OpenLLM-France/wikimedia huggingface dataset:
# Datawarehouse/Conception d'entrepôts de données

Un entrepôt de données est une vision complète et centralisée des données de l'entreprise. La modélisation en étoile ou en flocon s’intéresse seulement à la conception d'un sous-ensemble d'entrepôt. Une étoile ou un flocon ne représente même pas un data Mart. En effet, une fonction de l'entreprise peut comporter plusieurs tables de faits.
Comment organiser l’entrepôt de données ?

## Constellation

Une constellation est une série d'étoiles ou de flocons reliés entre eux par des dimensions. Il s'agit donc d'étoiles avec des dimensions en commun. Un environnement décisionnel idéal serait la possibilité de naviguer d'étoile en étoile, de constellation en constellation et de Data Mart en DataMart à la recherche de l'information pertinente et importante.
La taille des constellations est un des indicateurs clés d'une bonne conception d'entrepôt. Plus la constellation est importante, plus les dimensions réutilisées sont complètes et centralisées sur les informations de l’entreprise.
En conception d'entrepôt, dès qu'une dimension existante ne correspond pas aux besoins d'une nouvelle étoile, on en crée une autre, même si elle est quasi identique à la dimension que nous allions utiliser. C'est pour cela, qu'il faut réaliser des dimensions génériques qui soient vrai tout le temps et pour toutes les fonctions de l'entreprise. Ces dimensions pourront être réutilisées et assurer une pérennité des données.

## Construire un entrepôt de données

Il existe trois méthodes pour regrouper tous les éléments afin de mettre en œuvre un entrepôt de données, qui sont les suivantes :
* Top-Down : c'est la méthode la plus complexe et la plus contraignante mais aussi que la plus complète.
Cette méthode implique un travail rigoureux: il est important de savoir à l'avance toutes les dimensions et tous les faits de l'entreprise afin de les réaliser. L’avantage que cette méthode est qu'elle offre une vision très claire et très conceptuelle des informations de l'entreprise mais également du travail à fournir.
* Bottom-Up : Cette méthode est le contraire de la méthode précédente.
Elle a pour but de créer les étoiles une par une, puis les regrouper par des niveaux intermédiaires afin d’obtenir un entrepôt de données sous forme pyramidale. La simplicité de cette méthode est un vrai avantage pour les utilisateurs. Cependant, cette méthode demande un volume de travail d’intégration important afin d’obtenir un entrepôt de données avec la possibilité de répétitions entre les étoiles.
* Middle-Out : Cette méthode est conseillée pour les professionnels du BI.
Elle consiste de réaliser la conception totale de l'entrepôt de données, ainsi de créer des divisions plus petites et plus simple à gérer. Cela correspond à découper la conception par éléments en commun et réaliser les découpages un par un.
| Logiciels | Critique des méthodes de conception d'entrepôts |
# Datamining/Limite légale
## Le Datamining et liberté du citoyen

Le Datamining se base sur des données nominatives, il permet ainsi de créer un profil de l'individu, mais aussi de prédire leur comportement et d’agir en conséquence. De ce fait, la connaissance des goûts et des comportements des individus atteint le droit de celle ci, et au respect de sa vie privée.

### Protection des données personnelles

Le datamining se manifeste par l’utilisation des moyens informatiques modernes, de fichiers portant sur des données nominatives qui seront analysées puis traitées.
Grâce aux règles appliquées au Datamining, une personne peut ainsi fixer des limites au désir d’une entreprise de connaître ses goûts et comportements ; certaines personnes peuvent par exemple souhaiter garder secret leur penchant pour tels produits ou services.
Si une telle connaissance est utilisée sans son autorisation, on atteint alors aux non respects de sa vie privée.

