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Knowing Your Neighbours: Machine Learning on Graphs. By Pantelis Elinas, senior machine learning research engineer. We live in a connected world and generate a vast amount of connected data. Social networks, financial transaction systems, biological networks, transportation systems, and a telecommunication nexus are all examples. The paper citation network displayed in Figure 1 is another example of connected data. Figure 1: Visualisation of a paper citation network. The nodes represent research papers, while the edges illustrate citations between papers, with the various colour indicative of a report’s subject, with seven colours coding seven topics. In this article, we will provide an introduction to the assorted types of connected data, what they represent, and the challenges we can solve.

Definitions and types of networks A graph data structure has two basic elements: nodes and edges (see Figure 2 below). Figure 2: The basic components of a graph (undirected in this case) are nodes and edges. What can we learn from graphs? References: TensorFlow : tout savoir sur la bibliothèque Machine Learning open source. TensorFlow est une bibliothèque open source de Machine Learning, créée par Google, permettant de développer et d’exécuter des applications de Machine Learning et de Deep Learning. Découvrez tout ce que vous devez savoir à son sujet. Le Machine Learning est une technologie qui peut s’avérer extrêmement utile pour de nombreux cas d’usage, mais qui s’avère malheureusement complexe à manipuler. L’acquisition de données, l’entraînement de modèles, de déploiement de réseaux de neurones requièrent à l’origine d’importantes compétences techniques. Cependant, grâce aux différents frameworks de Machine Learning, l’accès à cette technologie s’est beaucoup simplifié au fil des années.

TensorFlow : qu’est-ce que c’est ? Créé par l’équipe Google Brain en 2011, sous la forme d’un système propriétaire dédié au réseaux de neurones de Deep Learning, TensorFlow s’appelait à l’origine DistBelief. TensorFlow regroupe un grand nombre de modèles et d’algorithmes de Machine Learning et de Deep Learning.

10 Deep Learning Terms Explained in Simple English. Deep Learning is a new area of Machine Learning research that has been gaining significant media interest owing to the role it is playing in artificial intelligence applications like image recognition, self-driving cars and most recently the AlphaGo vs. Lee Sedol matches. Recently, Deep Learning techniques have become popular in solving traditional Natural Language Processing problems like Sentiment Analysis. For those of you that are new to the topic of Deep Learning, we have put together a list of ten common terms and concepts explained in simple English, which will hopefully make them a bit easier to understand.

Perceptron In the human brain, a neuron is a cell that processes and transmits information. A perceptron will take several inputs and weigh them up to produce a single output. Artificial Neural Networks Artificial Neural Networks (ANN) are models influenced by biological neural networks such as the central nervous systems of living creatures and most distinctly, the brain.

Génération automatique de donnés. Snips a de l’ambition. La start-up française se donne dix ans pour mettre un assistant vocal dans tous les objets de la planète. Rien que ça. Et le compte à rebours a commencé début 2017 avec l’ouverture de sa plate-forme : snips.ai. En quelques clics, elle permet de programmer n’importe quel produit – une télévision, une voiture, ou une machine à café – afin qu’il puisse être activé à partir d’une demande exprimée en langage naturel. En lieu et place des boutons, des télécommandes et autres clés électroniques, nous pourrions bientôt nous contenter de commander : « Branche-moi sur la chaîne météo » ; « Verrouille les portes » ; « Un café serré, vite ! »… La chose est en soi intéressante, et de fait, l’accueil client a été excellent. Mais la valeur ajoutée de Snips va plus loin, beaucoup plus loin. Et ça marche. La génération automatique de données est-elle la solution aux problèmes parfois insolubles dans lesquelles les Big data nous ont plongé ?

Et c’est une bonne nouvelle. BUILDING GDPR IMPLEMENTATION PLAN IN 10 STEPS | Christophe Baur, CIPP / E. Big Data Ecosystem - Useful Stuff. “Big-data” is one of the most inflated buzzword of the last years. Technologies born to handle huge datasets and overcome limits of previous products are gaining popularity outside the research environment. The following list would be a reference of this world. It’s still incomplete and always will be. Frameworks Apache Hadoop: framework for distributed processing. Distributed Programming Distributed Filesystem Key-Map Data Model Document Data Model Actian Versant: commercial object-oriented database management systems Amazon SimpleDB: a highly available and flexible non-relational data store that offloads the work of database administrationBigchainDB: The scalable blockchain database.Clusterpoint: a database software for high-speed storage and large-scale processing of XML and JSON data on clusters of commodity hardwareCrate Data: is an open source massively scalable data store.

Key-value Data Model Aerospike: NoSQL flash-optimized, in-memory. Graph Data Model NewSQL Databases Data Ingestion. The (Not So) New Data Scientist Venn Diagram. This post outlines a (relatively) new(er) Data Science-related Venn diagram, giving an update to Conway's classic, and providing further fuel for flame wars and heated disagreement. I thought Drew Conway's early attempt at defining data science by Venn diagram was formidable, if not ultimately flawed due mostly to the passage of time, along with a shifting perception of what data science actually is. It used to be a great way to visually attempt to explain to people what it is you did or aspired to do, when, after attempting a considered and well-constructed verbal explanation, you got only a blank stare in return.

