GNU/Linux Magazine Hors-série N°
Numéro
78

Analyse de données & Big Data

Temporalité
Mai/Juin 2015
Image v3
Analyse de données & Big Data
Article mis en avant

Résumé

Pour le meilleur et pour le pire, nous vivons dans un monde de données. Que cela soit bénéfique ou néfaste, suivant l'origine des données ou leur utilisation, nous n'y pouvons rien changer, c'est un fait : nous produisons de plus en plus de données. Comme ce fait ne peut être modifié, nous devons nous adapter, adapter nos comportements et nos outils pour pouvoir stocker et traiter une telle masse d'informations.

Dans ce numéro...


Lorsque l'on travaille avec des données, il ne suffit pas de les acquérir et de les stocker, il faut également être capable de les faire « parler ». Plus la masse d'informations augmente, plus les techniques de stockage et de traitement doivent être efficaces ; mais faut-il pour autant inventer un nouveau nom pour qualifier ces données ?
Hadoop est un framework permettant la création d'applications distribuées (potentiellement sur des grappes de plusieurs milliers de serveurs) et pouvant supporter de grosses montées en charge afin de traiter des volumes de données de l'ordre du petaoctet. Il est structuré autour de plusieurs composants que nous présenterons.
HBase est une base de données orientée colonnes conçue pour fonctionner de manière distribuée au-dessus du système de fichiers HDFS.Comme de nombreux produits issus de l'écosystème Hadoop, elle est inspirée de travaux menés par Google, en l'occurrence BigTable.
Que ce soit à des fins statistiques, marketing, ou encore plus simplement pour la recherche scientifique, nos systèmes d'information doivent constamment stocker un nombre impressionnant de données, souvent de plusieurs téraoctets, tout en garantissant non seulement un temps d'accès défiant toute concurrence, mais aussi permettre de retrouver un échantillon ou un sous-ensemble de ces données tout aussi rapidement. Dans cet article, nous allons étudier comment Infinispan [1] permet d'implémenter de puissantes fonctions de recherche, à l'aide de l'une de ses récentes fonctionnalités de requête (« Query » [2]).
En ces années « Big Data », ce n'est pas seulement la taille ou la quantité de données qui représente un nouveau défi, mais aussi leur nature. En effet, que ce soit pour des raisons techniques de tenue de charge ou par souci de simplicité, les données sont sauvegardées dans de plus en plus de systèmes différents. Si l'on pouvait, au début des années 2000, estimer que nos données applicatives seraient stockées, la plupart du temps, dans une base de données relationnelle, ou éventuellement extraites d'un système historique (mainframe), le paysage a assez radicalement changé.
Le data mining est un ensemble de techniques mathématiques et algorithmiques pour extraire de l'information d'un jeu de données. Tandis que la statistique classique s'attache à décrire et expliquer les données, le data mining vise à découvrir des motifs et des structures dans les données pour éventuellement générer des prédictions. Nous allons voir dans cet article les bases théoriques du data mining, et plus particulièrement de l'apprentissage automatique, ainsi que leur mise en application avec la librairie Python scikit-learn.
Cet article vous propose une rapide introduction au langage R. Celui-ci permet d'effectuer des analyses statistiques sur de gros ensembles de données. Après quelques mots sur l'installation de ce langage, nous évoquerons quelques statistiques réalisables sous R.
VisPy est une librairie Python de visualisation scientifique spécialisée dans les importants volumes de données et la 3D. VisPy utilise la puissance du processeur graphique (GPU) à l'aide de la librairie OpenGL pour afficher efficacement et de manière interactive des données volumineuses et complexes. Cet article propose une vue d'ensemble de VisPy pour la visualisation interactive de données.

Magazines précédents

Programmation orientée objet
GNU/Linux-Magazine Hors-série N°77
Programmation orientée objet
Securité & Linux
GNU/Linux-Magazine Hors-série N°76
Securité & Linux
Raspberry Pi
GNU/Linux-Magazine Hors-série N°75
Raspberry Pi
Les systèmes BSD
GNU/Linux-Magazine Hors-série N°74
Les systèmes BSD
Python : niveau avancé à expert
GNU/Linux-Magazine Hors-série N°73
Python : niveau avancé à expert
Ligne de commandes
GNU/Linux-Magazine Hors-série N°72
Ligne de commandes

Les derniers articles Premiums

Les derniers articles Premium

Quarkus : applications Java pour conteneurs

Magazine
Marque
Contenu Premium
Spécialité(s)
Résumé

Initié par Red Hat, il y a quelques années le projet Quarkus a pris son envol et en est désormais à sa troisième version majeure. Il propose un cadre d’exécution pour une application de Java radicalement différente, où son exécution ultra optimisée en fait un parfait candidat pour le déploiement sur des conteneurs tels que ceux de Docker ou Podman. Quarkus va même encore plus loin, en permettant de transformer l’application Java en un exécutable natif ! Voici une rapide introduction, par la pratique, à cet incroyable framework, qui nous offrira l’opportunité d’illustrer également sa facilité de prise en main.

De la scytale au bit quantique : l’avenir de la cryptographie

Magazine
Marque
Contenu Premium
Spécialité(s)
Résumé

Imaginez un monde où nos données seraient aussi insaisissables que le célèbre chat de Schrödinger : à la fois sécurisées et non sécurisées jusqu'à ce qu'un cryptographe quantique décide d’y jeter un œil. Cet article nous emmène dans les méandres de la cryptographie quantique, où la physique quantique n'est pas seulement une affaire de laboratoires, mais la clé d'un futur numérique très sécurisé. Entre principes quantiques mystérieux, défis techniques, et applications pratiques, nous allons découvrir comment cette technologie s'apprête à encoder nos données dans une dimension où même les meilleurs cryptographes n’y pourraient rien faire.

Les nouvelles menaces liées à l’intelligence artificielle

Magazine
Marque
Contenu Premium
Spécialité(s)
Résumé

Sommes-nous proches de la singularité technologique ? Peu probable. Même si l’intelligence artificielle a fait un bond ces dernières années (elle est étudiée depuis des dizaines d’années), nous sommes loin d’en perdre le contrôle. Et pourtant, une partie de l’utilisation de l’intelligence artificielle échappe aux analystes. Eh oui ! Comme tout système, elle est utilisée par des acteurs malveillants essayant d’en tirer profit pécuniairement. Cet article met en exergue quelques-unes des applications de l’intelligence artificielle par des acteurs malveillants et décrit succinctement comment parer à leurs attaques.

Body