### Consentement de la personne

La directive de 1995 définit le consentement de la personne concernée comme « toute manifestation de volonté, libre, spécifique et informée par laquelle la personne concernée accepte que les données à caractère personnel la concernant fassent l’objet d’un traitement » (article 2h).
Cependant, l'auteur doit informer la personne concernée de toutes les informations nécessaires et de la finalité du traitement d'information pour qu’elle puisse exprimer objectivement son consentement. Le consentement doit être libre, il peut être exprimé aussi bien à l'écrit qu’à l'oral. En cas de doute, il n’y aurait pas de consentement.

### Droit d'opposition

L’existence d’un droit d’opposition est synonyme de respect de la personne. Le droit qui est offert aux personnes concernées, d’accepter ou pas, que ses données soient traitées peuvent même la sécuriser.
L’article 14b de la directive de 1995 dispose que la personne concernée a le droit de s’opposer sur demande et gratuitement au traitement des données à caractère personnel la concernant à des fins de prospection.
De plus, dans le cas de communication des données à des tiers ou de leur utilisation pour le compte des tiers à des fins de prospection, la personne concernée doit être informée avant la première communication ou la première utilisation à ces fins et doit se voir expressément offrir le droit de s’opposer gratuitement à ladite communication ou utilisation.
Enfin, les États membres prennent les mesures nécessaires pour garantir que les personnes concernées ont connaissance de l’existence de ce droit.
# Datamining/Objectifs

* Découvrir un des outils informatiques majeurs d'aide à la décision
* Comprendre le processus de la fouille de données
* Tenir compte des coûts mais aussi des gains apportés par les logiciels de Datamining
* Connaître les limites légales de l’utilisation des données
* Avoir un aperçu du Datamining dans le domaine du marketing
# Datamining/Prérequis conseillés

* Notions de statistiques et de probabilités
* Notions d'analyse des données
* Notions d'aide à la décision
# Datamining/Présentation de la leçon

Face à la croissance exponentielle de la collecte de données (scanners de supermarché, internet, etc.), et à l’augmentation des capacités stockage des données et de leurs traitements, le Datamining voit le jour. Les organisations (administrations, entreprises…) utilisent de plus en plus cet outil décisionnel pour améliorer leur objectif dans un contexte de crise où les clients sont de plus en plus exigeants et rigides aux offres.
Cette leçon a pour objectif de vous faire découvrir ou redécouvrir les notions de Datamining ou Fouille de données . Elle vous permettra de comprendre l'utilité de ces outils informatiques ainsi que leurs limites d'utilisation. Cette leçon sera par la suite illustrée par un exemple simple et significatif, dans le domaine du marketing , et sera conclue par un QCM.
# Datations

Au cours des années 1700, les géologues ont commencé à interpréter les preuves telles que les strates de roches sédimentaires comme étant cohérentes avec de vastes périodes de temps au cours desquelles l'érosion a produit des couches de sédiments qui ont été compactées en roche. Buffon pensait qu'il était probable que la Terre était vieille de centaines de milliers d'années, mais ces estimations étaient basées sur des arguments indirects liant les observations de processus géologiques récents à des interprétations de strates rocheuses observables.
Parallèlement à une analyse minutieuse des strates de roches sédimentaires, on a reconnu que différents types d'organismes fossiles se trouvent dans les différentes strates de roches.Une preuve de plus de l'âge de la Terre et de l'évolution.
# Datamining/Quiz/QCM Datamining

* Sommaire
# Datamining/Logiciels
## Les types de logiciel

Il existe de nombreux logiciels de statistiques et de Datamining. Il y a des gratuits et des payants, mono-utilisateur et en architecture: clients-serveur.

