BigdataFr recommends:Google promises a Hadoop or Spark cluster in 90 seconds with Cloud Dataproc ‘Getting insights out of big data is typically neither quick nor easy, but Google is aiming to change all that with a new, managed service for Hadoop and Spark. Cloud Dataproc, which the search giant launched into open beta on Wednesday, […]
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[Recrutement Ingénieur Data à Paris] Ingénieur Data
Recrutement Data Impact – Paris – Ingénieur Data H/F Data Impact – Ingénieur Data en CDI – Paris L’Entreprise Data Impact est une jeune start-up en pleine croissance dans le domaine l’E-alimentaire. Notre spécialité est la récolte, le traitement et l’affichage des données massives et le développement d’outil de business intelligence en mode SaaS. Plus […]
[O’R] BigDataFr recommends: Three best practices for building successful data pipelines #datascientist
BigDataFr recommends: Three best practices for building successful data pipelines ‘Building a good data pipeline can be technically tricky. As a data scientist who has worked at Foursquare and Google, I can honestly say that one of our biggest headaches was locking down our Extract, Transform, and Load (ETL) process. At The Data Incubator, our […]
[Le Figaro Etudiant] BigDataFr recommande : Faut-il avoir peur du Big Data ?
BigDataFr recommande: Faut-il avoir peur du Big Data ? ‘L’évocation du terme Big Data provoque bien souvent une réaction ambivalente. Un engouement certain pour ce que les masses de données aujourd’hui disponibles, combinées à des sciences et technologies de l’information en plein essor, pourraient permettre d’accomplir dans de nombreux secteurs ( science, médecine, commerce, transports, […]
[arxiv] BIgDataFr recommends: Train faster, generalize better – Stability of stochastic gradient descent #datascientist
BigDataFr recommends: Train faster, generalize better – Stability of stochastic gradient descent ‘We show that any model trained by a stochastic gradient method with few iterations has vanishing generalization error. We prove this by showing the method is algorithmically stable in the sense of Bousquet and Elisseeff. Our analysis only employs elementary tools from convex […]
[HAL] BigDataFr recommends: Random forests and big data #datascientist
BigDataFr recommends: A Prime Number Based Approach for Closed Frequent Itemset Mining in Big Data Abstract Big Data is one of the major challenges of statistical science and has numerous consequences from algorithmic and theoretical viewpoints. Big Data always involves massive data but it also often includes data streams and data heterogeneity. Recently some statistical […]
[informatiquenews] BigDataFr recommande : L’étincelle Spark embrase le big data
BigDataFr recommande : L’étincelle Spark embrase le big data « Cloudera veut pousser Spark plus près d’Hadoop en remplacement de MapReduce. Avec le rachat d’Onyara, Hortonworks veut unifier la plate-forme Hadoop. Dans l’univers Hadoop, Hortonworks, Cloudera et MapR sont les trois étoiles les plus brillantes avec des positionnements différents : pure open source pour le premier, […]
[Ecole Polytechnique] BigDataFr recommande : Deux nouveaux professeurs en big data à l’X
BigDataFr recommande : Deux nouveaux professeurs en big data à l’X « L’École polytechnique renforce son expertise en sciences des données avec l’arrivée de deux nouveaux enseignants, Eric Moulines et Yanlei Diao, recrutée conjointement avec Télécom ParisTech, pour la rentrée de septembre 2015. Retour sur les parcours de ces experts mondialement reconnus. » […] Plus d’informations Source […]
[arXiv] BigDataFr recommends: Empirical Big Data Research- A Systematic Literature Mapping #machinelearning
BigDataFr recommends: Empirical Big Data Research- A Systematic Literature Mapping « Background: Big Data is a relatively new field of research and technology, and literature reports a wide variety of concepts labeled with Big Data. The maturity of a research field can be measured in the number of publications containing empirical results. In this paper we […]
[IBM] BigDataFr recommends: Skills that every data scientist needs in today’s insight economy #datascientist
BigDataFr recommends: Skills that every data scientist needs in today’s insight economy ‘Smart people are everywhere. They can generate a never-ending stream of fresh insights when conditions are right. In the Insight Economy, the conditions for ongoing data-driven discovery are here. Smart people tap into big data analytics, machine learning and statistical modeling to uncover […]