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Cleveland Clinic Researchers Use “Big Data” Approach to Identify Melatonin as Possible COVID-19 Treatment. Results from a new Cleveland Clinic-led study suggest that melatonin, a hormone that regulates the sleep-wake cycle and is commonly used as an over-the-counter sleep aid, may be a viable treatment option for COVID-19.
As COVID-19 continues to spread throughout the world, particularly with cases rising during what some have termed the “fall surge,” repurposing drugs already approved by the U.S. Food and Drug Administration for new therapeutic purposes continues to be the most efficient and cost-effective approach to treat or prevent the disease. According to the findings published today in PLOS Biology, a novel artificial intelligence platform developed by Lerner Research Institute researchers to identify possible drugs for COVID-19 repurposing has revealed melatonin as a promising candidate. Intelligence artificielle et Big Data au service du renseignement d’intérêt Air. Ce logiciel structure agrège et traite une multitude de données à l’aide de plusieurs outils d’intelligence artificielle.
À titre d’exemple, l’un peut traquer des transpondeurs d’avions ou un autre peut analyser les réseaux sociaux afin d’en extraire des informations d’intérêt Air. C-Cube, un outil prometteur Fondée en 2016 et membre du GICAT (Groupement des industries françaises de défense et de sécurité terrestres et aéroterrestres), la société EarthCube développe des solutions de surveillance basées sur l’analyse automatique d’informations géospatiales. Elle exploite les dernières avancées en matière d’intelligence artificielle appliquée à la détection pour effectuer automatiquement de la classification d’objets, de la détection de changements et de l’analyse de scène.
Leur logiciel C-Cube permet ainsi d’extraire et de fusionner de manière automatique de l’information dans des flux de données massifs multisources et multidomaines. Prédire les performances sportives avec les « Big Data » Les smartphones et les montres connectées ne sont pas de simples accessoires pour les sportifs.
Un chercheur du CNRS a développé un modèle mathématique simple pour étudier les performances des sportifs d’endurance. Puis, une collaboration récente avec un scientifique de la société Polar Electro Oy (Finlande) a permis de l’appliquer à des données obtenues auprès d'environ 14 000 coureurs s’entrainant en conditions réelles. Selon leur étude, le modèle mathématique permet d’estimer des paramètres physiologiques clés comme la vitesse maximale aérobie et l'endurance, connus pour être liés aux conditions de santé et aux performances. La collecte non-invasive de ces données offre des possibilités en matière de soins et de surveillance. 2 MOOC pour se former aux big data et à la conception objet. Dès cet automne, les deux cours en ligne proposés sur la plateforme d'apprentissage France université numérique (FUN) offriront aux professionnels du numérique la possibilité d'acquérir les connaissances nécessaires pour suivre une formation de haut niveau dans les big data, mais aussi les bases de la conception objet avec le langage Pharo.
France université numérique (FUN) annonce l’ouverture de deux MOOC destinés aux professionnels des nouvelles technologies et disponibles à partir de la rentrée 2020. Référencement Google : les règles changent pour le noindex. Le robot d’exploration de Google ne prendra bientôt plus les instructions noindex renseignées dans les fichiers robots.txt.
Quelles méthodes alternatives ? Demander à Googlebot de ne pas indexer une page ? Il y a l’instruction « noindex » pour ça, mais évitez de la mettre dans le fichier robots.txt. Google donne ce conseil aux webmasters. Et leur recommande de privilégier la mise en œuvre du noindex soit en tant que balise meta, soit sous forme d’en-tête de réponse HTTP. Le 1er septembre 2019, une étape supplémentaire sera franchie : Googlebot ne prendra tout simplement plus en compte le noindex dans les fichiers robots.txt.
Informatique : les mystères, les promesses et les dangers du Big Data. - On entend beaucoup parler ces temps-ci du “Big Data” -à savoir le traitement d’un très grand nombre de données.