### Logiciels commerciaux

Les logiciels commerciaux sont des logiciels dont l’utilisation est limitée. Ces logiciels sont régis par des licences, qui restreint la diffusion de code source et ainsi la duplication, la modification ou l'évolution des logiciels. En ce qui concerne les logiciels commerciaux, appliqués au Datamining, on retrouve:
* Clémentine SPSS d'IBM (Statistical Package for the Social Sciences), utilisé pour la prévision de parts de marché, la détection de fraudes, la segmentation de marché et l'implantation de points de vente
* Entreprise Miner de SAS, utilisé pour la réduction des coûts, la fidélisation et la prospection
* DATA maestro™ de PEPITe, solution web d'analyse prédictive notamment utilisée pour le diagnostic et l'amélioration des performances opérationnelles
* Statisca Data Miner StatSoft
* Insightful Miner de Insightful
* XL Miner: une sorte de data mining sous excel
* ORACLE
* Intelligent Miner IBM
* Statisca Data Miner

### Logiciels libres

Contrairement aux logiciels commerciaux, le logiciel libre autorise une certaine liberté à l'acquéreur, notamment en termes de partage et de modification de programme. Les logiciels suivants sont le plus souvent utilisés en Datamining:
* KNIME est un logiciel libre de l'université de Constance. Il intègre notamment WEKA (voir plus bas) et permet de créer des scripts en langage R.
* TANAGRA: logiciel de datamining gratuit pour l'enseignement et la recherche.
* ORANGE: logiciel libre d’apprentissage et de datamining
* WEKA : logiciel libre d’apprentissage et de datamining.
Limite: ils ne permettent pas de traiter de très grandes bases de données.
Voir la page sur les logiciels de fouilles de donnée.

## Les logiciels par spécialités
### Réseaux de neurones

* Startminer, édité par Grimmersoft
* Predict, édité par Neuralware
* NeuroOne, édité par Nétral
* 4Thought, édité par Cognos

### Arbre de décision

* Alice, édité par Isoft
* KnowKnowledgeSEEKET, édité par Angoss
* CART, édité par Salford systems
* Microsoft Analysis Services, édité par Microsoft

### Associations

* Wizwhy, édité par Wizsoft

## Sitographie

* http://chirouble.univ-lyon2.fr/~ricco/data-mining/logiciels/
* http://www.cs.waikato.ac.nz/ml/weka/
* http://orange.biolab.si/
* http://eric.univ-lyon2.fr/~ricco/tanagra/
* http://www.eti.hku.hk/alphaminer/
* http://www.wizsoft.com/
* https://www.salford-systems.com/
* http://www.angoss.com/
* http://www.isoft.fr/
* http://www-01.ibm.com/software/fr/analytics/cognos/
* http://www.kdnuggets.com/
| Fouilles spécialisées | Facteurs de succès |
# Changement de variable en calcul intégral/Intégrale contenant une racine n-ième d’une fonction homographique
## Cas général

Soit une fonction réelle composée d'une fonction homographique du premier degré élevée à la puissance nième.
La fonction est exprimée sous la forme générale : $f\left(x,{\sqrt[{n}]{\frac {ax+b}{cx+d}}}\right)$
Le changement de variable de l'intégrale d'une telle fonction est défini par :
$u={\sqrt[{n}]{\frac {ax+b}{cx+d}}}\Leftrightarrow x={\frac {b-du^{n}}{cu^{n}-a}}\qquad \mathrm {d} x={\frac {(ad-bc)nu^{n-1}}{\left(cu^{n}-a\right)^{2}}}\,\mathrm {d} u$
Ainsi, l'équivalence des deux intégrales définies est la suivante :
$\int _{\alpha }^{\beta }f\left(x,{\sqrt[{n}]{\frac {ax+b}{cx+d}}}\right)\,\mathrm {d} x\Longleftrightarrow \int \limits _{\varphi _{1}}^{\varphi _{2}}{f(\varphi (u))\varphi '(u)du}$
Avec :
* $\varphi _{1}={\sqrt[{n}]{\frac {a\alpha +b}{c\alpha +d}}}$
* $\varphi _{2}={\sqrt[{n}]{\frac {a\beta +b}{c\beta +d}}}$
| Intégrale contenant deux racines carrées de polynômes du premier degré | Intégrale contenant une racine carrée d'un polynôme du second degré |
# Changement de variable en calcul intégral/Présentation de la leçon

