1. Artificial Intelligence (Intelligence artificielle) : La branche de l’informatique qui concerne la création de machines et de programmes capables de réaliser des tâches qui nécessiteraient normalement une intelligence humaine. (en savoir plus)
2. Big Data (Données massives) : Réfère à de très grandes quantités de données, souvent trop vastes et complexes pour être traitées par des méthodes traditionnelles. Le Big Data nécessite des techniques d’analyse spéciales pour en extraire des informations significatives. (en savoir plus)
3. Blockchain (Chaîne de blocs) : Une technologie de stockage et de transmission d’informations, transparente et sécurisée, basée sur un réseau de serveurs décentralisés. (en savoir plus)
4. Cloud Computing (Informatique en nuage) : La fourniture de services informatiques tels que stockage, calcul, bases de données, etc., via Internet, sans nécessiter d’infrastructure matérielle locale. (en savoir plus)
5. Data (Données) : Ce sont des faits bruts, des informations ou des statistiques collectées et stockées sous forme numérique. Les données peuvent être structurées (organisées dans des tableaux ou des bases de données) ou non structurées (textes, images, vidéos, etc.).
6. Data Analytics (Analyse de données) : Le processus d’exploration, de nettoyage, de modélisation et d’interprétation de données pour en tirer des informations significatives et prendre des décisions éclairées. (en savoir plus)
7. Data Engineering (Ingénierie des données) : La conception, la construction et la gestion des infrastructures et des pipelines pour collecter, stocker et traiter les données de manière efficace. (en savoir plus)
8. Data Governance (Gouvernance des données) : Un ensemble de processus et de politiques visant à assurer la qualité, la sécurité et l’intégrité des données au sein d’une organisation. (en savoir plus)
9. Data Lake (Lac de données) : Un référentiel de données centralisé et flexible qui stocke des données brutes et non transformées, provenant de diverses sources, pour faciliter l’analyse ultérieure. (en savoir plus)
10.Data Mining (Exploration de données) : Le processus d’identification de modèles caractéristiques, de relations ou de tendances au sein de grands ensembles de données en utilisant des techniques d’apprentissage automatique, de statistiques et de bases de données. (en savoir plus)
11. Data Privacy (Confidentialité des données) : La protection des informations personnelles et sensibles des individus, garantissant que les données ne sont utilisées que de manière légale et conforme aux règles de confidentialité et de sécurité. (en savoir plus)
12. Data Science (Science des données) : Un domaine interdisciplinaire qui combine des compétences en statistiques, en programmation, en analyse de données et en domaines spécifiques pour explorer et analyser des ensembles de données afin d’obtenir des informations, de prendre des décisions et de résoudre des problèmes. (en savoir plus)
13. Data Visualization (Visualisation de données) : La représentation graphique visuelle des données et des informations pour faciliter la compréhension, l’analyse et la communication des tendances, des modèles et des idées. (en savoir plus)
14. Data Warehousing (Entrepôts de données) : Une méthode de stockage de grandes quantités de données provenant de différentes sources pour faciliter l’analyse et la génération de rapports. (en savoir plus)
15. Deep Learning (Apprentissage profond) : Une branche de l’apprentissage automatique qui utilise des réseaux de neurones artificiels pour modéliser et résoudre des problèmes complexes, notamment dans la vision par ordinateur, le traitement du langage naturel et d’autres domaines. (en savoir plus)
16. Internet of Things (IoT – Internet des objets) : Un réseau de dispositifs physiques intégrés avec des capteurs, des logiciels et d’autres technologies qui leur permettent de se connecter et d’échanger des données sur Internet. (en savoir plus)
17. Machine Learning (Apprentissage automatique) : Une branche de l’intelligence artificielle qui permet aux systèmes informatiques d’apprendre automatiquement et d’améliorer leurs performances à partir de l’expérience sans être explicitement programmés. (en savoir plus)
18. Natural Language Processing (Traitement du langage naturel) : Une branche de l’intelligence artificielle qui vise à permettre aux ordinateurs de comprendre, d’interpréter et de générer le langage humain de manière naturelle. (en savoir plus)
19. Predictive Analytics (Analyse prédictive) : L’utilisation de données historiques et d’algorithmes statistiques pour prédire les tendances, les comportements ou les événements futurs. (en savoir plus)
20. Quantum Computing (Calcul quantique) : Un type de calcul basé sur les principes de la mécanique quantique qui a le potentiel de résoudre certains problèmes complexes de manière exponentiellement plus rapide que les ordinateurs classiques. (en savoir plus)
21. Random Forest (Forêt aléatoire) : Un algorithme d’apprentissage automatique qui combine plusieurs arbres de décision pour effectuer des prédictions plus robustes et précises. (en savoir plus)
22. Supervised Learning (Apprentissage supervisé) : Une approche d’apprentissage automatique où l’algorithme est entraîné sur un ensemble de données étiquetées (avec des résultats connus) pour faire des prédictions ou des classifications sur de nouvelles données. (en savoir plus)
23. Time Series Analysis (Analyse de séries temporelles) : Une méthode d’analyse des données qui étudie les tendances, les modèles et les comportements dans des séquences chronologiques. (en savoir plus)
24. Unsupervised Learning (Apprentissage non supervisé) : Une approche d’apprentissage automatique où l’algorithme est entraîné sur un ensemble de données non étiquetées pour découvrir des structures et des modèles cachés dans les données. (en savoir plus)
25. Web Scraping (Extraction de données) : L’extraction automatique de données à partir de sites web pour les analyser, les visualiser ou les stocker dans une base de données. (en savoir plus)