Le prochain grand modèle de l'Amérique, cycle 3
Contenu
· 1 Participants
o 1.1 Par ordre d'élimination
o 1.2 Ordre d'appel
· 2 Statistiques
Participants
Dans l'ordre d'élimination
- Magdalena Rivas, 24 ans, de Worcester, Massachusetts
- Leah Darrow, 24 ans, d'Oklahoma City, Oklahoma
- Julie Titus, 20 ans, du Kent, Washington
- Laura "Kristi" Grommet, 20 ans, St. Louis, Missouri
- Jennipher Frost, 22 ans, Pocatello, Idaho
- Kelle Jacob, 19 ans, New York City, New York
- Cassie Grisham, 19 ans, Norman, Oklahoma
- Toccara Jones, 22 ans, Dayton, Ohio
- Nicole Borud, 21 ans, Minot, Dakota du Nord
- Norelle Van Herk, 20 ans, Newport Beach, Californie
- Ann Markley, 21 ans, Erie, Pennsylvanie
- Amanda Swafford, 25 ans, Hendersonville, Caroline du Nord (2ème dauphine)
- Camara "Yaya" Da Costa, 21 ans, Harlem, New York (second)
- Eva Pigford, 20 ans, Los Angeles, Californie (lauréate)
Ordre d'appel
| Ordre d'appel de Tyra | |||||||||||||||
| Commander | Épisodes |
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| 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | 6 | 7 | 8 | 9 | 11 | 12 | 13 |
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| 1 | Ann | Yaya | Amanda | Cassie | Amanda | Eva | Eva | Nicole | Ann | Amanda | Amanda | Yaya | Eva |
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| 2 | Leah | Kristi | Nicole | Ann | Yaya | Amanda | Ann | Eva | Eva | Yaya | Yaya | Eva | Yaya |
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| 3 | Kelle | Julie | Eva | Toccara | Norelle | Nicole | Yaya | Amanda | Norelle | Eva | Eva | Amanda |
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| 4 | Cassie | Jennipher | Yaya | Nicole | Eva | Yaya | Norelle | Yaya | Amanda | Ann | Ann |
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| 5 | Yaya | Kelle | Toccara | Eva | Nicole | Toccara | Amanda | Norelle | Yaya | Norelle |
| ||||
| 6 | Kristi | Cassie | Jennipher | Amanda | Toccara | Norelle | Nicole | Ann | Nicole |
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| 7 | Julie | Toccara | Cassie | Norelle | Ann | Cassie | Toccara | Toccara |
| ||||||
| 8 | Magdalena | Nicole | Norelle | Yaya | Cassie | Eva | Cassie |
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| 9 | Nicole | Eva | Ann | Kelle | Kelle | Kelle |
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| 10 | Amanda | Norelle | Kristi | Jennipher | Jennipher |
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| 11 | Norelle | Amanda | Kelle | Kristi |
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| 12 | Toccara | Ann | Julie |
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| 13 | Jennipher | Leah |
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| 14 | Eva | Magdalena |
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Le candidat a remporté le concours de récompense
La concurrente était la CoverGirl of the Week
La concurrente a été désignée CoverGirl of the Week et a remporté le concours de récompense
La concurrente était CoverGirl of the Week et a été éliminée
Le candidat a été éliminé en dehors du jury
Le candidat a été éliminé
Le candidat a remporté le concours
Statistiques
- Nombre de participants : 14
- Candidate la plus âgée : Amanda, 25 ans
- Plus jeune participant : Kelle et Cassie, tous deux âgés de 19 ans
- La plupart des premiers appels collectifs : Amanda, 4 ans
- La plupart des premiers appels consécutifs : Amanda, deux fois
- La plupart des défis collectifs sont gagnants : Yaya, 5 fois
- Le plus grand nombre de défis consécutifs gagne : Yaya, 5 fois
- La plupart des apparitions collectives des deux derniers : Ann, 5 fois
- La plupart des deux dernières apparitions consécutives : Eva, deux fois
| · v · t · e Le prochain grand modèle de l'Amérique | |||||
| Cycles | 1 · 2 · 3 · 4 · 5 · 6 · 7 · 8 · 9 · 10 · 11 · 12 · 13 · 14 · 15 · 16 · 17 · 18 · 19 | ||||
| Membres de la distribution |
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| Gagnants | Laura Kirkpatrick - Erin Wagner - Norelle Van Herk - Allison Harvard - Raina Hein - Chelsey Hersley - Ann Ward - Alexandra Day | ||||
| Spectacles connexes | Série Top Model - The Tyra Banks Show (2005-2010) - Modelville - Stylista (2008) - True Beauty (2009-présent) | ||||
| Cliquez ici pour la liste complète des participants. | |||||
Questions et réponses
Q : Qu'est-ce qu'un lac de données ?
R : Un lac de données est un dépôt de grandes quantités de données brutes et non structurées. Il peut être utilisé pour stocker et analyser tout type de données provenant de sources multiples dans leur format natif.
Q : Quels sont les avantages de l'utilisation d'un lac de données ?
R : Les avantages de l'utilisation d'un lac de données comprennent une meilleure évolutivité, des économies de coûts, un accès plus rapide aux informations et une meilleure conformité aux réglementations. En outre, il permet une plus grande flexibilité quant à la manière dont les données peuvent être analysées et utilisées.
Q : En quoi un lac de données diffère-t-il des autres types de stockage ?
R : Un lac de données diffère des autres types de stockage car il stocke des données brutes et non structurées au lieu d'informations structurées ou semi-structurées. Cela permet une plus grande flexibilité lorsqu'il s'agit d'analyser les informations stockées. De plus, comme les informations stockées ne sont pas prédéfinies ou organisées en catégories spécifiques comme le sont les bases de données traditionnelles, il est moins nécessaire d'intervenir manuellement pour accéder aux informations stockées ou les manipuler.
Q : Quels types de technologies sont utilisés dans un lac de données ?
R : Des technologies telles que Hadoop et Apache Spark sont souvent utilisées pour gérer et traiter de grandes quantités d'informations non structurées dans un environnement de lac de données. Ces technologies permettent un traitement et une analyse efficaces sur des ensembles de données massifs qui seraient autrement trop complexes à gérer manuellement.
Q : Qui utilise les lacs de données ?
R : Les lacs de données sont généralement utilisés par les organisations qui cherchent à obtenir des informations à partir de leurs grands volumes d'ensembles de données brutes non structurées, rapidement et efficacement, sans avoir à les organiser manuellement au préalable. Ils peuvent également être utilisés par des particuliers qui souhaitent disposer d'un moyen facile de stocker leurs propres ensembles de données personnelles en toute sécurité tout en étant en mesure d'y accéder rapidement en cas de besoin.
Q : Quelles mesures de sécurité dois-je prendre lorsque je configure mon propre Data Lake ?
R : Lorsque vous configurez votre propre Data Lake, vous devez vous assurer que toutes les mesures de sécurité nécessaires ont été prises, telles que les protocoles de cryptage et les processus d'authentification des utilisateurs, afin que seuls les utilisateurs autorisés aient accès à vos informations stockées. Vous devez également vous assurer que toutes les informations sensibles ont été correctement sécurisées avec des niveaux de cryptage appropriés, de sorte que même si quelqu'un parvenait à obtenir un accès non autorisé, il ne serait pas en mesure de visualiser ou de manipuler tout matériel confidentiel dans votre système.
