Durée: 12 mois
Rubrique: Ingénieur IA
Dans le domaine du traitement de données massives, il est essentiel de comprendre les différents types de données et les formats courants. Cette connaissance permet de choisir les méthodes appropriées pour la gestion, le stockage et l'analyse des données. Les types de données peuvent être classés en deux grandes catégories : les données structurées et les données non structurées.
Les données structurées sont organisées dans un format tabulaire avec des lignes et des colonnes, ce qui les rend faciles à rechercher et à analyser. Elles sont généralement stockées dans des bases de données relationnelles. Les exemples typiques de données structurées incluent :
Les données non structurées ne suivent pas un format prédéfini, ce qui les rend plus flexibles mais aussi plus complexes à analyser. Ce type inclut :
Un format léger et facile à lire pour l'échange de données. Très utilisé dans les API web et les applications modernes.
Un autre format de données couramment utilisé pour le stockage et le transport de données. Il est plus verbeux que JSON mais offre plus de flexibilité.
Simple et largement utilisé pour représenter des données tabulaires. Idéal pour les échanges entre applications.
Ces formats sont spécialement conçus pour le traitement de données massives, offrant des avantages en termes de compression et d'efficacité de lecture/écriture.
Connaître ces types et formats de données est essentiel pour choisir les bons outils et techniques dans le traitement des données massives.