L’analyse prédictive dans un contexte de Big Data
| dc.contributor.author | DAHANE, IMene | |
| dc.contributor.author | MEDINE, SAmia | |
| dc.date.accessioned | 2022-04-12T13:25:22Z | |
| dc.date.available | 2022-04-12T13:25:22Z | |
| dc.date.issued | 2020 | |
| dc.description | Mr. Djamal AMAR BEN SABER Encadreur | en_US |
| dc.description.abstract | A l’èreactuel,l’explosiondenouvellesourcededonnéssediverses à granularitéfineetfaiblelatencecequ’onappelleBigData,leBigData consiste àtraiteretprendreenchargent,levolumegigantesquededon- nées extrêmementvariéesetàlesanalyserentempsréel.Ilpermetainsi l’évolutionquidémultiplientlaparallélisationdescalculs,ilestpossible d’intégrerdegrandesmassesdedonnéesetd’enextraireviadesalgo- rithmes avances,unevéritableconnaissanceauservicedel’entreprise. Dans notrethème,ons’intéresseàl’analyseduBigDatapourprévoirles tendances etlescomportementsfuturesquecesoitpourlesêtreshumains ou lesobjetsavecunniveaudefiabilitéacceptable,ainsipourprendre toutes lesdispositionsnécessairesàl’avenirafind’éviterlespertes,d’amé- liorerlesservicesproposésetlaprisededécisionefficacedansleplus brefdélai. L’objectifprincipaldecethèmeportesurlesméthodesd’analyseutilisées pour leBigDataensebasantprincipalementsurlesalgorithmesdu Machine Learning.L’analyseprédictivededonnéesmassivespeutêtre utilisée pouranticiperlesdifficultés,pouraméliorerlacompétitivitéde serviceclientetpourproposerlesserviceslespluspertinents.*** In thecurrentera,theexplosionofnewdatasourcesisdiversewith fine granularityandlowlatencywhatiscalledBigData,BigDatacon- sists inprocessingandtakingcharge,thegiganticvolumeofextremely varieddataandanalyzetheminrealtime.Itthusallowstheevolution which multipliestheparallelizationofcalculations,itispossibletointe- grate largemassesofdataandextractfromthemviaadvancedalgorithms, realknowledgeattheserviceofthecompany. In ourtheme,weareinterestedinBigDataanalysistopredictfuture trendsandbehaviors,whetherforhumansorobjectswithanacceptable levelofreliability,andtotakeallthenecessarymeasuresforthefuturein ordertoavoidlosses,improvetheservicesofferedandefficientdecision- making intheshortestpossibletime. The mainobjectiveofthisthemerelatestothemethodsofanalysisused for BigDatabasedmainlyonthealgorithmsofMachineLearning.Predic- tiveanalysisofbigdatacanbeusedtoanticipatedifficulties,toimprove customer servicecompetitivenessandtoofferthemostrelevantservices. | en_US |
| dc.identifier.uri | https://repository.esi-sba.dz/jspui/handle/123456789/187 | |
| dc.language.iso | fr | en_US |
| dc.subject | Données Massives | en_US |
| dc.subject | Analys Eprédictive Dans Le Contexte Des Données Massives | en_US |
| dc.subject | Les Technologies Du Big Data | en_US |
| dc.subject | Apprentissage Automatique | en_US |
| dc.subject | Statistiques | en_US |
| dc.title | L’analyse prédictive dans un contexte de Big Data | en_US |
| dc.type | Thesis | en_US |
