BigDataFr recommends: 19 Data Science Tools for people who aren’t so good at Programming […] Programming is an integral part of data science. Among other things, it is considered that a mind which understands programming logic, loops, functions has higher chances of becoming a successful data scientist. So, what about people who never studied programming […]
Author: Big Data
[Les Echos] BigDataFr recommande : L’émergence des nouveaux métiers de la « data » se heurte au manque de diplômés
BigDataFr recommande : L’émergence des nouveaux métiers de la « data » se heurte au manque de diplômés […] « Chief data officer » (CDO), « data protection officer » (DPO), « data scientist »… Acronymes et néologismes fleurissent dans les organigrammes des entreprises autour de la « data », ces données désormais collectées en […]
[Analyticbridge] BigDataFr recommends: Making data science accessible – Markov Chains
BigDataFr recommends: Making data science accessible – Markov Chains […] What are Markov Chains? A Markov chain is a random process with the property that the next state depends only on the current state. For example: If you have the choice of red or blue twice the process would be Markovian if each time you […]
[JDN] BigDataFr recommande : Ces métiers nés grâce au Big Data #datascientist
BigDataFr recommande: Ces métiers nés grâce au Big Data […] Chief Data Officer Il est le Directeur de la data, le gardien de l’éthique. Il est à la tête d’une équipe spécialisée dans l’acquisition, l’analyse et l’exploitation des données. Sa fonction consiste à la gouvernance de son équipe pour l’approvisionnement des données les plus intéressantes […]
[Business] BigDataFr recommends: Data Delirium: Why and How You Should Embrace Big Data
BigDataFr recommends: Data Delirium: Why and How You Should Embrace Big Data […] Big data, big data, big data. Yes, we are all sick of hearing these words, but let’s stop kidding ourselves. It’s not just the latest buzz phrase, it’s here to stay. Good news is that it’s not all that bad. In a […]
[Free Workshop – UPMC] BigDataFr recommends: Stochastic Algorithms for Big Data – June 17, 2016 – Paris
BigDataFr recommends: [1-day Workshop] Stochastic Algorithms for Big Data When: June 17, 2016 – 9am – 5pm (from 9:00 to 17:00) Location: Université Pierre et Marie Curie (UPMC) Organizers: Stéphane Gaiffas (Ecole Polytechnique) & Gilles Pagès (UPMC-LMPA) Stochastic algorithms for optimization have recently gain a lot of attention with the development of big data sets, because […]
[Free Workshop BigData – UPMC] BigDataFr recommends: Stochastic Algorithms for Big Data – June 17, 2016 – Paris
BigDataFr recommends: [1-day Workshop] Stochastic Algorithms for Big Data When: June 17, 2016 – 9am – 5pm (from 9:00 to 17:00) Where: Université Pierre et Marie Curie (UPMC) Organizers: Stéphane Gaiffas (Ecole Polytechnique) & Gilles Pagès (UPMC-LMPA) Stochastic algorithms for optimization have recently gain a lot of attention with the development of big data sets, because […]
[CNRS Le Journal] BigDataFr recommande : Faire parler les données de santé
BigDataFr recommande : Faire parler les données de santé […] Avec près de 1,2 milliard de feuilles de soins par an, le Système national d’information inter-régimes de l’Assurance maladie (Sniiram) est l’une des plus grosses bases de données de santé au monde. Ce foisonnement d’informations fait le bonheur de nombre de chercheurs. Mais son accès […]
[Data Science Central] BigDataFr recommends: Data Scientists Automated and Unemployed by 2025!
BigDataFr recommends: Data Scientists Automated and Unemployed by 2025! […] In a recent poll the question was raised “Will Data Scientists be replaced by software, and if so, when?” The consensus answer: Data Scientists automated and unemployed by 2025. Are we really just grist for the AI mill? Will robots replace us? As part of […]
[ZDNet] BigDataFr recommande : Fabrication : pourquoi l’IoT et le Big Data devraient propulser les États-Unis devant la Chine
BigDataFr recommande: Fabrication : pourquoi l’IoT et le Big Data devraient propulser les États-Unis devant la Chine […]Le Big Data et l’internet des objets sont deux forces technologiques en rapide expansion qui œuvrent souvent ensemble pour collecter les données. La promesse du big data dépend de la capacité d’une entreprise à utiliser un appareil connecté […]