Or, depuis l’origine, l’informatique a toujours traité des masses de données importantes -même si ce volume était plus réduit qu’à l’heure actuelle. Du coup, pourquoi est-ce qu’on a l’impression que les gens se réveillent aujourd’hui en criant “Big Data, Big Data, Big Data” ? - Il est vrai que l’informatique a toujours été associée au traitement de grands nombres de données. Mais ce qui se passe actuellement est effectivement nouveau : d’une part, la volumétrie augmente de façon exponentielle. Ainsi, elle augmente plus vite que leur capacité de traitement. Big Data: la nouvelle arme marketing pour ne plus rater la cible. Le déferlement de données en provenance des consommateurs crée un vrai changement de paradigme pour les spécialistes du marketing qui n'ont jamais eu à leur disposition autant d'informations pour mieux cerner l'acheteur.
Les réseaux sociaux, forums, blogs et toutes les données partagées depuis un smartphone sont une mine de renseignements pour les entreprises : les millions d'interactions sur Facebook, Twitter et Foursquare, croisées avec des données internes à l'entreprise ou avec des données publiques et passées au crible d'outils d'analyse prédictive, sont comme une immense boule de cristal planétaire. Adieu la ménagère de moins de 50 ans ?
« On ne répondra plus aux besoins de segments de consommateurs, fondés sur le lieu, l'âge ou le revenu, mais les entreprises pourront servir les individus », prédit ainsi la directrice générale d'IBM, Virginia Rometty, qui considère que le big data signera « la mort de la moyenne » - le consommateur moyen - et l'avènement de « l'ère du vous ». Le glas du Big Data a-t-il sonné ? Plus de 15 ans après sa conceptualisation autour des « 3V » ou des « 5V », la vague du Big Data a largement déferlé sur une majorité d’entreprises, mais toutes en ont une définition différente.
Comme l’a démontré la nouvelle édition du salon Big Data Paris, reporté en Septembre, le Big Data fait encore parler de lui. Plus de 15 ans après sa conceptualisation autour des « 3V » ou des « 5V », la vague du Big Data a largement déferlé sur une majorité d’entreprises, mais toutes en ont une définition différente.
Beaucoup d’entre elles ont adopté ces technologies et architectures pensant pouvoir résoudre leurs challenges en matière de gestion et de valorisation des données, sauf qu’en réalité ces promesses ont bien souvent été largement surestimées et trop d’approches purement techniques n’ont pas abouti. Métiers Big Data : Tout savoir sur les métiers de la donnée. Grâce à l’essor d’internet, des objets connectés, du e-commerce ou encore des réseaux sociaux, le volume de données à disposition des entreprises de tous les secteurs a littéralement explosé.
Il est désormais possible, pour les grandes entreprises comme pour les PME, d’agréger des données sur leurs clientèles, sur le marché, ou même sur la concurrence. Le Big Data permet désormais aux entreprises d’adopter une stratégie dite « data driven », en s’appuyant sur l’analyse de données pour prendre des décisions plus pertinentes et ainsi gagner un avantage compétitif sur leurs concurrents. Toutefois, pour être en mesure d’exploiter ces données, les entreprises doivent s’appuyer sur les compétences et le savoir-faire de professionnels hautement qualifiés capables d’utiliser les technologies analytiques. Que vous soyez un étudiant ou un professionnel en quête de reconversion, les emplois Big Data constituent à l’heure actuelle un excellent choix de carrière. Qu’est-ce que le Big Data ? Bien que le concept de Big Data soit relativement nouveau, les grands ensembles de données remontent aux années 60 et 70, lorsque le monde des données commençait à peine à démarrer avec les premiers datacenters et le développement de la base de données relationnelle.
En 2005, on assista à une prise de conscience de la quantité de données que les utilisateurs généraient sur Facebook, YouTube et autres services en ligne. Hadoop (une infrastructure open source créée spécifiquement pour stocker et analyser les jeux de Big Data) fut développé cette même année.