Cette leçon s'adresse à des étudiants désirant maîtriser la notion de changement de variable de fonctions d’une variable réelle en calcul intégral. Les étudiants devront être capables de trouver les changements de variable adéquates dans plusieurs situations et cas pratiques. Plusieurs changements de variable classiques sont à connaître. Il est également fréquent de faire face à des cas particuliers où l’on doit, soi-même, déterminer le bon changement de variable à effectuer.
# Changement de variable en calcul intégral/Prérequis conseillés

Intégration de Riemann
# Changements d'états/Fusion et solidification

La fusion est le passage de l'état solide à l'état liquide.
| Vaporisation et condensation | Sublimation et condensation solide |
# Changements d'états/Objectifs

* Comprendre les phénomènes qui apparaisses lors d'un changement d'état
* Définir certaines unités comme la Chaleur Massique, la chaleur latente de vaporisation, la chaleur latente de liquéfaction.
# Changement de variable en calcul intégral/Objectifs

* Être capable de déterminer le changement de variable à faire pour calculer une intégrale
* Réussir les concours d'entrée aux grandes écoles
# Changements d'états

| Chap. 1 : | Différents changements d'états (13) |
| Chap. 2 : | Vaporisation et condensation (13) |
| Chap. 3 : | Fusion et solidification (13) |
| Chap. 4 : | Sublimation et condensation solide (13) |
Sur les autres projets Wikimedia :

## Présentation [Modifier]

Cette leçon permet d'étudier les changements d'états lors du passage d'un état de la matière (solide, liquide, et gazeux) à un autre.

## Objectifs [Modifier]

* Comprendre les phénomènes qui apparaisses lors d'un changement d'état
* Définir certaines unités comme la Chaleur Massique, la chaleur latente de vaporisation, la chaleur latente de liquéfaction.

## Niveau et prérequis conseillés [Modifier]

Leçon de niveau 13.
Peu de prérequis sont nécessaire pour cette leçon. Il est suffisant d’avoir une bonne connaissance de la définition de certaines unités comme l'unité de masse (kg), l'unité de volume (m$^3$), l'unité d'énergie (joule).

## Pour aller plus loin [Modifier]

* États de la matière

## Référents

Ces personnes sont prêtes à vous aider concernant cette leçon :
    Personne ne s'est déclaré prêt à aider pour cette leçon. Pour vous ajouter, cliquez ici.
# Composition photographique/Exercices/Enfermement

Prendre 20 photos dans lesquelles vous vous rapprochez très près de ​​votre sujet. Utiliser des sujets et des paramètres différents.
Nota: Vous pouvez aussi prendre des photos et essayer de les recadrer soit en laboratoire, soit via un logiciel sur un ordinateur.
| Répétition et réflexion | Les Grandes Lignes |
# Composition photographique

| Chap. 1 : | Le cadrage (14) |
| Chap. 2 : | Répétition et réflexion (14) |
| Chap. 3 : | Enfermement (14) |
| Chap. 4 : | Les grandes lignes (14) |
| Chap. 5 : | Règle des tiers (14) |
| Chap. 6 : | Rendre le fond flou (14) |
| Exos. 1 : | Le cadrage (14) |
| Exos. 2 : | Répétition et réflexion (14) |
| Exos. 3 : | Enfermement (14) |
| Exos. 4 : | Les grandes lignes (14) |
| Exos. 5 : | Règle des tiers (14) |
| Exos. 6 : | Rende le fond flou (14) |
Sur les autres projets Wikimedia :
* « composition photographique » sur Wikipédia
* « Photographie/Composition » sur Wikibooks

## Présentation [Modifier]

Il y a un certain nombre de techniques simples qui vous permettront d'améliorer la qualité de vos compositions photographiques. Avec la pratique, celles-ci vous viendront naturellement.

