Vertaling van "peu de données " (Frans → Nederlands) :

Donnez-moi le contexte. Ça me donne le squelette de l'ensemble de ce que vous allez faire. Ça me permet de relier tout le reste à quelque chose que vous m'avez déjà dit. Donc nous y voilà, conduisez-moi, montrez-moi qui est dans votre équipe. Ça aide si vous avez déjà une expérience et si vous avez déjà fait ce genre de choses avant. Je veux connaître le marché, la taille du marché. Pourquoi est-il intéressant d'aller sur ce marché? Je veux connaître votre produit, et c'est très important. Attention, ce n'est pas un pitch produit, ni un pitch de vente. Je ne veux pas connaître tous les tenants et aboutissants, et tout le toutim, etc. Je veux simplement savoir: qu'est-ce que c'est? Si c'est un site web, montrez-moi une copie d'écran. Surtout ne faites pas de démo en direct. Non, jamais de démo en direct. Faites quelque chose qui me permette de savoir pourquoi les gens vont acheter ce que vous avez à vendre. Ensuite je veux savoir, maintenant que je sais ce que vous vendez, dites-moi comment vous allez gagner de l'argent. Pour chaque X que vous vendez, vous avez Y, vous assurez le service de Z. Je veux savoir quel est le modèle économique au niveau unitaire, ou pour le produit réel que vous vendez. Je veux savoir à qui vous vendez ça, en termes de clients. Je veux savoir si vous avez des contacts qui vont particulièrement vous aider. Est-ce que vous avez des contacts dans la distribution, est-ce que vous avez un contact pour la production. Ou, une fois de plus, la validation. Ça aide de dire que vous n'êtes pas tout seul. Mais tout le monde a des concurrents. Une société sans concurrence, ça n'a jamais existé. Même si la concurrence est une manière un peu passée, je veux savoir exactement qui sont vos concurrents, et ça m'aidera à évaluer comment vous pouvez vous intégrer là-dedans. Mais je veux aussi savoir en quoi vous êtes unique. Si je sais ce que font vos concurrents, comment allez-vous éviter que vos concurrents mangent votre part du gâteau? Tout cela est lié au ...
Het vertelt me de context. Het geeft me de armatuur voor de rest van je verhaal. Zo kan ik alles relateren aan iets dat je me al verteld hebt. Dus dan stel je me je managementteam voor. Het helpt als je ervaring hebt. Dan de grootte van de markt. Waarom moet deze markt aangeboord worden? Ik wil je product kennen, dat is erg belangrijk. Nu is dit geen verkoop-pitch. Ik hoef niet alle kleine details te weten. Ik wil weten: wat is het? Als het een website is, laat je een screenshot zien. Doe geen live demonstratie. Nooit doen! Een opgenomen demonstratie, of iets dat me toont waarom mensen datgene gaan kopen. Dan wil ik weten -- nu ik weet wat je verkoopt -- hoe ga je er geld aan verdienen? Voor iedere verkochte X krijg je Y, lever je dienst Z. Ik wil weten wat het bedrijfsmodel is op stuks-basis, voor het werkelijke product dat jij verkoopt. Ik wil weten aan wie je dit verkoopt, welke klanten. Ook wil ik weten of je relaties hebt die jou gaan helpen. Of je een distributieovereenkomst hebt met iemand, of een productie-partner... Validatie. Dit toont aan dat je groter bent dan slechts dit kleine ding hier. Iedereen heeft echter concurrentie. Er is nooit een bedrijf geweest dat geen concurrentie had. Zelfs als het de oude manier van doen is. Ik wil exact weten wat jouw concurrentie is. Dan kan ik beoordelen hoe je in deze hele operatie past. Dan wil ik weten waarom jij speciaal bent. Als ik weet wat je concurrentie doet, hoe ga je voorkomen dat zij de kaas van je brood eten? Dit alles leidt naar het financiële overzicht. Je kunt niet pitchen aan een durfkapitalist zonder je financiën te tonen. Ik wil een jaar of twee terugkijken, of zolang je al actief bent. En ik wil drie of vier of vijf jaar vooruitkijken. Vijf is wat veel. Vier is waarschijnlijk redelijk. En hoe gaat het bedrijfsmodel dat je toonde op product-basis, vertaald worden in een bedrijfsmodel. Hoeveel widgets ga je verkopen? Je verdient bedrag X per widget. Ik wil weten wat de drijver is. We gaan dit jaar 100 ...

