Catégorie
Science des données
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Science formelle
Les sciences formelles (ou sciences logico-formelles) explorent déductivement, selon des règles de formation et de démonstration, des systèmes axiomatiques. Les sciences formelles regroupent les mathématiques, la logique et l'informatique théorique. L'algèbre est la branche des mathématiques qui étudie les structures algébriques, indépendamment de la notion de limite (rattachée à l'analyse) et de la notion de représentation graphique (rattachée à la géométrie).
Lettres (culture)
Les lettres sont les disciplines académiques d'étude de la condition humaine par des méthodes analytiques, critiques ou spéculatives, les distinguant des approches empiriques des sciences naturelles et sociales. Elles incluent par convention : la littérature classique et moderne (y compris la philologie, la rhétorique) ; la philosophie (notamment l'épistémologie, la métaphysique, la logique, l'éthique, l'esthétique) ; l'histoire (y compris ses sciences auxiliaires: l'épigraphie, la papyrologie, la paléographie, l'archéologie) ; la linguistique et les langues modernes et anciennes (notamment l'anglais, l'allemand, le latin, le grec ancien) ; l'art, la culture et les médias (y compris la culture de masse, le cinéma, la télévision, les nouveaux médias).
Discipline (spécialité)
Une discipline désigne une branche du savoir développée par une communauté de spécialistes adhérant aux mêmes pratiques de recherche. On parle ainsi de discipline scientifique ou de discipline littéraire. Un certain nombre de disciplines sont entre les deux genres. En sciences, les membres d'une discipline forment une communauté scientifique et adhèrent aux mêmes critères de démarcation assujettis à la réfutabilité.
Statistical graphics
Statistical graphics, also known as statistical graphical techniques, are graphics used in the field of statistics for data visualization. Whereas statistics and data analysis procedures generally yield their output in numeric or tabular form, graphical techniques allow such results to be displayed in some sort of pictorial form. They include plots such as scatter plots, histograms, probability plots, spaghetti plots, residual plots, box plots, block plots and biplots. Exploratory data analysis (EDA) relies heavily on such techniques.
Robustesse (statistiques)
En statistiques, la robustesse d'un estimateur est sa capacité à ne pas être perturbé par une modification dans une petite partie des données ou dans les paramètres du modèle choisi pour l'estimation. Ricardo A. Maronna, R. Douglas Martin et Victor J. Yohai; Robust Statistics - Theory and Methods, Wiley Series in Probability and Statistics (2006). Dagnelie P.; Statistique théorique et appliquée. Tome 2 : Inférence statistique à une et à deux dimensions, Paris et Bruxelles (2006), De Boeck et Larcier.
Base de données relationnelle
thumb|upright=1.2|Structure générale d'une base de données relationnelle. En informatique, une base de données relationnelle (en anglais: relational database management system (RDBMS)) est une base de données où l'information est organisée dans des tableaux à deux dimensions appelés des relations ou tables, selon le modèle introduit par Edgar F. Codd en 1960. Selon ce modèle relationnel, une base de données consiste en une ou plusieurs relations. Les lignes de ces relations sont appelées des nuplets ou enregistrements.
Business Process Management
Le Business Process Management (BPM), ou Gestion des Processus Métiers, permet d’avoir une vue d’ensemble de processus métiers de l’organisation et de leurs interactions pour les optimiser et les automatiser autant que possible. Pour ce faire, il faut analyser le fonctionnement réel de l'entreprise afin de le modéliser informatiquement, par exemple avec le formalisme BPMN et les outils associés. Dans une deuxième étape, les processus automatisés, même partiellement, font l'objet d'un monitoring (Cf.
Gestion des données
La 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.