Big data promises to upend the business intelligence market, but it won't do so until the tools around it become easier to use.
Matt Asay, 13/01/2015
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Digital Data
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O’Reilly Media released the results of its second-annual data science salary survey on Thursday (available for free download here), and the results were not too surprising. Essentially, it shows that people who work with tools designed for big data, machine learning, statistical computing and cloud computing make more money — often between $20,000 and $30,000... Derrick Harris, 04/12/2014 
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Le mot « donnée » est utilisé tous les jours. Mais son sens s’est perdu. Pourtant il est magnifique quand on le regarde avec une attention toute étymologique : « donnée », quelque chose qui est du registre du don. On n’en est plus là. La donnée est devenue une denrée, un bien monnayable, un nouvel or noir pour les nouveaux Rockefeller. Et un comble, la donnée ne nous appartient plus totalement dès qu’elle est produite tout au long de la journée et de la vie : le post sur Facebook, la recherche sur Google, le déplacement avec Foursquare, … Pierre Paperon, 18/09/2014
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Cette infographie illustre quelques unes des approches sectorielles et métiers en matière de Big Data. Elle est extraite de l'étude MARKESS menée auprès de plus de 220 décideurs métiers et informatiques au sein d'entreprises et administrations en France sur leurs...
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INRIA : « tout le monde confond Big Data et Machine Learning » La Revue du digital Les articles des journalistes et les échanges sur les réseaux sociaux montrent la confusion qui existe entre le Big Data et l'analyse prédictive, également appelée...
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Data scientists are fast becoming the rock stars of the 21st century. Thanks in part to Nate Silver's eerily accurate election predictions and Paul DePodesta's baseball-revolutionizing Moneyball techniques, math nerds have become celebrities. It's debatable how much their work differs from what statisticians have done for years, but it's a growing field, and many companies are desperate to hire their own data scientists. The irony is that many of these math nerds aren't as math nerdy as you might expect.
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How data is opening doors, revolutionizing science, and connecting the world. Anum Azam, 27/04/2014
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Ok. J'explique rapidement le titre un tantinet vulgaire. A l'occasion de la conférence CHI 2014 (sur les interfaces / interactions homme-machine) un groupe d'étudiants a publié un site sur un prototype un peu particulier dédié au "quantified self" : des toilettes. Des "Quantified Toilets" très exactement. Et oui. Olivier Ertzscheid, 02/05/2014
Pierre Tran's insight:
Des Quantified Toilets à la femme qui voulait cacher sa grossesse, en passant par l'interprétation freudienne de la rétention des données, pourquoi les données, c'est de la merde. La grande illusion c'est de croire que plus il y a de données, plus le profilage sera consistant.
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qz
For many businesses, big data is superfluous. Except, a recently-published paper on the mathematics of big data reveals, when it isn't. It turns out there is a kind of data that, like black holes or evil wizards of Middle Earth, only becomes more powerful the larger it grows. What's more, suggest researchers Enric Junqué de Fortuny, David Martens...
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Que recouvre au juste le terme de "Data Scientist" ? Quelles sont ses compétences ? Pourquoi ces profils seront-ils très recherchés ces prochaines années ?
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It’s prediction time again. With all of the certainty that many outlets are predicting for 2014, we decided to look a little farther ahead. Here are some predictions about the ways that real-time data analytics will change our lives.
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Data Science Weekly Newsletter Issue 4: news, articles and jobs related to Data Science
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L’écosystème dit « Big Data » est extrêmement riche et varié, et que les projets open ou commerciaux fleurissent chaque semaine. Le but de cet article est de donner un aperçu des principaux acteurs technologiques et des cas d’utilisation que l’on peut leur associer.
Pierre Tran's insight:
Petit panorama de l'écosystème Big Data aujourd'hui. On retiendra 3 acteurs principaux : Hadoop, Cassandra et Mahout.
