La collecte de données a eu lieu de tout temps, mais elle a explosé avec l’avènement de l’informatique et d’internet. Pour gérer ces données massives, on peut s’appuyer sur la statistique, le machine learning. Cependant, pour appréhender ces données, et avant même de les manipuler, il importe de garder un regard critique, et de penser aux enjeux sociétaux de ces données. Les données, opportunité ou menace ?
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Comprendre les données
ABITEBOUL, Serge et PEUGEOT, Valérie, 2017. Terra data : qu’allons-nous faire des données numériques ? S.l. : Paris : Le Pommier : Universcience, DL 2017. Le collège: 22. ISBN 978-2-7465-1241-2. Biblinsa 303.483 ABI TER
AIMETTI, Jean-Paul, 2017. No data : quelle liberté dans un monde numérique ? S.l. : Paris : Descartes & Cie, DL 2017. Essais. ISBN 978-2-84446-318-0. Biblinsa. 303.483 AIM
BORGMAN, Christine L., 2015. Big data, little data, no data : scholarship in the networked world [en ligne]. S.l. : Cambridge, Massachusetts : The MIT Press, [2015]. ISBN 978-0-262-32786-2. Disponible à l’adresse : http://eds.a.ebscohost.com.rproxy.insa-rennes.fr. 004
BOUZEGHOUB, Mokrane et MOSSERI, Rémy, 2017. Les big data à découvert. S.l. : Paris : CNRS Éditions, DL 2017. À découvert. ISBN 978-2-271-11464-8. Biblinsa 005.7 BIG
DAVADIE, Philippe, KEMPF, Olivier et TEBOUL, Bruno, 2016. La donnée n’est pas donnée : stratégie et big data : [actes du colloque, Ecole Militaire, 23 mars 2015]. S.l. : Bluffy : Éditions Kawa, DL 2016. ISBN 978-2-36778-098-6. Biblinsa 303.48 DAV
KELLER, Michael, NEUFELD, Josh et SOUBIRAN, Fanny, 2017. Dans l’ombre de la peur : le Big Data et nous. S.l. : Bussy-Saint-Georges : Çà et là, DL 2017. ISBN 978-2-36990-235-5. Biblinsa BDP KEL
NORMAND, Alexis, 2017. Prévenir plutôt que guérir : la révolution de la e-santé. S.l. : Paris : Eyrolles, DL 2017. ISBN 978-2-212-67415-6. Biblinsa 610 NOR
Manipuler les données
GRUS, Joel et DURAND-FLEISCHER, Dominique, 2017. Data science par la pratique. S.l. : Paris : Eyrolles, DL 2017. Collection blanche. ISBN 978-2-212-11868-1. 005.133 PYT GRU
HASTIE, Trevor J., TIBSHIRANI, Robert John et FRIEDMAN, Jerome H., 2016. The elements of statistical learning : data mining, inference, and prediction. S.l. : New York : Springer., 2016. Springer series in statistics. ISBN 978-0-387-84857-0. 519.5 HAS
SIEGEL, Eric, 2016. Predictive analytics : the power to predict who will click, buy, lie, or die. S.l. : Hoboken, New Jersey : Wiley, [2016], cop. 2016. ISBN 978-1-119-14567-7. 303.49 SIE
REGACHE, Camille, 2017. Les métiers de la data. S.l. : Paris : « L’Étudiant, DL 2017. Collection Métiers. ISBN 978-2-8176-0574-6. OP REG