Les big data : un art de la décision

Auteur(s) :

Schmitt, Églantine Découvrir l'auteur

Résumé

A partir d'une enquête de terrain menée au sein d'une entreprise de logiciels spécialisée dans le traitement des données massives, l'auteure examine le traitement et la visualisation des traces numériques opérées par les analystes. ©Electre 2020

Éditeur(s)
- Iste éditions
Date
- cop. 2020
Notes
- Notes bibliogr. Bibliogr. p. [245]-257. Index
Langues
- Français
Description matérielle
- 1 vol. (VI-261 p.) : ill. en coul., graph. ; 24 cm
Collections
- Technologies intellectives
Sujet(s)
ISBN
- 978-1-78405-673-5
Indice
- 681.1 Analyse informatique
Quatrième de couverture
- Technologies intellectives
  L'exploitation de grandes masses de données numériques n'est jamais une activité purement technique. Elle requiert en effet d'adopter une approche interprétative et exploratoire, bien connue des sciences humaines, pour rendre intelligibles les résultats des algorithmes d'analyse de données et produire de nouvelles connaissances.
  Cet ouvrage s'appuie sur une enquête de terrain de plusieurs années chez un éditeur de logiciel spécialisé dans le traitement de big data. Il examine la façon dont les data scientists explorent, interprètent et visualisent nos traces numériques pour leur donner du sens et produire des connaissances inédites. Inspiré par la philosophie des sciences, Les big data offre une réflexion sur la donnée en général, et la façon dont celle-ci nous permet de mieux comprendre le réel et d'orienter nos actions au quotidien.
Tables des matières
- - Les big data
  - Un art de la décision
  - Jean-Max Noyer et Maryse Carmès
  - Églantine Schmitt
  - ISTE Éditions
  - Introduction1
  - Chapitre 1. De l'empreinte à la donnée du Web : une ontologie de la trace numérique9
  - 1.1. L'épistémologie des sciences de la culture15
  - 1.2. La trace dans les sciences indiciaires17
  - 1.3. Le log ou journal d'utilisation22
  - 1.4. La trace numérique comme log du Web25
  - 1.5. L'intentionnalité des traces numériques28
  - 1.6. Les données comme traces théoriquement chargées31
  - Chapitre 2. Vers une continuité épistémique ancrée dans les sciences de la culture35
  - 2.1. Le numérique dans les sciences de la culture37
  - 2.2. Terrain et corpus : deux modes d'accès au réel39
  - 2.3. Les Virtual methods, une reconstruction de l'accès au terrain44
  - 2.4. Les défis de la révolution technique du texte53
  - 2.5. Du Web comme objet au Web comme corpus63
  - 2.6. Conclusion73
  - Chapitre 3. Le statut du calcul dans les sciences des données77
  - 3.1. Rendre les données calculables78
  - 3.2. Le champ du calculable83
  - 3.3. La pensée computationnelle87
  - 3.4. Le calcul dans les sciences de la nature92
  - 3.5. De l'analyse exploratoire à la fouille de données103
  - 3.6. Le creuset institutionnel et théorique des sciences des données112
  - 3.7. La contribution de l'intelligence artificielle119
  - 3.8. Conclusion127
  - Chapitre 4. Un cas concret d'exploitation de données massives131
  - 4.1. Présentation de l'étude de cas132
  - 4.2. Expérience client et codification de verbatim137
  - 4.3. De la démarche représentative au projet « big data »140
  - 4.4. La préparation des données142
  - 4.5. La conception du plan de code145
  - 4.6. La constitution des ressources linguistiques148
  - 4.7. L'alimentation du plan de code153
  - 4.8. La mise en visibilité de l'activité linguistique157
  - 4.9. La mise en histoire et l'interprétation des données160
  - 4.10. Conclusion165
  - Chapitre 5. Du récit au système : les formes de restitution de l'analyse de données169
  - 5.1. Deux configurations épistémiques170
  - 5.2. La genèse des systèmes175
  - 5.3. Conclusion187
  - Chapitre 6. L'art de la visualisation de données189
  - 6.1. La sémiologie graphique189
  - 6.2. La cartographie de données200
  - 6.3. La représentation comme preuve205
  - 6.4. Le langage visuel du design dans la configuration en système209
  - 6.5. Matérialisation et interprétation de la recommandation216
  - Chapitre 7. Connaissance et décision221
  - 7.1. Les big data, une épistémologie pragmatiste ?222
  - 7.2. Vers une validité graduelle des connaissances229
  - 7.3. Décider, connaître et mesurer234
  - Conclusion241
  - Bibliographie245
  - Index259
Origine de la notice:
- Electre