Science des donnéesLa science des données est l'étude de l’extraction automatisée de connaissance à partir de grands ensembles de données. Plus précisément, la science des données est un domaine interdisciplinaire qui utilise des méthodes, des processus, des algorithmes et des systèmes scientifiques pour extraire des connaissances et des idées à partir de nombreuses données structurées ou non . Elle est souvent associée aux données massives et à l'analyse des données.
Partitionnement de donnéesvignette|upright=1.2|Exemple de clustering hiérarchique. Le partitionnement de données (ou data clustering en anglais) est une méthode en analyse des données. Elle vise à diviser un ensemble de données en différents « paquets » homogènes, en ce sens que les données de chaque sous-ensemble partagent des caractéristiques communes, qui correspondent le plus souvent à des critères de proximité (similarité informatique) que l'on définit en introduisant des mesures et classes de distance entre objets.
Partage de photographiesLe partage de photographies (ou « partage photo », angl. : « photo sharing ») consiste en la publication sur Internet de photographies de manière centralisée et partagée : un serveur sert à stocker et à afficher les images de nombreux utilisateurs, le site Web prenant alors la forme d'une grosse communauté. Un nombre important de sites grand public sont apparus, qui permettent ce partage avec des fonctionnalités et des modèles d'usage différents dans la façon d'organiser et de consulter ces images.
Fouille de textesLa fouille de textes ou « l'extraction de connaissances » dans les textes est une spécialisation de la fouille de données et fait partie du domaine de l'intelligence artificielle. Cette technique est souvent désignée sous l'anglicisme text mining. Elle désigne un ensemble de traitements informatiques consistant à extraire des connaissances selon un critère de nouveauté ou de similarité dans des textes produits par des humains pour des humains.
K-moyennesLe partitionnement en k-moyennes (ou k-means en anglais) est une méthode de partitionnement de données et un problème d'optimisation combinatoire. Étant donnés des points et un entier k, le problème est de diviser les points en k groupes, souvent appelés clusters, de façon à minimiser une certaine fonction. On considère la distance d'un point à la moyenne des points de son cluster ; la fonction à minimiser est la somme des carrés de ces distances.
Entrepôt de donnéesvignette|redresse=1.5|Vue d'ensemble d'une architecture entrepôt de données. Le terme entrepôt de données ou EDD (ou base de données décisionnelle ; en anglais, data warehouse ou DWH) désigne une base de données utilisée pour collecter, ordonner, journaliser et stocker des informations provenant de base de données opérationnelles et fournir ainsi un socle à l'aide à la décision en entreprise. Un entrepôt de données est une base de données regroupant une partie ou l'ensemble des données fonctionnelles d'une entreprise.
Similarity measureIn statistics and related fields, a similarity measure or similarity function or similarity metric is a real-valued function that quantifies the similarity between two objects. Although no single definition of a similarity exists, usually such measures are in some sense the inverse of distance metrics: they take on large values for similar objects and either zero or a negative value for very dissimilar objects. Though, in more broad terms, a similarity function may also satisfy metric axioms.
Web 2.0thumb|upright=1.4|Cartographie sensible du Web 2.0 Le Web 2.0, quelquefois appelé Web participatif, désigne l'ensemble des techniques, des fonctionnalités et des usages qui ont suivi la forme originelle du Web, www ou World Wide Web, caractérisé par plus de simplicité et d'interactivité. Il concerne en particulier les interfaces et les échanges permettant aux internautes ayant peu de connaissances techniques de s'approprier des fonctionnalités du Web. Ils peuvent d'une part contribuer à l'échange d'informations et interagir (partager, échanger, etc.
HacktivismeLe hacktivisme (mot-valise, contraction de hacker et activisme), aussi appelé cyberactivisme au Québec, est une forme de militantisme utilisant des compétences du piratage informatique dans le but de favoriser des changements politiques ou sociétaux. Le terme vient de l'anglais et fut créé en 1994 par un membre du groupe de hackers Cult of the Dead Cow. Le mot hacktivisme est parfois ambigu sur le type d'activités qu'il comprend, certaines définitions y incluent les actes de cyberterrorisme tandis que d'autres n'y placent que la critique politique et sociale par le biais d'actes de piratage informatique.
Connexion (mathématiques)En géométrie différentielle, la connexion est un outil pour réaliser le transport parallèle. Il existe plusieurs présentations qui dépendent de l'utilisation faite. Cette notion a été développée au début des années 1920 par Élie Cartan et Hermann Weyl (avec comme cas particulier celle de connexion affine), puis reformulée en 1951 par Charles Ehresmann et Jean-Louis Koszul. Connexion de Koszul La connexion de Koszul est un opérateur sur des espaces de sections.
