\chapter{Introduction}
\renewcommand{\thepage}{\arabic{page}}% Arabic page numbers

\setcounter{page}{1}
La science des données est la discipline qui traite de la collecte, de la préparation, de la gestion, de l'analyse, de l'interprétation et de la visualisation de grands ensembles de données complexes. La discipline a ses racines dans l'intégration des mathématiques % j'ai remplacé statistiques par mathématiques ; je te laisse décider !
et de l'informatique, où elle stimule les progrès scientifiques et technologiques dans des domaines aussi divers que l'astrophysique, la physique des particules, la biologie, la météorologie, la médecine, la finance, la santé ou les sciences sociales.

La science moderne repose en grande partie sur l'analyse quantitative de données permettant de tester des hypothèses de travail, voire de formuler de nouvelles hypothèses. En quelques années, grâce à la disponibilité de nombreuses données dans différents domaines, grâce au développement de modèles, d'algorithmes et d'infrastructures informatiques permettant de traiter ces données, la science des données s'est imposée comme une des briques essentielles de la construction scientifique, dans tous les champs (pluri-)disciplinaires. Elle est ainsi devenue, d'une part, une discipline scientifique dont l'objet d'étude est le cycle de vie des données, depuis l'acquisition et l'exploration jusqu'à l'extraction, l'analyse et la communication des résultats, et, d'autre part, un formidable outil pour faciliter la découverte scientifique collaborative. La science des données n'est pas seulement concernée par les outils et les méthodes pour obtenir, gérer et analyser les données ; elle consiste aussi à extraire de la valeur et de la connaissance de ces données.
% J'ai supprimé la suite :  "et à les traduire d'un actif à l'autre" car je n'étais pas sûr de ce que tu voulais dire mais cela vaut sûrement le coup de le reprendre et l'expliciter.

Cet ouvrage présente les fondements scientifiques et les composantes essentielles de la science des données, à un niveau accessible aux étudiants de master et aux élèves ingénieurs. Notre souci a été de proposer un exposé cohérent reliant la théorie aux algorithmes développés dans ces domaines. Ce livre est organisé en neuf chapitres principaux et l'enchaînement des idées présentées dans chacun d'eux est le suivant :

\begin{itemize}
 \item Le chapitre \ref{ch:pretreat} présente les prétraitements utilisés sur les données textuelles (opérations de normalisation surfacique et linguistique, filtrage par mots vides) ainsi que les prétraitements  auparavant utilisés sur les données images. Si ces techniques sont encore de mise, en particulier celle pour les données textuelles, elles tendent toutefois à être remplacées par des techniques fondées sur l'apprentissage profond (chapitre \ref{ch:deep}). Leur présentation est toutefois importante car elle aide à comprendre les représentations à la base des textes et des images.

 \item Dans le chapitre \ref{ch:gestion}, nous présentons les architectures de systèmes 
distribués mises en place pour traiter de grands volumes de données. En particulier, nous
nous focalisons sur une architecture, appelée Lambda, dont nous décrivons les différentes
couches. Nous insistons, dans ce chapitre, sur les défis qu'il convient de résoudre au sein 
des différentes couches et sur les techniques mises en \oe{}uvre pour les résoudre. 

\item C'est dans le chapitre \ref{ch:hpc} que les principes utilisés dans le traitement
parallèle et efficace des données et des calculs sont introduits. Nous
présentons ainsi des éléments liés à l'organisation matérielle des machines de
calcul, les différentes étapes de conception d'une approche parallèle et enfin
des métriques permettant de vérifier  l'adéquation entre les algorithmes et les
architectures parallèles choisies pour un problème donné.

\item Le chapitre \ref{ch:optimisation} propose une vue d'ensemble des méthodes d'optimisation qui se trouvent au c{\oe}ur des méthodes numériques pour l'analyse de données. Nous présentons des éléments sur la formulation des problèmes d'optimisation en apprentissage et sur trois aspects des méthodes pour traiter de grands volumes de données (algorithmes du premier ordre, algorithmes incrémentaux, algorithmes distribués).

\item Nous exposons ensuite dans le chapitre \ref{ch:decomposition} un ensemble de méthodes pour la décomposition de matrices et de tenseurs. Ces méthodes, utilisées dans diverses applications comme la compression de données, la reconstruction/prédiction de valeurs manquantes ou non observées, le dé-bruitage des données ou le (co-)clustering, font l'objet de recherches actives.

\item Le chapitre \ref{ch:gen} aborde le problème de l'apprentissage non- ou semi-supervisé 
à travers l'analyse statistique de modèles probabilistes génératifs. Ceux-ci visent à relier 
les caractéristiques stochastiques des observations à des variables latentes, 
satisfaisant éventuellement une hiérarchie de dépendances représentée par des graphes, 
de sorte que le problème d'apprentissage se ramène à estimer 
leurs paramètres et variables latentes.


\item Le chapitre \ref{ch:deep} introduit les concepts de base ainsi que les architectures et les algorithmes les plus répandus des réseaux neuronaux artificiels. Il termine en présentant les applications de ces modèles à la catégorisation d'images qui fut le précuseur de l'utilisation des réseaux de neurones dans d'autres domaines d'application.


\item Finalement, le chapitre \ref{ch:visualisation} donne une introduction au domaine de la visualisation interactive d'information.
Cette discipline rationalise la manière de présenter graphiquement des jeux de données afin d'utiliser au mieux la perception et la cognition humaine pour extraire des informations et parvenir à une compréhension des phénomènes qui peuvent s'y cacher.
Cette introduction vise surtout à sensibiliser aux problématiques du domaine et à permettre d'éviter les principales erreurs qui peuvent conduire à des mauvaises perceptions et donc à des observations erronées.

 \end{itemize}