## Objectifs [Modifier]

* Apprendre la composition photographique
* Comprendre en quoi la composition sert une image (et par extension une prise de vue vidéo)

## Niveau et prérequis conseillés [Modifier]

Leçon de niveau 14.
* La leçon Bases de la photographie

## Référents [Modifier]

Ces personnes sont prêtes à vous aider concernant cette leçon :
Loïs Pettini
# Composition photographique/Enfermement

Il peut être intéressant d'enfermer votre sujet pour exclure des éléments indésirables. Ceci est particulièrement important avec les portraits, à la fois candide et formels, où le sujet occupe habituellement le cadre et où très peu de choses sont visibles. Cette technique peut être obtenue en se rapprochant physiquement de votre sujet, en utilisant un téléobjectif, ou en ajustant votre objectif zoom. Cela permet d'éliminer de l'espace jugé inutile dans une image et de se concentrer davantage sur le sujet. Cela minimise également les distractions de fond. Même les paysages, avec leur large vue panoramique, devraient être composés avec soin afin que seuls les éléments souhaités soient inclus dans le cadre. Une vaste étendue de ciel bleu brut, par exemple, ne devrait pas prendre la moitié du cadre de l'image, mais pourrait être réduite à une bande mince, dans la partie supérieure de l'image.
L'enfermement peut être fait après la prise de vue, en recadrant l'image en laboratoire, ou via un logiciel, sur un ordinateur ("recadrage"). Cependant, le recadrage par ordinateur est souvent moins souhaitable, car l'image devra être élargie après le recadrage afin de lui redonner sa taille initiale, et alors la qualité de l'image diminue proportionnellement à l'élargissement.
"Certains sujets n'aiment pas être pris de près, de sorte que vous serez amené à les prendre au dépourvu.» (Tim Fitzharris)

### Quelques exemples

Ici il y a une volonté de se focaliser sur le sujet. L'enfermement ne laisse plus place à l'imagination et concentre l'attention sur le sujet et l'action. Cela donne aussi plus d'importance à ce qu’il se passe, ce qui donne l'impression que la jeune fille est en train de glisser sur une montagne, et donne un aspect plus dramatique à l'action (ce qui n’est pas le cas avec la première image, plus douce, moins brutale et laissant penser que la jeune fille n’est pas en détresse). Plus le sujet est enfermé et moins il est possible d’avoir des détails sur son environnement, notamment l'échelle.
* Une jeune fille péruvienne
* La même scène avec le sujet enfermé
Ici plusieurs éléments ont voulu être exclus. Dans la première photo on remarque la couleur dorée de la poignée de porte en arrière-plan, une touffe d'herbe à droite et une autre petite partie de plantes sauvages à gauche. Dans la deuxième photo, tous ces éléments ont été supprimés grâce à l'enfermement et au recadrage effectué. Seuls subsistent le chien et son action.
* Un chient qui aboie
* La même scène avec le sujet enfermé
| Répétition et réflexion | Les grandes lignes |
# Composition photographique/Exercices/Le cadrage

Prendre 20 photos. S'assurer de prendre des photos dans lequel le cadre joue un rôle, quel qu’il soit. Essayer de jouer au maximum avec les différents types de cadrage.
| Sommaire | Répétition et réflexion |
# Composition photographique/Exercices/Répétition et réflexion

Prendre 20 photos. S'assurer que chacune contient une répétition ou une réflexion. Essayer différents types de répétitions : les formes, les lignes, les couleurs, les reflets etc.
| Le cadrage | Enfermement |
# Composition photographique/Le cadrage
## Le Cadrage

Le Cadrage en photographie signifie la manière de placer un ou plusieurs sujets au premier plan à des fins esthétiques. Un sujet placé au premier plan constitue un point référent. Il permet aussi de donner l'échelle de son environnement, savoir à quelle distance sont les différents éléments et quelles tailles ils font. On peut aussi grâce à ce principe, cacher un élément qui serait nuisible au sujet principal. Le cadrage est généralement utilisé à des fins esthétiques et procure un sentiment de plénitude concernant l'image obtenue.
«Un arbre, une ouverture de porte, une fenêtre, ou même un trou dans une clôture positionnée autour du sujet peut créer un cadre à l'intérieur du cadre de la photo.» (Joy of Photography)

### Premier cadrage type

Dans cette première manière de cadrer, nous avons d’abord : des fleurs sauvages, puis une rivière, ensuite un arbre (à gauche) et pour finir le bâtiment. Les fleurs sont isolées et démontrent que le bâtiment en arrière-plan est dans un cadre sauvage et/ou naturel.