Or some retort like, "Oh, you do Big Data? " Or the wildly more elementary (and incredibly frustrating), "Do you work with computers? I was never a fan of the inclusion of "Hacking Skills" in the diagram for some reason, since that seems more a skills of data scientists (practitioners) as opposed to the field of data science itself. More complex than "the original? " Related: Machine Learning: An In-Depth, Non-Technical Guide - Part 1 – InnoArchiTech | Innovation, enterprise and SaaS cloud-based software and data solutions, machine learning, artificial intelligence, data science, and big data.

Chapters Introduction Welcome! This is the first chapter of a five-part series about machine learning. Machine learning is a very hot topic for many key reasons, and because it provides the ability to automatically obtain deep insights, recognize unknown patterns, and create high performing predictive models from data, all without requiring explicit programming instructions. Despite the popularity of the subject, machine learning's true purpose and details are not well understood, except by very technical folks and/or data scientists. This series is intended to be a comprehensive, in-depth, and non-technical guide to machine learning, and should be useful to everyone from business executives to machine learning practitioners. Note that most of the topics discussed in this series are also directly applicable to fields such as predictive analytics, data mining, statistical learning, artificial intelligence, and so on.

Machine Learning Defined Machine Learning Process Overview Types of Learning. Cheatsheet - Python & R codes for common Machine Learning Algorithms. In his famous book – Think and Grow Rich, Napolean Hill narrates story of Darby, who after digging for a gold vein for a few years walks away from it when he was three feet away from it! Now, I don’t know whether the story is true or false. But, I surely know of a few Data Darby around me. These people understand the purpose of machine learning, its execution and use just a set 2 – 3 algorithms on whatever problem they are working on.

They don’t update themselves with better algorithms or techniques, because they are too tough or they are time consuming. Like Darby, they are surely missing from a lot of action after reaching this close! Today’s cheat sheet aims to change a few Data Darby’s to machine learning advocates. For the super lazy Data Darbies, we will make your life even easier. Keep this cheat sheet handy when you work on data sets. download the complete cheat sheet here: PDF Version Related Year in Review: Best of Analytics Vidhya from 2015 December 28, 2015 August 10, 2015.

DATA DRIVEN CULTURE. Ciblage de la clientèle : l'utilisation de la sémantique pour fournir un contenu intelligent. Comment faire pour y parvenir ? 26inPartager Adrian Carr, Vice-président, MarkLogic La sémantique (une technique permettant de créer des concepts et des catégories tout en fournissant du contexte) combinée au type de base de données approprié permet de créer un nouveau type d'application qui change la façon dont les consommateurs interagissent avec les données et informations.

Au lieu de passer du temps à trouver un contenu intéressant, c'est le contenu qui vient vous trouver. Cette approche, déjà employée avec succès par la très novatrice BBC pour ses sites Web de sport et d'actualité, transforme l'expérience de l'utilisateur et permet au public d'accéder à un tout nouvel univers de contenu, facile à découvrir et consulter. Parmi les avantages, la fidélité de la clientèle et l'opportunité d'utiliser un contenu existant et archivé de manière plus créative pour générer des revenus supplémentaires.

Autres articles. Social Media Monitoring, Analytics and Alerts Dashboard. S 2015 Hype Cycle for Emerging Technologies Identifies the Computing Innovations That Organizations Should Monitor. STAMFORD, Conn., August 18, 2015 View All Press Releases 2015 Hype Cycle Special Report Illustrates the Market Excitement, Maturity and Benefit of More Than 2,000 Technologies The journey to digital business continues as the key theme of Gartner, Inc.'s "Hype Cycle for Emerging Technologies, 2015. " New to the Hype Cycle this year is the emergence of technologies that support what Gartner defines as digital humanism — the notion that people are the central focus in the manifestation of digital businesses and digital workplaces. The Hype Cycle for Emerging Technologies report is the longest-running annual Hype Cycle, providing a cross-industry perspective on the technologies and trends that business strategists, chief innovation officers, R&D leaders, entrepreneurs, global market developers and emerging-technology teams should consider in developing emerging-technology portfolios.

Figure 1. Source: Gartner (August 2015) Autonomous (Stage 6): Autonomous represents the final post-nexus stage. Univariate Distribution Relationship Chart. Le « big data » vu par Monoprix. Technology Turns to Tracking People Offline. (Big) Data Marketing : le futur se prépare aujourd’hui ! Au fur et à mesure qu'il quitte les podiums des conférences pour arriver dans la vraie vie, le sujet "Big Data" prend une importance très différente selon la fonction et le niveau hiérarchique de la personne qui le prend en charge (DG, DSI, Directeur Marketing…). Mais pour tous, la révolution des Data que nous vivons est l’occasion de mettre en lumière un enjeu très stratégique pour les prochaines années : les entreprises vont devoir compter sur un véritable Système d’Information Marketing fort différent des architectures de gestion et production que les DSI avaient jusque-là mis en place.

