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Big Data Economie · L3

Les données massives : le big data en économie (M1 Data économie)

Les données massives (big data) désignent des volumes de données trop grands ou trop complexes pour être traités par les outils traditionnels. En M1 du parcours data pour économistes, dans…

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Donnees Massives

Les données massives (big data) désignent des volumes de données trop grands ou trop complexes pour être traités par les outils traditionnels. En M1 du parcours data pour économistes, dans le cours de big data, les QCM CampusQCM testent ces enjeux. Le big data se caractérise classiquement par les « 3V »…

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Objectifs d'apprentissage

  • Définir les données massives
  • Maîtriser les 3V du big data
  • Comprendre le calcul distribué
  • Connaître MapReduce et Spark
  • Identifier les usages en économie
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Concepts clés à maîtriser

Les 3V

Essentiel
Volume, vélocité, variété caractérisant le big data.
Beaucoup, vite et de toutes formes.
QCM : 3V.

Calcul distribué

Essentiel
Répartition des données et calculs sur plusieurs machines.
Diviser pour traiter à grande échelle.
QCM : calcul distribué.

MapReduce

Essentiel
Paradigme map (découpe) puis reduce (agrège), Hadoop et Spark.
Découper, traiter en parallèle, recombiner.
QCM : MapReduce.

Nowcasting

Essentiel
Mesure en temps quasi réel de l'activité via des données massives.
Prévoir le présent avec des données fraîches.
QCM : nowcasting.
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Auteurs et références

Jeffrey Dean et Sanjay Ghemawat MapReduce: Simplified Data Processing
Hal Varian Big Data: New Tricks for Econometrics
Viktor Mayer-Schönberger et Kenneth Cukier Big Data
Liran Einav et Jonathan Levin Economics in the Age of Big Data
  • Dean, J.; Ghemawat, S. (2008) — MapReduce: Simplified Data Processing on Large Clusters, Communications of the ACM
  • Varian, H. (2014) — Big Data: New Tricks for Econometrics, Journal of Economic Perspectives
  • Einav, L.; Levin, J. (2014) — Economics in the Age of Big Data, Science
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Pièges fréquents à éviter

Erreur Réduire le big data au seul volume
Pourquoi La vélocité et la variété sont tout aussi définissantes.
Solution Penser aux 3V ensemble.
Erreur Croire que plus de données suffit à de bonnes conclusions
Pourquoi Un grand échantillon biaisé reste biaisé (non-représentativité).
Solution Vérifier la représentativité, pas seulement la taille.
Erreur Confondre big data et machine learning
Pourquoi Le big data décrit les données ; le ML est une méthode d'analyse.
Solution Données massives ≠ méthode d'apprentissage.
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Questions types d'examen

  1. Qu'est-ce que les données massives ?
  2. Quels sont les 3V du big data ?
  3. Qu'est-ce que le calcul distribué ?
  4. Qu'est-ce que MapReduce ?
  5. Quels usages du big data en économie ?
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À retenir

Les données massives (big data) se caractérisent par les 3V : volume, vélocité, variété. Leur traitement requiert le calcul distribué (MapReduce, Hadoop, Spark). En économie, elles ouvrent de nouvelles sources et le nowcasting, mais posent des questions de représentativité et de vie privée. L'examinateur attend les 3V et le calcul distribué.

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Questions fréquentes

Qu'est-ce que Donnees Massives en Big Data Economie ?

Les données massives (big data) désignent des volumes de données trop grands ou trop complexes pour être traités par les outils traditionnels. En M1 du parcours data pour économistes, dans le cours de big data, les QCM CampusQCM testent ces…

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Comment réviser Donnees Massives efficacement ?

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Ce QCM est-il adapté au programme de L3 ?

Oui, nos questions correspondent au programme officiel de L3 du cursus Data econometrie avancee.

Les QCM fonctionnent-ils sur mobile ?

Oui, CampusQCM est entièrement optimisé pour smartphones et tablettes. Révisez Donnees Massives où que vous soyez, vos scores se synchronisent entre vos appareils.

Les QCM sont-ils gratuits ?

Oui, tous nos QCM sont entièrement gratuits. Créer un compte vous permet de sauvegarder vos scores et suivre votre progression, mais ce n'est pas obligatoire.

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