Data mapping

de façon continue la production et la commercialisation". Le data mapping est un procédé permettant de définir au niveau d'un langage de programmation la correspondance entre deux modèles de données. L'Office québécois de la langue française propose comme équivalent en français mise en cohérence de données1. L'accès aux données se fait habituellement à travers des requêtes SQL fortement typées selon la structure des données. Le mapping permet aux utilisateurs d'accéder aux données à travers un ensemble

numérisation 3D Pr. Hamid Tairi/ Pr. Rachid Oulad Haj Thami 24 Analyse multi échelles et multi observation pour l'imagerie multi modale en oncologie Pr. Hamid Tairi / Pr. My abelouahed Sabri 25 Modèles de recherche d’information pour le big data Pr. Omar El Beqqali 26 Modèles à base de services pour les 'smart cities' Pr. Omar El Beqqali 27 Analyse des besoins métier d'un SIAD à base de patrons (Passage à l'échelle) Pr. Omar El Beqqali 28 Infrastructure orientée services pour

il peut bénéficier de l’orienté objet et gérer une BD relationnelle d’une façon transparente. Tout ceci est assuré par le mapping objet-relationnel. Alors, comment est assurer le mapping? Il en y existe plusieurs framework de mapping objet-relationnel : JPA (Java Persistance API, Hibernate, TopLink, Java Data Object, iBATIS... Dans la plupart des cas le mapping est décrit par des fichiers XML, mais avec java 5 on a commencé à utiliser les annotations. On verra prochainement un exemple

set mem 80m exit help ____ search ____ log if in describe (des) ds codebook inspect summarize (sum) lsum list varlist sort gsort order aorder use a data set–e.g.: use anes92 save a data set: save anes92–or save anes92,replace (if the data set already exists) save anes92,old (for STATA 5 format) Or Control+S clear existing data in memory allocate 80 megs of memory to STATA (default depends on machine) NOTE THAT STATA has a maximum limit of 2047 variables no matter how much memory you have

annotations), Java Persistence se focalise sur la simplicité de développement et d’utilisation, reléguant les descripteurs XML aux cas extrêmes. Hibernate implémente la spécification Java Persistence, mais va aussi plus loin : dans la flexibilité de mapping, dans les fonctionnalités proposées, dans les paramètres d’optimisation, etc. C’est ce que ce livre couvre : la spécification, ses API, ses annotations, mais aussi les fonctionnalités et extensions propres à Hibernate. Comme son prédécesseur, ce

productivity. In order to achieve this goal, persistence systems must comply with the principle of orthogonal object persistence. According to [4], the available conventional persistence solutions such as Enterprise JavaBeans (EJB, see [17]) and Java Data Objects (JDO, see [16]) fail to support this principle. From the perspective of aspect-oriented programming (AOP, Permission to make digital or hard copies of all or part of this work for personal or classroom use is granted without fee provided that

STRATÉGIE BIG DATA E L A B O R É E PA R : M O H A M E D WA E L L A RA I E D H PLAN • • • • • • • • Introduction Stratégie Big Data Big Data Et Informatique Décisionnelle Comparaison du Big Data et de l’analytique classique Les possibilités du Big Data Atouts sur l’entreprise Exemples de données massives Conclusion INTRODUCTION Les données sont le nouvel or noir et le Big Data est à coup sur un des enjeux majeurs des années à avenir, le passage à l’acte reste encore compliqué pour des entreprises

access to valuable data such as how many free seats are left in a tram car, how late your bus is and where you can find the closest available bike for hire – Paris’s ‘Velibs’. Ce serait, dit-on, des « mines d’or », voire des « puits de pétrole ». Les données statistiques récoltées au fil des ans par les opérateurs de transports publics, compagnies ferroviaires ou concessionnaires de vélos en libre-service, sont devenues des informations très précieuses. The statistial data – considered as a

Le Big Data NSA, données personnelles, monétisation… Quels sont les enjeux du Big Data ? Tamara– Bret Aurélia 1 Introduction • L’avènement des TIC grâce au succès d’internet • Le Big Data • Enjeux du Big Data – Traitement et monétisation 2 Développement I- Le Big Data, c’est quoi ? A. Définition et règle des 3V B. Quelles utilisations ? C. Affaire Snowden/NSA et paradoxe II- Utilité et impact du Big Data D. Provenance et monétisation des données E. Utilité pour le public F. Utilité pour

propriétaire d’un site. Caractéristique l’hypertexte qui permet d’aller de nœud en nœud lier les documents entre eux Notion d’associations de documents. Le langage HTML : création d’un langage de balises Travailler sur : - le linked open data ou open data -L’ouverture des données publiques POURQUOI Y A-T-IL UN PROCESSUS D’OUVERTURE DES DONNEES PUBLIQUES AUJOURD’HUI ? L'ouverture et la réutilisation des données publiques s'inscrit dans une continuité historique :