BigDataFr recommande : La véritable histoire du Big Data et de son impact ‘L’histoire de Jeffrey Hammerbacher sert de fil d’Ariane à Steve Lohr, Prix Pulitzer et journaliste d’enquête au New York Times, dans son ouvrage consacré à la révolution du Big Data (1). Jeffrey Hammerbacher, à 32 ans, est une star. Son parcours l’a […]
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[Silicon] BigDataFr recommande :Gérard Peliks, ILV : Le métier de RSSI ne va pas disparaître, mais évoluer #datascientist
BigDataFr recommande : Gérard Peliks, ILV : Le métier de RSSI ne va pas disparaître, mais va évoluer Expert en sécurité de l’information et directeur adjoint du MBA management de la sécurité des données numériques de l’Institut Léonard de Vinci (ILV), Gérard Peliks a identifié les métiers les plus attendus des recruteurs et les métiers […]
[Forbes] BigDataFr recommends: Big Data In Big Oil: How Shell Uses Analytics
BigDataFr recommends: Big Data In Big Oil: How Shell Uses Analytics To Drive Business Success ‘The oil and gas industries are facing major challenges – the costs of extraction are rising and the turbulent state of international politics adds to the difficulties of exploration and drilling for new reserves. In the face of big problems, […]
[economiematin] BigDataFr recommande : Data Scientist – le métier le plus attrayant du XXIe siècle ?
BigDataFr recommande : Data Scientist : le métier le plus attrayant du XXIe siècle ? ‘Il y a fort à parier, en effet, que les Data Analysts ou encore Data Scientists vont acquérir une certaine popularité et se faire approcher par des entreprises qui commencent à prendre conscience que l’analyse de données à grande échelle, […]
[O’R] BigDataFr recommends: Validating data models with Kafka-based pipelines #datascientist #machinelearning #kafka #hadoop #cloudera
BigDataFr recommends: Validating data models with Kafka-based pipelines ‘A/B testing is a popular method of using business intelligence data to assess possible changes to websites. In the past, when a business wanted to update its website in an attempt to drive more sales, decisions on the specific changes to make were driven by guesses; intuition; […]
[Forbes] BigDataFr recommends: Capitalize On Social Media With Big Data Analytics
BigDataFr recommends: Capitalize On Social Media With Big Data Analytics ‘Social media promises to accelerate innovation, drive cost savings and strengthen brands through mass collaboration. Companies across every industry are using it to hype new products and services, and also monitor what people are saying about their brand. And yet, most struggle to measure the […]
[Rue89] BigDataFr recommande : Big data, la machine qui veut vous faire rentrer dans les cases
BigDataFr recommande : Big data, la machine qui veut vous faire rentrer dans les cases ‘Vous voulez connaître les habitudes des usagers de téléphonie mobile ? « Big data ». Vous voulez rejoindre une clientèle ciblée sur le Web ? Big data. Vous voulez décoder le secret des séries qui cartonnent sur Netflix ou savoir […]
[LesEchos] BigDataFr recommande : Comment traiter les données à l’âge de l’Internet des objets ?
BigDataFr recommande : Comment traiter les données à l’âge de l’Internet des objets ? ‘ Les utilisations concrètes ne manquent pas, depuis l’industrie manufacturière où les données collectées sur des machines défectueuses sont exploitées pour évaluer de futurs dysfonctionnements potentiels jusqu’aux projets agricoles où le matériel agricole connecté permet de cerner un microclimat dans un […]
[O’R] BigDataFr recommends: BigDataFr recommends: Designers as data scientists #datascientist
BigDataFr recommends: Designers as data scientists ‘It might feel like using data is big news now, but the truth is that we’ve been using data for a long time. For the past 20 years, we’ve been moving and replicating more and more experiences that we used to have in the physical world into the digital […]
[arXiv] BigDataFr recommends: Identifying Dwarfs Workloads in Big Data Analytics #datascientist #machinelearning
BigDataFr recommends: Identifying Dwarfs Workloads in Big Data Analytics ‘Big data benchmarking is particularly important and provides applicable yardsticks for evaluating booming big data systems. However, wide coverage and great complexity of big data computing impose big challenges on big data benchmarking. How can we construct a benchmark suite using a minimum set of units […]