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Science des données

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Abruzzes : Aquila , Chieti , Pescara , Teramo

Basilicate : Matera , puissance

Calabre : Catanzaro , Cosenza , Crotone , Reggio Calabria , Vibo Valentia

Campanie : Avellino , Benevento , Caserta , Naples , Salerno

Émilie-Romagne : Bologne , Ferrara , Forlì , Cesena , Modena , parme , Piacenza, Ravenna , Reggio Emilia , Rimini

Friuli Venezia Giulia : Gorizia , Pordenone , Trieste , Udine

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Lombardie : Bergame , Brescia , Comme , Cremona , Lecco , Mantova , Milano , Pavia , Sondrio , Varese

Les Marches : ancon , Ascoli Piceno , Macerata , Pesaro , Urbino

Molise : Campobasso , Isernia

Piémont : Alexandria , Asti , Biella, coin , Novara , Turin , Vercelli

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Sardaigne : Cagliari , Carbonia , Iglesias , Nuoro , Ogliastra, Olbia , temple , Oristano , Sassari

Sicile : Agrigento , Caltanissetta , Catania , Enna , Messina , Palerme , Ragusa , Syracuse , Trapani , Marsala , Mazara del Vallo , Pantelleria

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Suisse: Lugano, Canton du Tessin, Bellinzona, Locarno, Mendrisio, Bruit.

L'histoire de science des données elle est relativement récente, mais s'est développée rapidement à partir de disciplines préexistantes. Voici un aperçu historique avec quelques étapes marquantes :

Racines et concepts clés :

  • Statistiques: La science des données puise ses fondements dans les statistiques. Des méthodes telles que l’analyse de régression, la théorie des probabilités et les tests statistiques sont devenues des fondements essentiels.
  • Informatique : Les technologies de l'information ont fourni les outils nécessaires au traitement et à la gestion des donner. Langages de programmation, algorithmes et structures donner ils sont indispensables à l’élaboration de modèles et d’analyses sur le terrain science des données.

Les premiers pas (début des années 900) :

  • 1962: John Tukey, dans « The Future of Data Analysis », décrit une vision dans laquelle les statistiques et les ordinateurs travaillent ensemble pour analyser donner.
  • années 70 : Sortie de SAS et SPSS, outils fondamentaux de l'analyse statistique, encore utilisés aujourd'hui à des fins de science des données.

Naissance des termes (fin des années 900 – début des années 2000) :

  • Les années quatre-vingt-dix: Le terme « data mining » commence à se généraliser, faisant référence à l’extraction de connaissances à partir de grands ensembles de données.
  • 1997: Le CF Jeff Wu propose «science des données» comme titre alternatif à la statistique pour souligner son aspect multidisciplinaire.
  • 2001: William. S. Cleveland décrit les compétences qui définissent le domaine de science des données: modélisation, méthodes, théorie, informatique, pédagogie.
  • 2009: DJ Patil et Jeff Hammerbacher, alors respectivement LinkedIn e Facebook, popularisez le terme «Scientifique de données ».

La Sciences des données devient une discipline en soi (années 2010 – aujourd’hui) :

  • 2010: L'avènement de la le Big Data offre des défis et des opportunités sans précédent. Des outils comme Hadoop et Spark émergent pour les gérer.
  • Expansion: Les universités et les entreprises lancent des masters et des cours dédiés à science des données, qui devient un parcours pédagogique en soi.
  • Machine Learning et IA : technique de machine learning e l'intelligence artificielle (comme l'apprentissage profond) deviennent un élément essentiel de science des données, permettant des analyses prédictives et la création de systèmes hautement automatiques.
  • Sciences des données oggi : Aujourd'hui science des données Il s'agit d'un domaine multidisciplinaire et en constante évolution, avec des applications dans les domaines des affaires, des sciences, du monde universitaire et bien d'autres.

Défis pour l’avenir :

  • Éthique et confidentialité : L'utilisation responsable de donner pose des défis majeurs en matière d’éthique et de confidentialité.
  • Écart entre les connaissances techniques et applicatives : Il est essentiel de combler le fossé entre la théorie et la pratique pour trouver des solutions concrètes et précieuses basées sur les données.
  • Interprétation: Extraire des connaissances interprétables à partir de modèles reste un défi crucial pour obtenir des informations fiables à partir de modèles. donner.
  • Évolutivité : Le traitement et la gestion d’ensembles de données de plus en plus volumineux nécessiteront de nouveaux outils performants.

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Canada: Toronto, Montréal, Calgary, Ottawa, Édomonton, missisauga, Winnipeg, Vancouver;

Royaume-Uni : Londra, Glasgow, Sheffield, Liverpool, Manchester, Bristol, Leeds, Birmingham;

Europa: Londra, Berlino, Madrid, Rome, Parigi, Bucarest, Vienna, Hambourg, Budapest, Varsovie, Barcelone, Monaco, Milano, Sofia, Praga, Bruxelles, Birmingham, Eau de Cologne, Naples, Stockholm, Turin, Marsiglia, Amsterdam, Zagabria, Valence, Moscou, Düsseldorf;
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Brisbane , Carindale, Chermside, Robina, Victoria, Chadstone, Southland, Doncaster, Porte fontaine; Autriche: Vienna, Belgique: Bruxelles, Brésil:Barra da Tijuca, São Paulo, Canada: Alberta (Canada), Calgary, Edmonton, Colombie-Britannique (Canada) Burnaby,Coquitlam, Richmond, Surrey, Vancouver, Manitoba (Canada), Winnipeg, Nouvelle-Écosse (Canada), Halifax, Ontario (Canada),
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Brossard, Laval, Montréal, Pointe-Claire, Québec; Emirats Arabes Unis : Abu Dhabi, Dubai; France : Aix-en-Provence, Bordeaux, Dijon, Le Chesnay, Lieusaint, Lille, Lyon, Marne-la-Vallée, Marseille, Montpellier, Nice, Paris, Puteaux: la Défense, Rosny-sous-Bois, Saint-Herblain, Strasbourg, Vélizy-Villacoublay; Allemagne : Augsburg, Berlin, Eau de Cologne, Dresde, Düsseldorf, Francfort, Hambourg, Hannover, Munich, Oberhausen, Sindelfingen, Sulzbach; Espagne : Flux de l'Encomienda, Arroyomolinos, Barcelone, Hernie, Leganés, Majadahonda, Marbella, Valence, Saragosse, Suède: Helsingborg, Malmö, Täby; Suisse Bâle, Genève, Glattzentrum à Wallisellen, Zurich.
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