmes d'information, web et société. Outils et usages numériques; 2) .
ISBN : 978-1-78405-255-3
Bibliogr. en fin de chapitres. - Notes bibliogr. en bas de pages. - Index.
Langues : Français (fre)
Catégories : Archivage électronique
Données massives
Gestion des connaissances
Stockage en ligne (informatique)
Web sémantiqueIndex. décimale : 004F Veille technologique - Gestion des connaissances Résumé : "Cet ouvrage présente les points de vue de chercheurs dans différents domaines sur les archives numériques. Il analyse le développement de l’intelligence collective afin d’organiser et de communiquer au mieux les nouvelles masses d’information.
Les chantiers de numérisation des archives produisent aujourd’hui une masse énorme de documents numériques (Big Data). De par les démarches volontaristes des grandes institutions publiques gestionnaires de documents (bibliothèques, archives, administrations, etc.), ces données sont de plus en plus accessibles. Si les cadres techniques et juridiques tendent à se stabiliser, l’usage des données reste encore à inventer notamment pour les enrichir par un processus d’intelligence collective.
Intelligence collective et archives numériques a pour ambition de présenter et d’analyser des exemples concrets d’intelligence collective mis au service des archives numériques, que ce soit dans le domaine des humanités numériques, des archives audiovisuelles, de la préservation du patrimoine culturel, du crowdsourcing et de la valorisation des archives de la science." (4e de couv.)
Permalink : http://catalogue.iessid.be/index.php?lvl=notice_display&id=22086 Réservation
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Code-barres Cote Support Localisation Section Disponibilité 0281528 004F SZO I Livre Bibliothèque IESSID Livres Disponible
