BigDataFr recommends: Measuring Economic Activities of China with Mobile Big Data Subjects: Social and Information Networks (cs.SI); Computers and Society (cs.CY) […] Emerging trends in smartphones, online maps, social media, and the resulting geo-located data, provide opportunities to collect traces of people’s socio-economical activities in a much more granular and direct fashion, triggering a revolution […]
Actualités
[La Tribune] BigDataFr recommande : Algorithmes : amis ou ennemis ?
BigDataFr recommande : Algorithmes : amis ou ennemis ? […]Le mot magique est lâché : « Notre appli a été conçue sur la base de puissants algorithmes qui prennent leur source dans le big data ». Cette phrase, souvent prononcée par les développeurs d’applications et de services internet, témoigne de la force de ce mot […]
[informationweek] BigDataFr recommends: Data Science Skills Gap, Pokemon Go Maps: Big Data Roundup
BigDataFr recommends: Data Science Skills Gap, Pokemon Go Maps: Big Data Roundup Microsoft’s new professional degree program will debut with a Data Science degree pilot, Facebook’s CEO plans to benefit from Microsoft Graph and Delve across its new Office 365 deployment and its own Facebook at Work, and Gartner says IT organizations know that analytics […]
[Analyticsvidhya – Top] BigDataFr recommends: 10 Analytics / Data Science Masters Program by Top Universities in the US
BigDataFr recommends: 10 Analytics / Data Science Masters Program by Top Universities in the US […] Doing Post-graduation in the United States of America (USA) is a dream of countless students across the world. Every year, million of students worldwide appear in examinations like GREs, SATs, TOEFL with a hope of studying in the top […]
[CIO] BigDataFr recommends: How to hire for the right big data skill set
BigDataFr recommends: How to hire for the right big data skill set Data science is a hot new industry, but what skills and background do you need to break into the field? Essentially, data science, data engineering and data analytics are broad — and sometimes ambiguous — terms that describe a litany of skills and […]
[Institut Mines Telecom] BigDataFr recommande : Quelles promesses et quels défis pour l’intelligence artificielle ?
BigDataFr recommande: Quelles promesses et quels défis pour l’intelligence artificielle ? […] Nouvel opus des cahiers de veille de la Fondation Télécom avec une grande thématique transversale : les intelligences artificielles. Ce cahier (8e de la série) fait un état de l’art de la recherche en IA dans le monde et présente les nombreuses recherches […]
[JDN] BigDataFr recommande : Intelligence artificielle, Machine Learning et bot : opportunités et défis de l’expérience client du futur
BigDataFr recommande: Intelligence artificielle, Machine Learning et bot : opportunités et défis de l’expérience client du futur […] Anticiper les besoins et les comportements des clients Le premier facteur est lié au changement du comportement des consommateurs. Selon une étude CEB de 2014, 57% du cycle d’achat est déjà engagé lors du premier contact d’un […]
[Dataconomy] BigDataFr recommends: 10 Online Big Data Courses and where to find them – 2016
BigDataFr recommends:10 Online Big Data Courses and where to find them – 2016 […] Who doesn’t want to learn about data scientist these days? The field is still hot, and the ample job listings for data scientists might make folks working in other fields instantly jealous. For young students, there are full degree programs and […]
[ZDNet] BigDataFr recommande : La formation sur les métiers en tension : une solution au chômage IT ?
BigDataFr recommande: Football – La France l’emporte face à l’Allemagne et l’IA de Microsoft […] Chômage et pénurie peuvent-ils cohabiter dans un même secteur ? Oui, défend depuis des années l’ancien président de Syntec Numérique, Guy Mamou-Mani. « Nous vivons une véritable pénurie de ressources. Tous les chefs d’entreprise présents savent que nous avons du mal […]
[Datasciencecentral] BigDataFr recommends: Applications of Deep Learning
BigDataFr recommends: Applications of Deep Learning […] This post highlights a number of important applications found for deep learning so far. It is well known that 80% of data is unstructured. Unstructured data is the messy stuff every quantitative analyst tries to traditionally stay away from. It can include images of accidents, text notes of […]