BigDataFr recommende: Machine Learning contre statistiques « classiques » : qui remportera le match ? « En matière de prédictions basées sur des données, le Machine Learning semble avoir le vent en poupe. Ses partisans mettent en avant l’adaptabilité de ces méthodes et leur capacité à produire des prédictions meilleures que la plupart des méthodes alternatives. […]
Author: Big Data
[DataJob] BigDataFR recommende: Talk de Gilles Babinet
Quelques pistes pour mieux comprendre BigDataFR recommende de visualiser le Talk de Gilles Babinet lors du DataJob 2014 Avec Gilles Babinet, Digital Champion France et Président de Captain Dash. Source : datajob.fr Actualité de Gilles Babinet : retrouver notre rubrique « A lire » son livre : ‘Big Data – penser l’homme et le monde autrement » Retrouver […]
[Decideo] #DataScientist: Avec le Big Data et Hadoop, les SGBD ‘legacy’ vont-ils disparaître ?
Avec le Big Data et Hadoop, les SGBD ‘legacy’ vont-ils disparaître ? Les SGBD (systèmes de gestion de bases de données) perdurent mais ils sont remis en question par le Big Data, même s’ils continuent de remplir leurs bons offices. Rappelons tout d’abord que les SGBD se rangent en 3 domaines cibles : – le […]
[DataJob] BigDataFR recommende: Big Data : Où en sont les entreprises françaises ?
Quelques pistes pour mieux comprendre BigDataFR recommende: DataJob 2014 – Big Data : Où en sont les entreprises françaises ? Quelle maturité dans l’exploitation des données ? Par Karim Ben Djemiaa et Vincent Placer, Directeur Associé chez EY Source : datajob.fr Pour aller plus loin : retrouvez les chiffres clés de l’enquête menée par […]
[Decideo] #datascientist Réveillez le Data Scientist qui est en vous !
#DataScientist: Réveillez le Data Scientist qui est en vous ! ‘Face à l’ampleur du Big Data et l’effet de mode qui l’accompagne, les entreprises nationales et internationales ont pris rapidement conscience des bénéfices qu’elles pouvaient en tirer et ont choisi de conserver cette profusion de données pour, dans un second temps, les exploiter et en […]
[cloudera] #datascientist BigDataFr recommends: Apache Kafka for Beginners
BigDataFr recommends: Apache Kafka for Beginners ‘When used in the right way and for the right use case, Kafka has unique attributes that make it a highly attractive option for data integration. Apache Kafka is creating a lot of buzz these days. While LinkedIn, where Kafka was founded, is the most well known user, there […]
[DataJob] #datascientist BigDataFr recommende: L’accès aux métiers du Big Data, quels profils pour quels jobs
#datascientist: quelques pistes pour mieux vous orienter En cette période d’inscription aux formations, BigDataFr recommende : L’accès aux métiers du Big Data, quels profils pour quels jobs ? Table ronde avec: – Frédérique Ville, Directrice de l’innovation chez Voyages-sncf.com – Jérome Lacaille, Expert en algorithmes chez Snecma – Florence d’Alché-buc, Professeur à Télécom-ParisTech, Institut Mines-Télécom […]
[sebastianraschka] BigDataFr recommends: #datascientist #MachineLearning – Artificial Neurons and Single-Layer Neural Networks
BigDataFr recommends: Artificial Neurons and Single-Layer Neural Networks ‘This article offers a brief glimpse of the history and basic concepts of machine learning. We will take a look at the first algorithmically described neural network and the gradient descent algorithm in context of adaptive linear neurons, which will not only introduce the principles of machine […]
[Basho] Relational to Riak
Relational to Riak ‘This whitepaper looks at why companies choose Riak over a relational database. We focus specifically on availability, scalability, and the key/value data model. Then we analyze the decision points that should be considered when choosing a non-relational solution and review data modeling, querying, and consistency guarantees. Finally, we end with simple patterns […]
[Smithsonianmag] Big data is getting so big, it’s slipping the surly bonds of Earth
Big data is getting so big, it’s slipping the surly bonds of Earth. A startup called Orbital Insight, which recently raised nearly $9 million in funding, is using satellite imagery and cutting-edge computing techniques to estimate global oil surplus, predict crop shortfalls before harvest time and spot retail trends by keeping track of the number […]