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Comment procéder? Une piste émergente est l’ethical data mining. Avec le développement des technologies de Big Data, les algorithmes qui exploitent les flux de données jouent un rôle de plus en plus décisif dans les choix des individus. En facilitant nos choix, en les façonnant, ils participent à leur façon à l’organisation de la vie sociale. On assiste ainsi à l’émergence discrète d’un « pouvoir » algorithmique alimenté essentiellement par des données brutes. Jérôme Béranger, 22/12/2014
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Le Big Data en entreprise, c’est encore beaucoup d’infrastructure : 850 millions de dollars (stockage et serveurs) en 2013 sur un marché total évalué à 2,3 milliards par IDC. Pour les sociétés de services et les éditeurs, les opportunités sont là aussi.
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Pour 90% des décideurs d'entreprise le traitement massif de données va engendrer un bouleversement au moins aussi important que celui d'Internet. Dixit une étude d'Accenture. Antoine Crochet- Damais, 11/09/2014
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Think users, not technology providers. For those of you still scratching your head over the ins-and-outs of Hive, Spark and Pig, don't bother. There's a race on to make complex Big Data technology like Hadoop easy for the lay user, and it has the added benefit of making you rich. Matt Asay., 10/09/2014
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Si les formations Big Data existent depuis 2013 en France (Télécom Paris, ENSAE, HEC), les MOOCs restent le moyen privilégié pour les futurs data scientists
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fgiasson
I did write hundred of thousands of line of codes with one goal in mind: leveraging the ideas and concepts of the Semantic Web to make me, other developers, ontologists and data-scientists working more accurately and efficiently with any kind data. However, even after doing all that, I was still feeling a void: a disconnection between how I was think about data and how I was manipulating it using the programming languages I was using, the libraries I was leveraging and the web services that I was developing. Frédéric Giasson, 26/05/2014
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Big data. You’ve heard about it. You’ve read about it. Maybe you’re building tools that are shaping it. No matter if you’ve taken advantage of it or not, big data has the power to let you analyze success with more accuracy. KES THYGESEN, 02/05/2014
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This is the first of a couple columns about a growing trend in Artificial Intelligence (AI) and how it is likely to be integrated in our culture. Computerworld ran an interesting overview article on the subject yesterday that got me thinking not only about where this technology is going but how it is likely to affect us not just as a people. but as individuals. How is AI likely to affect me? The answer is scary. Robert X. Cringely, 16/04/2014
Pierre Tran's insight:
L'intelligence artificielle, telle que conçue dans les années 80 à base d'algorithmes et de puissance informatique, a échoué. Aujourd'hui, les ordinateurs se nourrissent de big data et apprennent par eux-mêmes. Ceux qui prédisent le futur ont tendance à surestimer le changement à court terme et à sous-estimer celui à long terme.
Pierre Tran's curator insight,
April 18, 2014 12:56 AM
L'intelligence artificielle, telle que conçue dans les années 80 à base d'algorithmes et de puissance informatique, a échoué. Aujourd'hui, les ordinateurs se nourrissent de big data et apprennent par eux-mêmes. Ceux qui prédisent le futur ont tendance à surestimer le changement à court terme et à sous-estimer celui à long terme.
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Tracing the origins of the term “Big Data” shows how digital technology is changing the way words and ideas develop and spread, and how they are studied.
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Data is becoming so important to understand and building a business that you need someone at the top to evaluate what data business should collect and how to make sense of it all.
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The rapidly rising term "Data Scientist" caught up with "Statistician" and surpassed "Data Miner" on Google Trends. However, Statistics remains a lot more popular than "Data Science", which begs the question: What do Data Scientists do? Clearly, it is not Data Science.
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Volume infini, temps réel et formats déstructurés caractérisent les données du Big Data. De leur capacité à gérer et analyser ces données dépend la compétitivité des entreprises, des organisations et des territoires. L'AWT fait le point sur un phénomène au coeur de la révolution numérique.
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