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Data Analysis

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Infographic: Data Visualization Tools For Data scientists & analysts. Here is a famous quote on learning: We Learn . . . 10% of what we read 20% of what we hear 30% of what we see 50% of what we see and hear 70% of what we discuss 80% of what we experience 95% of what we teach others. If we create a similar ordering on ability to interpret data in various forms – the order will surely look like this: Text < Table < Charts < Interactive Charts On the other hand, the amount of data which needs processing and interpretation is increasing by the second. Combined, these two factors are making data visualization an integral form of data science workflow – probably more important than ever before. In order to address this need for creating simple, yet powerful visualization, there are multiple tools which can come in handy. What do you think about the infographic? P.S. If you like what you just read & want to continue your analytics learning, subscribe to our emails, follow us on twitter or like our facebook page.

Related May 8, 2015 In "Business Analytics" Wikistat.fr. St m explo acp. Eric Berlow and Sean Gourley: Mapping ideas worth spreading. Snake Oil Supplements — Information is Beautiful. Updated September 2015 with a revitalising boost of fresh data. New entries include melatonin, proving travellers were right about its effect on sleep; and good evidence for Vitamin D for flu, bones and long life. Evidence for valerian as a cure for anxiety has dropped, as has any likelihood that cranberry juice has impact on urinary infections. Thanks to visitor suggestions we’ve added entries for supplements that may in some cases be harmful, including Vitamin A, which has been linked to birth defects.

Note: You might see multiple bubbles for certain supplements. This visualisation generates itself from this Google Doc. As ever, we welcome your thoughts, crits, comments, corrections, compliments, tweaks, new evidence, missing supps, and general feedback. UW Interactive Data Lab. Tutoriel Hadoop. Hadoop est un système distribué, tolérant aux pannes, pour le stockage de données et qui est hautement scalable.

Cette capacité de monter en charge est le résultat d'un stockage en cluster à haute bande passante et répliqué, connu sous l'acronyme de HDFS (Hadoop Distributed File System) et d'un traitement distribué spécifique et robuste connu sous le nom de MapReduce. Hadoop traite et analyse une multitude de nouvelles et anciennes données pour en extraire de la connaissance significative sur les opérations commerciales. Concrètement les données sont déplacées vers un nœud de calcul.

Puis Hadoop va traiter la donnée là où elle se trouve. Hadoop permet de répondre aux problématiques suivantes : l'analyse des événements - quelles séries d'étapes mènent à un achat ou à une signature ; l'analyse de clics sur des flux web à grande échelle ; l'assurance des revenus et l'optimisation des prix ; la gestion des risques financiers ; et beaucoup d'autres… Logs informatiques. «La façon dont Yahoo! Réseaux sociaux : ce que valent vos données personnelles.

Les traces que nous laissons en ligne sont une mine d’or pour les publicitaires ! Découvrez pourquoi. C'était le deal de départ. Internet, c’est gratuit, mais, en échange, l’utilisateur doit accepter de naviguer entre les pubs. Sauf qu’avec la numérisation massive de la vie quotidienne – e-mails, recherches sur Google, «like» sur Facebook, photos postées sur Instagram, tweets sur l’actualité, achats réalisés sur Amazon – le consommateur livre toujours plus d’informations sur ses goûts et son profil.

Age, sexe, profession, loisirs, mais aussi opinions politiques ou religion, les traces que nous laissons en ligne sont multiples. Des millions de données, appelées «big data», qui sont triturées par les géants du Web et mises à la disposition des annonceurs pour qu’ils y fassent plus de pubs, mieux ciblées. L’internaute qui, grâce à ce ciblage, se voit offrir des annonces en rapport avec ses besoins n’y a longtemps rien trouvé à redire. Nathalie Villard. Playlist: 6 beautiful talks by data artists. In the information age we have access to more data and knowledge than at any previous point in human history.

But more accessible data doesn’t necessarily mean more processable data — tax returns, court cases and newspaper archives may be available to the public, but they are often hard to interpret and understand. Data artists process this mess of information for us and break it down into comprehensible pieces, often enhancing it by placing it in deeper contexts and by finding surprising patterns. The designers and artists below are on the cutting edge of this work, experimenting with new technologies to take numbers and facts and turn them into beautiful multimedia works of art and knowledge. Nathalie Miebach: Art made of stormsNathalie Miebach’s art is both beautiful and informative: she sculpts colorful models using weather data, and then converts this information into musical scores.

