Gestion des donnéesLa 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.
Big dataLe big data ( « grosses données » en anglais), les mégadonnées ou les données massives, désigne les ressources d’informations dont les caractéristiques en termes de volume, de vélocité et de variété imposent l’utilisation de technologies et de méthodes analytiques particulières pour créer de la valeur, et qui dépassent en général les capacités d'une seule et unique machine et nécessitent des traitements parallélisés. L’explosion quantitative (et souvent redondante) des données numériques permet une nouvelle approche pour analyser le monde.
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.
Échocardiographie de contrasteL'échocardiographie de contraste consiste à améliorer la visualisation du cœur lors d'une échocardiographie par l'injection de micro-bulles d'air. Cette technique s'est développée à la fin des années 1980, après des premiers tests à la fin des années 1970, pour la visualisation du cœur droit et durant les années 1990 pour l'exploration du cœur gauche. Les premières expériences d'opacification myocardique chez l'animal (par injection directe dans la racine de l'aorte) datent du début des années 1980.
Data dredgingvignette|Exemple de Data dredging. Le data dredging (littéralement le dragage de données mais mieux traduit comme étant du triturage de données) est une technique statistique qui . Une des formes du data dredging est de partir de données ayant un grand nombre de variables et un grand nombre de résultats, et de choisir les associations qui sont « statistiquement significatives », au sens de la valeur p (on parle aussi de p-hacking).
Radiocontrast agentRadiocontrast agents are substances used to enhance the visibility of internal structures in X-ray-based imaging techniques such as computed tomography (contrast CT), projectional radiography, and fluoroscopy. Radiocontrast agents are typically iodine, or more rarely barium sulfate. The contrast agents absorb external X-rays, resulting in decreased exposure on the X-ray detector. This is different from radiopharmaceuticals used in nuclear medicine which emit radiation.
Exploratory data analysisIn statistics, exploratory data analysis (EDA) is an approach of analyzing data sets to summarize their main characteristics, often using statistical graphics and other data visualization methods. A statistical model can be used or not, but primarily EDA is for seeing what the data can tell us beyond the formal modeling and thereby contrasts traditional hypothesis testing. Exploratory data analysis has been promoted by John Tukey since 1970 to encourage statisticians to explore the data, and possibly formulate hypotheses that could lead to new data collection and experiments.
Testing hypotheses suggested by the dataIn statistics, hypotheses suggested by a given dataset, when tested with the same dataset that suggested them, are likely to be accepted even when they are not true. This is because circular reasoning (double dipping) would be involved: something seems true in the limited data set; therefore we hypothesize that it is true in general; therefore we wrongly test it on the same, limited data set, which seems to confirm that it is true.
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.
Fonction de dérivation de cléEn cryptographie, une fonction de dérivation de clé (en anglais, key derivation function ou KDF) est une fonction qui dérive une ou plusieurs clés secrètes d'une valeur secrète comme un mot de passe ou une phrase secrète en utilisant une fonction pseudo-aléatoire. Les fonctions de dérivation de clé peuvent être utilisées pour renforcer des clés en les étirant ou pour obtenir des clés d'un certain format. Les fonctions de dérivation de clé sont souvent utilisées conjointement avec des paramètres non secrets (appelés sels cryptographiques) pour dériver une ou plusieurs clés à partir d'une valeur secrète.