### Second cadrage type

Ici, le passage dans l'ouverture permet de cadrer au mieux le bâtiment, et de renforcer l'effet de cadre.

### Troisième cadrage type

Dans ce dernier type de cadrage, la façon de cadrer est moins explicite et plus "douce". L'élément intéressant est en bas à droite, et n’est pas le seul sujet. Ce cadrage permet de voir l'image autrement que par son sujet principal.
| Sommaire | Répétition et réflexion |
# Approfondissement des notions de structures de données, algorithmes et programmation/Objectifs

* maîtriser une variété de structures de données classiques existantes ;
* connaître les principaux algorithmes sur ces structures de données ;
* choisir des structures de données adaptées aux problèmes à résoudre ;
* savoir évaluer la complexité des solutions retenues ;
* savoir spécifier, implanter et programmer de façon efficace.
# Approfondissement des notions de structures de données, algorithmes et programmation/Présentation du cours

Ce cours aborde les points suivants :
* structures de données classiques ;
* tables, adressage calculé, associatif, indexé, partagé, hachage ;
* graphes orientés et non orientés, hypergraphes ;
* algorithmes classiques de parcours (en profondeur et en largeur) dans les graphes ;
* fermetures de relations binaires : algorithme de Warshall ;
* recherche de plus court chemins : algorithmes de Dijkstra, Bellmann et Floyd ;
* arbres binaires et généraux, forêts, dictionnaires, arbres équilibrés, arbres AVL, files de priorité, arbres quaternaires, B-arbres ;
* algorithmes sur les arbres, arbres de recouvrement ;
* algorithmes de tri interne et externe ;
* optimalité et complexité des algorithmes de tri ;
* introduction à la gestion de la mémoire et ramasse-miettes ;
* implantations concrètes et programmation, par exemple en C, Java ou Ocaml.
# Approfondissement des notions de structures de données, algorithmes et programmation

Faculté d'Informatique
Ce cours aborde les points suivants :
* structures de données classiques ;
* tables, adressage calculé, associatif, indexé, partagé, hachage ;
* graphes orientés et non orientés, hypergraphes ;
* algorithmes classiques de parcours (en profondeur et en largeur) dans les graphes ;
* fermetures de relations binaires : algorithme de Warshall ;
* recherche de plus court chemins : algorithmes de Dijkstra, Bellmann et Floyd ;
* arbres binaires et généraux, forêts, dictionnaires, arbres équilibrés, arbres AVL, files de priorité, arbres quaternaires, B-arbres ;
* algorithmes sur les arbres, arbres de recouvrement ;
* algorithmes de tri interne et externe ;
* optimalité et complexité des algorithmes de tri ;
* introduction à la gestion de la mémoire et ramasse-miettes ;
* implantations concrètes et programmation, par exemple en C, Java ou Ocaml.
Les objectifs de ce cours sont :
* maîtriser une variété de structures de données classiques existantes ;
* connaître les principaux algorithmes sur ces structures de données ;
* choisir des structures de données adaptées aux problèmes à résoudre ;
* savoir évaluer la complexité des solutions retenues ;
* savoir spécifier, implanter et programmer de façon efficace.
Cours de niveau 14. Les prérequis conseillés sont :
* Algorithmique et programmation
* Introduction aux structures de données, algorithmes et programmation
Référents
Ces personnes sont prêtes à vous aider concernant ce cours :
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# Approfondissement des notions de structures de données, algorithmes et programmation/Prérequis conseillés

* Algorithmique et programmation
* Introduction aux structures de données, algorithmes et programmation