‫Content de te revoir.
‫Alors, qu'est-ce que les données, je veux dire, nous en avons déjà parlé et nous devrions avoir une idée de ce que sont les données et nous
‫savons également pourquoi les entreprises se soucient des données, n'est-ce pas ?
‫Nous vivons maintenant dans un monde où les données sont précieuses et certaines des entreprises les plus précieuses le sont parce qu'elles
‫collectent des données.
‫Des entreprises comme Facebook et Google vendent des données pour gagner de l'argent.
‫Ils fournissent des produits aux clients en utilisant les données pour améliorer leurs produits.
‫Les données sont le nouvel or.
‫Les entreprises s'en soucient donc, car en comprenant leurs données, elles pourraient faire partie du produit, comme la création
‫d'un moteur de recommandation YouTube, nous pouvons demander si l'entreprise se débrouille bien pour surveiller les ventes et les statistiques
‫de l'entreprise.
‫Et vous pouvez également utiliser les données pour améliorer l'entreprise et demander, pouvons-nous faire mieux ?
‫Que pouvons-nous améliorer?
‫Comment pouvons-nous rendre nos applications plus rapides ?
‫Les entreprises se soucient donc beaucoup des données, mais je veux prendre un peu de temps pour vraiment comprendre ce que
‫font les ingénieurs de données en manipulant ou en collectant ces données.
‫Parlons donc des quatre types de données différents.
‫Nous avons appris qu'il existe des choses appelées données structurées.
‫Ce sont des données qui sont en fait bien organisées pour que nous puissions les comprendre et les lire, car les
‫données sont collectées de différentes manières à partir de différentes sources.
‫À droite.
‫Mais une fois sur ordinateur, il existe un moyen standard, généralement dans un tableau ou ce que l'on appelle une matrice, un tableau qui
‫rend la lecture facile.
‫Les attributs sont généralement des colonnes et les lignes sont généralement des instances.
‫Et parfois, nous avons les sorties et elles se trouvent dans la colonne la plus à droite, comme nous l'avons vu avec
‫l'apprentissage automatique, où nous prédisons une sortie en fonction des entrées et de la structure.
‫Les données proviennent généralement de bases de données relationnelles telles que MySQL, post-crise et d'autres bases de données relationnelles qui
‫nous permettent de faire ce qu'on appelle des requêtes ESKIL, c'est-à-dire d'effectuer des actions sur les données
‫structurées pour collecter des informations.
‫Ensuite, il y a les données semi-structurées, ce sont toujours des données structurées, mais souvent dans quelque chose comme XML,
‫CSFI, que nous avons vu ou JSON pour.
‫Et ce ne sont que des extensions différentes et différentes manières de stocker des données dans différents fichiers.
‫Par exemple, un site Web très populaire pour récupérer des données librement ouvertes en ligne et trouver des ensembles de données, peut-être même faire des
‫compétitions ou voir les cahiers d'autres personnes et parler de sujets d'apprentissage automatique, eh bien,
‫Kagle nous permet de regarder les ensembles de données qui sont disponibles pour nous à utiliser et jouer avec.
‫Et ici, si je tape quelque chose comme XML.
‫Vous me donnerez toutes les informations ou toutes les données.
‫Rendons cela plus gros au format XML.
‫Ainsi, par exemple, si je clique sur les images des cellules sanguines.
‫Et moi.
‫Jetez un œil ici, je vois que les sources de données il y a des fichiers CSFI, mais il y a
‫aussi des fichiers XML.
‫Et si je fais défiler vers le bas, il y a aussi quelques images.
‫Donc différents formats de données que nous pouvons utiliser.
‫Soit dit en passant, si vous cliquez sur Filtrer ici, vous verrez en fait certains des types de fichiers disponibles pour les
‫données.
‫Maintenant que nous connaissons les CVS, il y a aussi Jason où Jason, si nous jetons un coup d'œil et passons à celui des styles de
‫bière.
‫Si je fais défiler vers le bas, nous voyons que c'est au format JSON et au format Jason, vous pouvez voir
‫cette structure arborescente pour explorer les données.
‫Donc juste un peu différent de CSFI.
‫Juste une autre façon d'organiser les données.
‫Comme je l'ai mentionné.
‫Sur Kagle, vous trouverez tous ces types d'ensembles de données utilisant différentes choses, SQLite Light, par exemple, est
‫un type de base de données et en utilisant Eskew également des données structurées.
‫Donc, si je vous demande une lumière ici et recherchez quelque chose en utilisant des bases de données relationnelles.
‫Vous verrez que cette utilisation vous demande à tous.
‫Et il nous dit quel genre de commerce il a.
‫Il y a donc beaucoup de façons d'explorer Kagle, mais ces deux types de données sont généralement bien organisés et faciles
‫à manipuler pour nous avec des outils tels que les pandas pour les cafés.
‫Et vous pouvez aussi tout faire avec les pandas.
‫Le troisième type est celui des données non structurées.
‫Et Daniel l'a déjà mentionné.
‫À droite?
‫Cette idée de données non structurées est bien, elles ne sont généralement pas dans des formats simples que l'on peut
‫vraiment manipuler et analyser facilement.
‫Il s'agit souvent de choses telles que des e-mails, des PDF ou toute sorte de documents où peut-être les comprendre
‫est-il un peu plus difficile.
‫C'est non structuré.
‫Enfin, nous avons des données binaires.
‫Ce sont des choses telles que des fichiers audio, des fichiers image, des fichiers vidéo.
‫Ils sont en binaire, c'est-à-dire des uns et des zéros que les ordinateurs peuvent comprendre.
‫Mais pour nous de les catégoriser, c'est vraiment, vraiment difficile.
‫Comme vous pouvez le voir, il va de haut en bas.
‫Des données vraiment organisées et bien étiquetées à quelque chose qui est un peu plus difficile à organiser, en particulier pour les machines, alors
‫pourquoi devons-nous parler de ces quatre types de données ?
‫Eh bien, parce que la plupart des entreprises.
‫Plus ils grossiront, ils n'auront pas seulement des données structurées, ils auront toutes sortes de données, toutes
‫sortes d'entrées qui doivent d'une manière ou d'une autre fonctionner ensemble.
‫Ainsi, l'un des travaux d'un ingénieur de données consiste essentiellement à utiliser le fait qu'il existe tous ces types
‫de données et à les combiner ou à les organiser d'une manière utile à l'entreprise.
‫Faisons une pause ici et explorons un peu plus dans la prochaine vidéo.