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TPE les défis des BigData

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by

Juliette Mayer

on 20 April 2013

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Transcript of TPE les défis des BigData

Le défi des Big Data Maxime Villard - Lucas Mattioli - Alexandre Lombard Buffet - Yacine Harfouche 1S1 - Rocroy Saint Vincent - 2012/2013 Les caractéristiques
des Big Data La déferlante des Octects Les Défis La fibre optique Stockage Archivage et longévité des données Yacine Harfouche Transmission des données Lucas Mattioli Introduction Alexandre Lombard-Buffet Stockage & Archivage Maxime Villard Le traitement des données Algorithmes Nos algos Les applications Maxime Villard Empreinte Carbone des Big Data Empreinte Carbone des Big Data Yacine Harfourche Big Data sonne
comme Big Brother Lucas Mattioli La génération Y doit apprendre à maitriser sa trace numérique Avec le phénomène des Big Data, les données peuvent être stockées, regroupées, recoupées et analysées, et il est possible de reconstruire tous les faits et gestes d’une personne.

En France, une loi (loi informatique de 1978) encadre la collecte et le traitement de données personnelles. Une illustration des Big Data

Notre réseau social Alexandre Lombard-Buffet Notre réseau = un graphe connexe de
575 amis
13708 relations
degré moyen de séparabilité de 2,95 Conclusion Lucas, Maxime, Alexandre & Yacine Nous entrons dans une nouvelle révolution industrielle Nous vivons une rupture avec les Big Data. Les technologies classiques sont inadaptées. Le défi est technologique et scientifique.

Comment stocker, archiver ces données, les rendre lisibles et exploitables ?

Les sciences physiques apportent et apporteront de nouvelles solutions pour le "Big".
Les nanotechnologies laissent entrevoir de nouveaux composants électroniques plus performants et de nouveaux modes de stockage, allant au-delà de la loi de Moore.
L'ordinateur quantique permettra de traiter de plus gros volume et cela plus rapidement.
Les mathématiques contribuent à la dimension "Data".
La "Science des Données" est une nouvelle discipline combinant les mathématiques, linguistique et la programmation.
Pour gérer et analyser ces données, les logiciels doivent ainsi s’appuyer sur de nouveaux algorithmes basés sur les statistiques ou les grands graphes mais aussi sur de nouvelles approches de visualisation des données. https://sites.google.com/site/tpebigdata/ Comment transmettre rapidement ce flot de données ?
Comment stocker et archiver ces volumes ?
Comment traiter et analyser en temps réel toutes ces infos ?
Comment les visualiser ?
Quelles sont les promesses des Big Data ?
Quel impact sur l'environnement ?
Et que dire des usages et de l'éthique... Pour le transport de données numériques, on utilise principalement la fibre optique ou les technologies alternatives (Wifi, satellite, ...) le principe de la fibre optique Notre TPE c'est aussi... Traitement ? Données -> Informations Graphes ? Pourquoi ? Principe de notre algorithme Graphe ? Graphe: ensemble fini de points, dont certaines paires sont directement reliées par un/plusieurs lien(s), orienté(s) ou non.
Chemin: une succession d’arcs parcourus dans le même sens.
Connexe: un graphe non orienté est dit connexe si quels que soient les sommets A et B de ce graphe, il existe une chaîne de A à B.
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