L’impératif de demain : un Système d’Information Marketing alimenté par les (Big) Data Marketing. L’alliance du Big Data et de la technologie RFID en passe de révolutionner l’industrie. Le phénomène Big Data est désormais plus qu'un mot à la mode. Il devient une réalité concrète au même titre que la révolution de l'information joue un rôle de plus en plus crucial dans la croissance de tous les secteurs de l'industrie. A l’heure où les industries recherchent des solutions complètes de gestion de données pour exécuter leurs opérations et résoudre toutes sortes de problèmes, nous verrons que la technologie RFID devient l’outil du futur dans la gestion des Big Data. Comparé à l'étiquetage code à barres traditionnel, le tag RFID donne accès à des capacités de stockage de données supérieures tout en offrant une capacité de lecture plus élevée dans un laps de temps plus court.

Les avantages de l’utilisation de la technologie RFID pour gérer de manière efficace les grands volumes de données dans de nombreux secteurs professionnels verticaux n’étant plus à prouver, cette technologie offre désormais la possibilité de révolutionner le monde de l'industrie. A.I.D. reprend son indépendance. SOFT COMPUTING : Interactive : passer au data-driven marketing. Soft Computing annonce le lancement de son offre Soft Computing Interactive rassemblant toutes les expertises marketing et data on- et off-line pour accompagner les annonceurs dans la conception, la construction et la gestion de programmes de conquête et de fidélisation clients omnicanaux, rentables et innovants. Soft Computing Interactive, pour passer au data-driven marketing A la croisée de la communication, du digital, des marketing services et du Datamining, cette offre rassemble sous un seul et même toit toutes les compétences pour passer au data-driven marketing : planning stratégique, web, mobile, eCRM, social, création, big data, datamining, conseil fichier et légal, exécution et mesure de campagnes omni-canaux.

Booster d'acquisition, d'activation, et de fidélisation Modularité des interventions L'explosion big data Difficile conjugaison des expertises data et marketing. SOFT COMPUTING : Soft Computing, exposant à Big Data Expo les 16 et 17 octobre 2013. Big Data : présentation de cas concrets en marketing digital Soft Computing a accumulé plusieurs dizaines d'années hommes sur des projets concrets de Big Data appliqués au marketing digital et a réalisé des investissements conséquents en R&D. Le 16 octobre à 16 heures, animation d'un atelier « Big Data By Soft Computing » Il présentera des exemples concrets illustrant : L'augmentation des ventes croisées grâce à un moteur de recommandations en ligne pour un site de e-Commerce ; L'enrichissement de la connaissance et de l'interaction client et marché par une écoute active des réseaux sociaux ; Une amélioration de l'expérience client grâce au monitoring et à l'analyse des parcours client.

Des experts Big Data à votre écoute pendant 2 jours Les visiteurs pourront échanger librement sur notre stand avec nos experts Big Data pendant ce salon, sur des problématiques telles que : qu'en est-il réellement des retours sur investissements potentiels ? L'explosion big data. Back To Basics: The Definitions Of Data Driven Marketing And Analytics. More and more companies are realizing the potential of big data analytics and Data-Driven Marketing. For many business leaders, though, the core concepts surrounding a big data strategy are still relatively new –and unfortunately, they’re largely misunderstood. In fact, whenever I talk to a roomful of executives I’m almost always struck by how much confusion there is about fundamental terms, let alone higher-level computational nomenclature. So, I’d like to do whatever I can to help set the record straight. I’ve decided that every now and then, I’m going to devote a blog post to clarifying the definitions of a few terms we’re all hearing pop up with increasing frequency whenever we have a conversation about driving business value.

I firmly believe that in order to effectively communicate with one another –whether that’s between companies or within companies –we need to come to a shared understanding about essential big data vocabulary. Let’s start with the basics. What is analytics? Teradata eCircle lance la nouvelle version de sa solution Campaign Management.

Comment appliquer le big data au CRM ? - Marketing Professionnel - Marketing professionnel – Le marketing pour les professionnels. RTB = Media + Data + … Créa - Marketing Professionnel - Marketing professionnel – Le marketing pour les professionnels. L’intelligence de la donnée, c’est le Google de la data - Marketing Professionnel - Marketing professionnel – Le marketing pour les professionnels. Orchestrer les données du cross-canal pour un marketing user centric - Marketing Professionnel - Marketing professionnel – Le marketing pour les professionnels. SFR donne du sens aux big data « En Pratique. 7 – Les enjeux stratégiques du big data.

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Démarrer un projet Marketing Analytics : 4 étapes vers le succès - Nicolas Glady - , Données marketing, Études marketing, Marketing interactif, Marketing relationnel, Stratégie marketing. La data, une nouvelle arme de séduction massive. Marketers Flunk the Big Data Test - Patrick Spenner and Anna Bird. Big Data : les performances du digital marketing dépendent de plus en plus des données. Big Data : quelles sont les 8 compétences d’un bon data scientist ?