Data science

Données, Information et Connaissance

Ce cours couvre la distinction entre donnée, information et connaissance, le rôle et la valeur de l'information dans l'organisation, la protection des données personnelles (RGPD), les concepts d'Open Data et de Big Data, ainsi que le fonctionnement et les fonctions des systèmes d'information.

Senior year · 5 units · 26 concepts · Shared by Sacha

  1. Unit 1

    Donnée, information et connaissance

    Distinguer et définir les concepts fondamentaux de donnée, information et connaissance, et comprendre leur progression hiérarchique.

    • Définition d'une donnée

      Identifier une donnée comme un ensemble de symboles (mots, nombres, images, sons) sorti de tout contexte et ne permettant pas seul la décision.

    • Définition d'une information

      Reconnaître une information comme une donnée à laquelle un sens et une interprétation ont été attribués, permettant la compréhension et la décision.

    • Définition de la connaissance

      Définir la connaissance comme le résultat de la réflexion sur les informations analysées, comprises, assimilées et mémorisées.

    • Progression hiérarchique

      Expliquer la transformation des données perçues en informations interprétées puis en connaissances enrichies par l'être humain.

    • Caractéristiques distinctives

      Différencier les trois concepts selon leur capacité à permettre la prise de décision et l'action.

  2. Unit 2

    Rôle et valeur de l'information

    Analyser les fonctions essentielles de l'information dans l'organisation et les critères déterminant sa qualité et sa valeur.

    • Les trois rôles de l'information

      Citer et expliquer les trois rôles de l'information : aider à la décision, coordonner l'action et communiquer.

    • Information et connaissance

      Expliquer que l'information peut se partager contrairement à la connaissance qui reste personnelle.

    • Critères de qualité

      Identifier les deux critères essentiels de qualité de l'information : l'actualité (récent) et la fiabilité (source digne de confiance).

    • Valeur et pertinence

      Relier la valeur de l'information à sa qualité plutôt qu'à sa quantité, et définir la pertinence comme dépendant de l'actualité et de la fiabilité.

  3. Unit 3

    Données personnelles et RGPD

    Définir les données à caractère personnel, distinguer les types d'identification et comprendre le cadre réglementaire européen de protection.

    • Définition des données personnelles

      Définir une donnée à caractère personnel comme tout élément relatif à une personne physique identifiable directement ou indirectement.

    • Exemples de données personnelles

      Citer des exemples concrets de données personnelles : nom, photo, adresse, numéro de téléphone, adresse IP, identifiant informatique, enregistrement vocal.

    • Données directes et indirectes

      Différencier les données personnelles directes (identification immédiate) des données indirectes (nécessitant un traitement ou une recherche pour identifier).

    • Le RGPD

      Décrire le Règlement Général sur la Protection des Données (RGPD) comme le cadre européen régissant le traitement et la circulation des données personnelles.

    • Obligations de protection

      Identifier les obligations des organisations visant à protéger la vie privée et les libertés individuelles et à accorder des droits aux usagers.

  4. Unit 4

    Open Data et Big Data

    Comprendre les principes et objectifs de l'Open Data, ainsi que la définition, les sources et les exploitations du Big Data.

    • Définition de l'Open Data

      Définir l'Open Data comme des données mises à disposition publiquement par des administrations, entreprises ou associations, libres de droits et réutilisables.

    • Critères de l'Open Data

      Citer les quatre critères essentiels de l'Open Data : disponibilité, réutilisation, distribution et participation universelle.

    • Objectifs de l'Open Data

      Expliquer les finalités de l'Open Data : partage du savoir, transparence et implication des citoyens.

    • Définition du Big Data

      Définir le Big Data (mégadonnées) comme l'ensemble des données numériques produites par l'utilisation des nouvelles technologies à des fins personnelles ou professionnelles.

    • Sources du Big Data

      Identifier les principales sources de données massives : données d'entreprise, contenus web, réseaux sociaux, objets connectés, recherches Internet, données géolocalisées.

    • Exploitation du Big Data

      Décrire les applications du Big Data (prédiction de tendances, profilage, anticipation des risques, suivi en temps réel) et les acteurs majeurs comme les GAFAM.

  5. Unit 5

    Le système d'information

    Définir le système d'information et analyser ses quatre fonctions essentielles pour la gestion et la diffusion de l'information dans l'organisation.

    • Définition du système d'information

      Définir le système d'information comme l'ensemble organisé des moyens techniques et humains permettant le partage et la diffusion de l'information.

    • Ressource stratégique

      Expliquer pourquoi l'information constitue une ressource essentielle et stratégique pour le fonctionnement et la pérennité de l'organisation.

    • Fonction de collecte

      Décrire la collecte (acquisition) comme l'alimentation du système en informations provenant de sources internes ou externes à l'organisation.

    • Fonction de stockage

      Expliquer le stockage (mémorisation) comme la conservation fiable et durable de l'information, constituant la mémoire collective de l'organisation.

    • Fonction de traitement

      Décrire le traitement (transformation) comme l'adaptation de l'information collectée aux besoins spécifiques de l'organisation.

    • Fonction de diffusion

      Expliquer la diffusion (communication) comme la transmission de l'information au bon destinataire pour permettre la prise de décision.

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Frequently asked questions

What are Courses?

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What are the images for Courses?

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What can I create a Course on?

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