[Analyticsvidhya] BigDataFr recommends: Solutions for Skill test: Data Science in #Python

BigDataFr recommends: Solutions for Skill test: Data Science in Python […] Introduction Python is gaining ground very quickly among the data science community. We are increasingly moving to an ecosystem, where data scientists are comfortable with multiple tools and use the right tool depending on the situation and the stack. Python offers ease of learning, […]

[Les Echos] BigDataFr recommande : Big Data : les éditeurs spécialisés à la fête, les géants du cloud en embuscade

BigDataFr recommande : Big Data : les éditeurs spécialisés à la fête, les géants du cloud en embuscade […] L’homme qui monte sur scène n’est pas Donald Trump. Pourtant, la caricature est très réussie. Casquette siglée « Make Data Great Again » vissée sur le crâne (« Rendre sa grandeur à la donnée », une […]

[Dataconomy] BigDataFr recommends: Why Employers Miss Millennial Data Scientists

BigDataFr recommends: Why Employers Miss Millennial Data Scientists […] The Great Recession may have made many Millennials more sober about their job prospects but for the most talented of my generation, the economic difficulties of 2008 hardly registered as anything more than steeper online shopping discounts. In fact, in the last 8 years, they have […]

[arXiv] BigDataFr recommends: Measuring Economic Resilience to Natural Disasters with Big Economic Transaction Data

BigDataFr recommends: Measuring Economic Resilience to Natural Disasters with Big Economic Transaction Data Subjects: Databases (cs.DB) […] This research explores the potential to analyze bank card payments and ATM cash withdrawals in order to map and quantify how people are impacted by and recover from natural disasters. Our approach defines a disaster-affected community’s economic recovery time […]

[8 nov 2016, 18h30] : Réunion d’information de l’Executive Master Statistique et Big Data @Paris_Dauphine #datascientist

#DataScientist: L’Expertise Big Data à Paris-Dauphine dès mars 2017 Dossier de candidature Nouvelle présentation de l’Executive Master Statistique et Big Data de Paris-Dauphine Mardi 8 novembre 2016, 18h30, salle C517 Merci de confirmer votre présence Université Paris-Dauphine, Place du Maréchal de Lattre de Tassigny, 75016 Paris Service de la Formation continue : 5e étage En […]

[Les Echos] BigDataFr recommande : #Hadoop, techno reine du Big Data

BigDataFr recommande : Hadoop, techno reine du Big Data […] Confronté très tôt à la nécessité de traiter des volumes astronomiques de données, Google invente au début des années 2000 un système révolutionnaire pour répartir les calculs sur une multitude de serveurs informatiques. Le géant américain publie deux articles de recherche sur le sujet en 2003. […]

[arXiv] BigDataFr recommends : Big Data analytics. Three use cases with R, Python and #Spark #datascientist

BigDataFr recommends: Big Data analytics. Three use cases with R, Python and Spark Subjects: Applications (stat.AP); Learning (cs.LG) […] Management and analysis of big data are systematically associated with a data distributed architecture in the Hadoop and now Spark frameworks. This article offers an introduction for statisticians to these technologies by comparing the performance obtained […]

[arXiv] BigDataFr recommends: The Scalable Langevin Exact Algorithm: Bayesian Inference for Big Data

BigDataFr recommends: The Scalable Langevin Exact Algorithm: Bayesian Inference for Big Data Subjects: Methodology (stat.ME); Computation (stat.CO) […] This paper introduces a class of Monte Carlo algorithms which are based upon simulating a Markov process whose quasi-stationary distribution coincides with the distribution of interest. This differs fundamentally from, say, current Markov chain Monte Carlo in […]

[Inria Livre Blanc] BigDataFr recommande: Intelligence Artificielle : Les défis actuels et l’action d’Inria

BigDataFr recommande : Mooc INRIA – Des fondamentaux à l’utilisation du langage. Si ce n’est pas encore fait, inscrivez-vous ! Rappel #Mooc #Python des fondamentaux à l’utilisation du langage. Début du Cours 26 septembre 2016 Fin d’inscription 13 novembre 2016 Fin du cours 20 déc 2016 Effort estimé 07-10 h/semaine Inscription FUN-MOOC : Python : […]