BigDataFr recommande : Comment traiter les données à l’âge de l’Internet des objets ? ‘ Les utilisations concrètes ne manquent pas, depuis l’industrie manufacturière où les données collectées sur des machines défectueuses sont exploitées pour évaluer de futurs dysfonctionnements potentiels jusqu’aux projets agricoles où le matériel agricole connecté permet de cerner un microclimat dans un […]
Author: Big Data
[O’R] BigDataFr recommends: BigDataFr recommends: Designers as data scientists #datascientist
BigDataFr recommends: Designers as data scientists ‘It might feel like using data is big news now, but the truth is that we’ve been using data for a long time. For the past 20 years, we’ve been moving and replicating more and more experiences that we used to have in the physical world into the digital […]
[arXiv] BigDataFr recommends: Identifying Dwarfs Workloads in Big Data Analytics #datascientist #machinelearning
BigDataFr recommends: Identifying Dwarfs Workloads in Big Data Analytics ‘Big data benchmarking is particularly important and provides applicable yardsticks for evaluating booming big data systems. However, wide coverage and great complexity of big data computing impose big challenges on big data benchmarking. How can we construct a benchmark suite using a minimum set of units […]
[L’Usine Nouvelle] BigDataFr recommande: Quelles initiatives pour booster les ETI françaises ?
BigDataFr recommande : Quelles initiatives pour booster les ETI françaises ? ‘Un programme sur mesure de Bpifrance, des études de consultants à foison, des fonds dédiés, des déclarations enflammées d’Emmanuel Macron vantant ces « chevilles ouvrières des filières sur les territoires »… N’en jetez plus ! Tout le monde ou presque se soucie du sort […]
[IBM Redbook] BigDataFr recommends: Designing and Operating a Data Reservoir #datascientist #machinelearning
BigDataFr recommends: Designing and Operating a Data Reservoir ‘Abstract Together, big data and analytics have tremendous potential to improve the way we use precious resources, to provide more personalized services, and to protect ourselves from unexpected and ill-intentioned activities. To fully use big data and analytics, an organization needs a system of insight. This is […]
[Datascience – CDiscount] BigDataFr recommande : Challenge Big Data – Catégorisation de produits pour le e-commerce #datascientist #ecommerce #challenge
BigDataFr recommande : Challenge Big Data – Catégorisation de produits pour le e-commerce Date limite de participation : 16 août 2015 – 15.000 € à gagner Description du Challenge Leader de la vente en ligne en France, Cdiscount a conquis les clients français avec ses offres innovantes et variées et ses prix les moins […]
[Forbes] BigDataFr recommends: Roundup of Analytics, Big Data & Business Intelligence Forecasts
BigDataFr recommends: Roundup Of Analytics, Big Data & Business Intelligence Forecasts And Market Estimates, 2015 ‘Salesforce (NYSE:CRM) estimates adding analytics and Business Intelligence (BI) applications will increase their Total Addressable Market (TAM) by $13B in FY2014. 89% of business leaders believe Big Data will revolutionize business operations in the same way the Internet did. 83% […]
[arXiv] BigDataFr recommends: Online Updating of Statistical Inference in the Big Data Setting
BigDataFr recommends: Online Updating of Statistical Inference in the Big Data Setting ‘We present statistical methods for big data arising from online analytical processing, where large amounts of data arrive in streams and require fast analysis without storage/access to the historical data. In particular, we develop iterative estimating algorithms and statistical inferences for linear models […]
[SAS White Paper] BigDataFr recommends: A Non-Geek’s Big Data Playbook
BigDataFr recommends: SAS White Paper – A Non-Geek’s Big Data Playbook Hadoop and the Enterprise Data Warehouse ‘This paper examines how a non-geek yet technically savvy business professional can understand how to use Hadoop – and how it will impact enterprise data environments for years to come. The paper serves as a playbook that demonstrates […]
[J-4 – A ne pas manquer !] BigDataFr recommande : Présentation du Label Big Data de l’UPMC – 29 mai 2015 #datascientist
présente Les Formations supérieures Big Data Incontournables: Venez les rencontrer ! J-4 : Présentation du Label Big Data de l’UPMC – 29 mai 2015, 14h Lieu : Université Pierre et Marie Curie (UPMC), Paris 5e L’accès au Label Big Data de l’UPMC nécessite impérativement l’inscription à l’une des 5 filières du Master de Mathématiques et […]