présente Les Formations supérieures Big Data Incontournables: A ne pas manquer : Présentation du Label Big Data de l’UPMC Date : Vendredi 29 mai 2015 – 14h, Université Pierre et Marie Curie (UPMC), Paris 5e L’accès au Label Big Data de l’UPMC nécessite impérativement l’inscription à l’une des 5 filières du Master de Mathématiques et […]
Documentation
[O’R] BigDataFr recommends: Zeta Architecture: Hexagon is the new circle
BigDataFR recommends: Zeta Architecture: Hexagon is the new circle An enterprise architecture solution for scale and efficiency « Data processing in the enterprise goes very swiftly from “good enough” to “we need to be faster!” as expectations grow. The Zeta Architecture is an enterprise architecture that enables simplified business processes and defines a scalable way for […]
[Vienna Gödel Lecture]#datascientist #machinelearning BigDataFr recommends Peter Norvig: How Computers Learn
BigDataFr recommends:Peter Norvig: How Computers Learn « Peter Norvig talks about his long experience in Artificial Intelligence and Machine Learning. Computer scientists have developed complex programming languages and systems to allow us to describe, step-by-step how to solve problems such as keeping bank statements balanced. But there are other problems that we can’t articulate how to […]
[Orange Business] BigDataFr recommande: Paroles d’experts: les tendances du Big Data
BigDataFr recommande: Paroles d’experts: les tendances du Big Data « Les données numériques représentent aujourd’hui plus de 99% des données mondiales et font plus que doubler tous les 14 mois. Nous voyons, dans l’explosion des données générées par les objets connectés et les activités humaines personnelles ou entreprises, l’émergence ultra rapide d’un nouveau paradigme, celui de […]
[Mckinsey] #data #datanalytics #marketing BigDataFR recommends: Getting big impact from big data
BigDataFr recommends: Getting big impact from big data « The world has become excited about big data and advanced analytics not just because the data are big but also because the potential for impact is big. Our colleagues at the McKinsey Global Institute (MGI) caught many people’s attention several years ago when they estimated that retailers […]
[G9+ & RenaissanceNumerique] #datascientist #machinelearning BigDataFr recommande le Livre blanc « Big Data : l’accélérateur d’innovation »
BigDataFr recommande le livre blanc « Big Data : l’accélérateur d’innovation » « Le G9+ en partenariat avec le think tank Renaissance Numérique, a publié un livre blanc sur un sujet majeur pour notre société : le Big Data prédictif. Il s’agit du troisième livre blanc publié par le think tank du numérique et éclaireur de tendances qui […]
[computerworld] #datascientist #datascience BigDataFr recommends: The data science ecosystem
BigDataFr recommends: The data science ecosystem « Data science isn’t new, but the demand for quality data has exploded recently. This isn’t a fad or a rebranding, it’s an evolution. Decisions that govern everything from successful presidential campaigns to a one-man startup headquartered at a kitchen table are now based on real, actionable data, not hunches […]
[zevross] BigDataFr recommends: #datascientist Map and analyze raster data in R
BigDataFr recommends: Map and analyze raster data in R « The amount of spatial analysis functionality in R has increased dramatically since the first release of R. In a previous post, for example, we showed that the number of spatial-related packages has increased to 131 since the first R release. This means, of course, that more […]
[O’R]#datascientist #hadoop BigDataFr recommends: A real-time processing revival
BigDataFr recommends: A real-time processing revival Things are moving fast in the stream processing world. « There’s renewed interest in stream processing and analytics. I write this based on some data points (attendance in webcasts and conference sessions; a recent meetup), and many conversations with technologists, startup founders, and investors. Certainly, applications are driving this recent […]
[silicon] BigDataFr recommende: #datascientist #machinelearning Machine Learning contre statistiques « classiques » : qui remportera le match
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. […]