Aaron Koblin: Artfully visualizing our humanityNumbers can humanize us. Making sense of too much data | TED Playlists. Aaron Koblin : voir notre humanité avec un oeil d'artiste. Kaggle, le site qui transforme le « big data » en or. Cette start-up présente le traitement des données scientifiques et la modélisation prédictive comme la promesse « de fortune, de gloire et de plaisir ». Le Monde.fr | • Mis à jour le | Par Mathilde Damgé Matthieu Scordia a présenté, mercredi 11 décembre à Paris, ses « trucs » pour gagner. L'actuel numéro un français sur Kaggle, un site de concours de « big data » (de traitement de gros volumes de données, en français), expliquera à ses collègues comment il compte améliorer Yandex, le Google russe, en « tunant » des algorithmes récupérés sur une librairie participative.

Pour ce concours, organisé par Yandex lui-même ainsi que d'autres moteurs de recherche (Yahoo! « Nous transformons la science des données en sport », clame Kaggle. En réalité, c'est autant un loisir de « nerd » que du temps gagné pour les entreprises en recherche et développement, voire en recrutement lorsque les besoins de « data scientists » se font sentir. Comment fonctionne Kaggle ? Science des données. Les différentes disciplines de la science des données. En termes généraux, la science des données est l'extraction de connaissance d'ensembles de données[1],[2]. La science des données est un domaine interdisciplinaire qui utilise des méthodes, des processus, des algorithmes et des systèmes scientifiques pour extraire des connaissances et des idées de nombreuses données structurelles et non structurées. Elle est souvent associée aux Big Data et à l'analyse des données. Elle utilise des techniques et des théories tirées de nombreux domaines dans le contexte des mathématiques, des statistiques, de l'informatique, de la théorie et des technologies de l'information.

La science des données (en anglais data science[4]) est une discipline qui s'appuie sur des outils mathématiques, de statistiques, d'informatique (cette science est principalement une « science des données numériques »[5]) et de visualisation des données. Objectifs[modifier | modifier le code] Histoire[modifier | modifier le code] Intro ds from dm to bd. Cartographie de l’information : gadget ou outil d’entreprise ? »

Les points de même couleur et proches représentent des individus ayant des similarités (lieu de travail, entreprise par exemple) et / ou partageant un ensemble contacts en commun. Alors que l’on parle souvent de surabondance de l’information et que l’on cherche des remèdes pour diminuer ou minimiser ce flux d’information, la cartographie peut être un premier élément de réponse. Sans résoudre le fond du problème – s’il en est vraiment un – la cartographie de l’information dispose de plusieurs atouts face à des stocks et des flux d’information qui sont de plus en plus importants. Tout d’abord, la cartographie de l’information structure l’information.

Mais l’on pourrait dire que sur le fond, ces atouts sont plus liés à du calcul statistique (un des exemples est le text mining pour identifier les thèmes et termes saillants permettant de construire des cluster) ou à l’exploitation des méta données des objets observés, plus qu’à la cartographie elle-même. Portail Européen de l'Open Data - My Mooc. Open Data Barometer. OpenDataMonitor. Supports de cours -- Data Mining, Data Science et Big Data Analytics.

Cette page recense les supports utilisés pour mes enseignements de Machine Learning, Data Mining et de Data Science au sein du Département Informatique et Statistique (DIS) de l'Université Lyon 2, principalement en Master 2 Statistique et Informatique pour la Science des donnéEs (SISE), formation en data science, dans le cadre du traitement statistique des données et de la valorisation des big data. Je suis très attentif à la synergie forte entre l'informatique et les statistiques dans ce diplôme, ce sont là les piliers essentiels du métier de data scientist. Attention, pour la majorité, il s'agit de « slides » imprimés en PDF, donc très peu formalisés, ils mettent avant tout l'accent sur le fil directeur du domaine étudié et recensent les points importants.

Cette page est bien entendu ouverte à tous les statisticiens, data miner et data scientist, étudiants ou pas, de l'Université Lyon 2 ou d'ailleurs. Nous vous remercions par avance. Ricco Rakotomalala – Université Lyon 2. R: The R Project for Statistical Computing. 22 free tools for data visualization and analysis. You may not think you've got much in common with an investigative journalist or an academic medical researcher. But if you're trying to extract useful information from an ever-increasing inflow of data, you'll likely find visualization useful -- whether it's to show patterns or trends with graphics instead of mountains of numbers, or to try to explain complex issues to a nontechnical audience.

There are many tools around to help turn data into graphics, but they can carry hefty price tags. The cost can make sense for professionals whose primary job is to find meaning in mountains of information, but you might not be able to justify such an expense if you or your users only need a graphics application from time to time, or if your budget for new tools is somewhat limited. If one of the higher-priced options is out of your reach, there are a surprising number of highly robust tools for data visualization and analysis that are available at no charge.

Data cleaning. Gephi - The Open Graph Viz Platform.