BigDataFr recommends: An executive’s guide to machine learning ‘Machine learning is based on algorithms that can learn from data without relying on rules-based programming. It came into its own as a scientific discipline in the late 1990s as steady advances in digitization and cheap computing power enabled data scientists to stop building finished models and […]
Author: Big Data
[CIO] BigDataFr recommends: 5 things CIOs need to know about data lakes #datascientist
BigDataFr recommends: 5 things CIOs need to know about data lakes ‘1.The concept is still quite new. The term data lake, credited to Pentaho CTO James Dixon, has been bandied about for several years. But the idea of data lakes as corporate resources is still in its infancy, according to IDC analyst Ashish Nadkarni. A […]
[Decideo] BigDataFr recommande : Le Big Data, c’est bien. Avec Hadoop et NoSQL, c’est mieux
« BigDataFr recommande : Le Big Data, c’est bien. Avec Hadoop et NoSQL, c’est mieux ! Hadoop et NoSQL – une rivalité complémentaire Outre le framework Hadoop, de nombreuses entreprises utilisent actuellement la technologie de gestion de base de données NoSQL pour traiter le Big Data. L’un et l’autre peuvent gérer des volumes de données importants […]
[HAL] BigDataFr recommends: FP-Hadoop: Efficient Execution of Parallel Jobs Over Skewed Data #datascientist
BigDataFr recommends: FP-Hadoop: Efficient Execution of Parallel Jobs Over Skewed Data Abstract ‘Big data parallel frameworks, such as MapReduce or Spark have been praised for their high scalability and performance, but show poor performance in the case of data skew. There are important cases where a high percentage of processing in the reduce side ends […]
[ZDnet] BigDataFr recommande : Pourquoi Hadoop est compliqué, comment l’aborder plus simplement
BigDataFr recommande : Pourquoi Hadoop est compliqué, comment l’aborder plus simplement « Comme l’a écrit précédemment Toby Wolpe, Gartner a sorti une étude de ses membres du Research Circle, qui montre que l’adoption de Hadoop par les entreprises n’est pas à la hauteur du buzz médiatique. Pour quasiment toute nouvelle technologie, il y a généralement un […]
[arXiv] BigDataFr recommends: Mapping Big Data into Knowledge Space with Cognitive Cyber-Infrastructure
BigDatFr recommends: Mapping Big Data into Knowledge Space with Cognitive Cyber-Infrastructure ‘Big data research has attracted great attention in science, technology, industry and society. It is developing with the evolving scientific paradigm, the fourth industrial revolution, and the transformational innovation of technologies. However, its nature and fundamental challenge have not been recognized, and its own […]
[L’Usine Digitale] BigDataFr recommande : Antoine Denoix, le CDO d’Axa féru de big data
BigDataFr recommande : Antoine Denoix, le CDO d’Axa féru de big data « Antoine Denoix est obsédé par la donnée. Et pour cause : le nouveau directeur digital, multi-accès et CRM d’Axa France, nommé en janvier 2014, a été diplômé en 2009 d’HEC et de Télécom ParisTech, avant de faire ses classes pendant un an chez […]
[Stage et Emploi Big Data] Data Impact recrute pour son activité au cœur des Big Data (Paris)
Data Impact recrute pour son activité au cœur des Big Data (Paris): – Stage Business Development H/F – Un Ingénieur Data Processing H/F en CDI – Un stagiaire Data Processing H/F – Stage Conventionné – 4-6 mois – Un stagiaire chargé du Développement d’Applications Web – Conception de Nouveaux Produits – Marketing Grande Consommation/Big Data […]
[O’R] BigDataFr recommends: Big data, small cluster
BigDataFr recommends: Big data, small cluster Finding new ways to shrink disk space for storing partitionable data. ‘Engineers at Dell were developing customer apps when they found that the query response times their customers were demanding — something on the order of seconds (in other words, the need to scan millions of objects/second) — required […]
[Hassan Lâasri] BigDataFr recommande : Big Data… Big Analytics à travers les âges, les industries et les technologies
BigDataFr recommande : Big Data… Big Analytics à travers les âges, les industries et les technologies « Si la matière et l’énergie ont dominé les industries du XIXème et du XXème siècles, la Data en prend la direction pour ce siècle. Nous entrons dans une nouvelle ère où dans toutes les industries, non seulement les techniciens, […]