Ce n'est pas seulement une racine qui fait vivre une plante. Pour chacune de ces plantes, peu importe sa nature, une présentation, une analyse, quelqu'un cherchant des tendances dans les données, peut interroger toutes ces données. et toutes ces données sont connectées. La chose vraiment important sur les données, c'est que plus vous avez de données connectés, plus elles deviennent puissant. Linked Data est donc apparu, le concept, le mème a été essaimé. et quelques temps après, Chris Spitzer, de l'Université Libre de Berlin, qui fut l'un des premiers à publier des données interessantes, remarqua que Wikipédia, cette fameuse encyclopédie en ligne, qui contient plein de documents intéressants, possédait parfois des encadrés, des sortes de boites d'information.
Het is niet alleen een wortel die een plant voortbrengt, maar voor elk van die planten, of wat dan ook -- een presentatie, een analyse, zoekt iemand naar patronen in die data -- ze kunnen alle data bekijken en met elkaar verbinden. En het belangrijkste over data is: hoe meer je ze verbindt, hoe krachtiger ze worden. Dus, gelinkte data. De meme kwam naar buiten. En al vrij snel merkte Chris Bizer van de Freie Universität in Berlijn, een van de eersten die interessante data aanbracht, dat Wikipedia -- je kent Wikipedia, de online encyclopedie met een hele hoop interessante documenten er in. In die documenten staan kleine vierkantjes, kleine vakjes.

Il vous montrera le PIB par habitant, la population, la longévité, C’est à peu près tout. Trois ensembles de données pour chaque pays. Trois ensembles de données. Trois ensembles de données, ce n'est rien. Je veux dire, regardez ce graphique. Il a été réalisé par le physicien Cesar Hidalgo. Il travaille au MIT. Vous ne pourrez pas y comprendre quoi que ce soit mais voilà à quoi ça ressemble. Cesar a parcouru la base de données de plus de 5000 produits différents, et il a utilisé les techniques d'analyse de réseau pour interroger cette base de données et pour représenter graphiquement les relations entre les différents produits. C'est un travail absolument merveilleux. Vous voyez toutes ces interconnexions, toutes ces interdépendances.
Hij zal je het bbp per hoofd van de bevolking laten zien, bevolking, levensduur, dat is het zo'n beetje. Dus drie soorten gegevens voor elk land - drie soorten gegevens. Drie soorten gegevens stelt niets voor. Ik bedoel, kijk eens naar deze grafiek. Hij werd gemaakt door de natuurkundige Cesar Hidalgo. Cesar is verbonden aan het MIT. Je zult er geen woord van begrijpen. Dit is hoe hij eruit ziet. Cesar heeft de database van meer dan 5000 verschillende producten doorgeploegd met technieken zoals netwerkanalyse om de database te ondervragen en grafieken te maken van de relaties tussen de verschillende producten. Het is prachtig, prachtig werk. Hij toont al die onderlinge verbindingen, al die onderlinge relaties.

Juste un petit peu de données, un tout petit peu de données.
Nog een beetje statistiek, een klein beetje data.

