Administration d'un big data sous mongodb et extraction de connaissance par réseau de neurones.

LISTE DES FIGURES

Figure 1.1: Graphique historique du Big Data [developpez.com-big data-evolution] 3

Figure 1.2: Les 5V du Big Data.[Évolution du Big Data] 10

Figure 1.3: Les données du Big Data.[Big Data et ses données] 11

Figure 1.4: les solutions sur le cloud computing. 14

Figure 1.5: Guide visuelle au théorème du CAP. 18

Figure 1.6: Illustration d'une base de données orientées document. [MS Office Word 2016]. 19

Figure 1.7: Illustration d'une donnée orientées-colonne. 20

Figure 1.8: Illustration d'une base de données orientées-graphe. [KAMINGU Gradi L, Mémoire 2014]. 21

Figure 1.9: Illustration d'une base de données orientées-clé-valeur [Outil de modélisation Win'Design]. 21

Figure 1.10: Illustration du Cloud Computing.[Du Big Data au Business] 25

Figure 2.11:Présentation logo du SGBD MongoDB. 32

Figure 2.12:Présentation de Stockage en GridFS. 34

Figure 2.13: Le modèle de répartition de MongoDB [Noureddine DRISSI, MongoDB, Administration]. 38

Figure 14: Déroulement de l'algorithme de centre mobile. 47

Figure 3.15: Hypothèse biologique de génération d'un comportement intelligent. 50

Figure 3.16: Neurone biologique avec son arborisation dendritique. 51

Figure 3.17: Description schématique des divers types structuraux de neurones présents dans le cortex cérébelleux. 52

Figure 3.18: Mise en correspondance du neurone biologique/neurone artificiel. 53

Figure 3.19: le fonctionnement d'un RNA. 54

Figure 3.20: Neurone formel. 55

Figure 3.21: réseau de neurones bouclé. 58

Figure 3.22: Comportement en phase de reconnaissance d'un réseau de neurone multicouche lors d'une tâche d'auto-association. 59

Figure 3.23: Réseaux de neurones interconnectés. 59

Figure 4.24: Architecture Big Data intégrant les technologies utilisées. 66

Figure 4.25:Logo de la BCDC.[www.bcdc.cd] 69

Figure 4.26: Organigramme de la Banque Commerciale Du Congo.[Département Informatique et DSI] 69

Figure 4.27: Logo du langage de programmation python. 73

Figure 4.28: Installation Python.[Nous même] 74

Figure 29: Configuration Python. 74

Figure 4.30: Quelques IDE dédiés au langage de programmation Python. 76

Figure 4.31: Logo de l'environnement de développement intégré Jupyter-IDE. 76

Figure 4.32: Logo de l'EDI RStudio. 77

Figure 4.33: Espace de travail pour l'environnement de développement intégré Rstudio version 3.4. 78

Figure 4.34: Préparation de l'installation du serveur MongoDB. 79

Figure 4.35: Lancement de l'installation du serveur MongoDB. 79

Figure 4.36: Configuration du Serveur MongoDB. 79

Figure 4.37: Démarrage du Serveur MongoDB avec la commande mongod.exe [Serveur MongoDB] 80

Figure 4.38: Création de la base de données. 80

Figure 4.39: Statut churn selon les types de compte. 82

Figure 4.40: Statut churn selon le sexe. 82

Figure 4.41:Statut churn selon l'âge des clients. 83

Figure 4.42: Statut churn selon l'ancienneté des clients dans l'institution. 83

Figure 4.43: Statut churn selon les réclamations des clients. 84

Figure 4.44: Statut churn selon la profession des clients. 84

Figure 4.45: Extrait de données d'apprentissage depuis MongoDB. Vue n°1 [Client Navicat Premium-MongoDB]. 83

Figure 4.46: Extrait de données d'apprentissage depuis MongoDB. Vue n°2 [Client Navicat Premium-MongoDB]. 84

Figure 4.47: Visualisation des données d'apprentissage.[RStudio] 85

Figure 4.48: Phase d'apprentissage pour le classement d'un nouveau client (individu). [RStudio] 85

Figure 4.49: Nouvel individu à prédire cas 1. [RStudio] 86

Figure 4.50: Classement du nouvel individu premier cas (1). [RStudio] 87

Figure 4.51: Nouvel individu à prédire deuxième cas (2). [RStudio]. 88

Figure 4.52: Classement du deuxième nouvel individu deuxième cas 2. [RStudio] 89