Ce que j'essaie donc de vous montrer ici, ce sont les données d'une classe pilote à Los Altos, où ils ont pris deux classes de CM2 et deux classes de 4ème et ont complétement éventré leur vieux programme de maths. Ces enfants n'utilisent pas de manuels, ils ne reçoivent pas de cours à schéma unique. Ils travaillent avec la Khan Academy, ils utilisent ce logiciel, pour à peu près la moitié de leurs cours de maths. Je vous assure que nous ne voyons pas ça comme une formation complète en maths. Son intérêt est -- et c'est ce qui se passe à Los Altos -- de libérer du temps. Ça montre où sont les blocages et les facilités, ce qui rend sûr que vous maîtriser les systèmes d'équations, et ça libère du temps pour les simulations, les jeux, les mécanismes, la construction de robots, pour estimer la hauteur d'une colline en se basant sur son ombre. L'idée est donc que l'enseignant entre dans la classe chaque jour, chaque élève travaille à son propre rythme -- et c'est un réel tableau de bord de l'école du district de Los Altos -- et ils observent ce tableau. Chaque ligne est un élève. Chaque colonne est un des concepts. Le vert indique que l'élève est déjà compétent. Le bleu indique qu'il travaille dessus -- pas besoin de s'inquiéter. Le rouge indique qu'il est bloqué. Ce que fait l'enseignant, c'est littéralement dire : « Laissez-moi intervenir sur ces enfants dans le rouge. » Ou encore mieux : « Laissez-moi prendre un des élèves dans le vert qui est déjà compétent dans ce concept pour en faire la première ligne offensive et devenir véritablement le tuteur de son camarade. » (Applaudissements) Je viens d'une réalité basée sur les données, donc nous ne voulons pas que l'enseignant intervienne en ayant à poser des questions bizarres : « Oh, qu'est-ce que tu ne comprends pas ? » ou « Qu'est-ce que tu comprends ? » et tout le reste. Donc notre idée est de vraiment munir les enseignants d'autant de données que possible -- de réelles données qui, dans presque tout autre domaine, so ...
Wat ik jullie hier toon, zijn gegevens van een pilootschool in het schooldistrict Los Altos. Ze namen twee klassen van de 10-jarigen en twee van 12-jarigen en beenden hun oude wiskundecurriculum helemaal uit. Deze kinderen gebruiken geen handboeken. Ze krijgen geen eenheidsworst -lessen. Ze doen Khan Academy. Ze gebruiken de software voor ongeveer de helft van de wiskundeles. Laat me duidelijk zijn: we zien dit niet als de volledige wiskundeles. Het effect hiervan is -- en dat gebeurt in Los Altos -- dat er tijd vrijkomt. Dit is blokkeren en aanpaken, zorgen dat je een stelsel van vergelijkingen kan afwerken. Dat maakt tijd vrij voor simulaties, games, mechanica, robots bouwen, schatten hoe hoog die heuvel is op basis van zijn schaduw. Het paradigma is dat de leerkracht elke dag binnenkomt, dat elk kind op zijn eigen tempo werkt -- en dit is een live dashboard van het schooldistrict Los Altos -- en dat ze dit dashboard bekijken. Elke rij is een student. Elke kolom is een van die concepten. Groen betekent dat de leerling het al onder de knie heeft. Blauw betekent dat ze eraan werken -- komt in orde. Rood betekent dat ze vastzitten. En wat de leraar doet is letterlijk alleen maar zeggen: Laat me ingrijpen op de rode kinderen. Of nog beter Laat me een van de groene kinderen roepen, die dat concept al onder de knie hebben, om de eerste aanvalslinie te vormen en hun klasgenoten te coachen. (Applaus) Ik kom uit een omgeving die erg op data is gericht. We willen niet dat de leerkracht tussenbeide moet komen en het kind rare vragen moet stellen, als: Dus wat begrijp je niet? of Wat begrijp je wel? enzovoort. Ons paradigma is dat we de leerkrachten met zoveel mogelijk gegevens wapenen. Echte gegevens, zoals dat in ongeveer elk ander domein wordt verwacht, of het nu financiën, marketing of productie is. De leerkrachten kunnen vaststellen wat er fout gaat met de leerlingen. Zo kunnen ze hun interactie zo productief mogelijk maken.

C'est là-dessus que nous fondons nos décisions en santé publique : peu de données, des données anciennes, pas de données.
Daar baseren wij onze besluiten over wereldgezondheid op: te weinig gegevens, te oude gegevens of geen gegevens.

Ça correspondrait à environ 50 Mo, ce qui est peu quand vous pensez aux quantités de données que nous pouvons manipuler de nos jours rien que sur nos portables normaux.
Dit zou overeenkomen met ongeveer 50 MB aan gegevens, wat niet veel is als je dat vergelijkt met de gegevens die we vandaag de dag kunnen verwerken op gewone mobiele apparaten.

C'est le contraire de la Banque mondiale, qui a rassemblé des données aux frais du gouvernement, du contribuable, et les revend pour y gagner un peu, de façon très inefficace, à la façon de Gutenberg.
Totaal het tegenovergestelde van de Wereldbank, die gegevens verzameld heeft met overheidsgeld, belastingsgeld, en dan verkopen ze het om er een beetje winst op te maken op een heel inefficiënte manier, zoals Guttenberg.

Bientôt, nous utiliserons les systèmes de grille informatique pour faire un peu tout, comme l'ajustement de données, et tout ce qui concerne les données.
We zullen binnenkort met behulp van grid-computing vrijwel alles doen, zoals aanpassen van de gegevens en alles dat samengaat met die data.

Cela va améliorer nos vies, mais il y a aussi des problèmes dont il faut être conscient. Le premier, c'est l'idée que l'on puisse être puni à cause de prédictions, que la police utilise les Big Data un peu comme dans « Minority Report ». On appelle ça la prévision policière ou la criminologie algorithmique. L'idée est que, si on prend beaucoup de données par exemple où des crimes ont été commis, on sait où envoyer les patrouilles. C'est logique. Mais le problème, c'est qu'on ne s'arrêtera pas aux données de localisation, on va aller jusqu'au niveau de l'individu.
Het verbetert ons leven, maar er zijn problemen waar we ons van bewust moeten zijn. De eerste is het idee dat we gestraft kunnen worden voor onze voorspellingen en dat de politie ook big data gebruikt. Een beetje als in de film 'Minory Report'. Het heet 'predictive policing' (voorspellend politiewerk), of algoritme-criminologie. We nemen daarbij een hoop gegevens bijvoorbeeld waar criminaliteit voorkwam, om te weten we waar agenten hun ronde moeten doen. Dat lijkt slim maar het probleem is dat het niet zal blijven bij gegevens over de locatie, maar dat tot op het individuele niveau zal gaan.