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Innovation
[Medium] BigDataFr recommends: A Code of Ethics for Data Science
BigDataFr recommends: A Code of Ethics for Data Science […] 2.5 quintillion bytes of data are created every day. It’s created by you when you’re commute to work or school, when you’re shopping, when you get a medical treatment, and even when you’re sleeping. It’s created by you, your neighbors, and everyone around you. So, […]
[Intel] BigDataFr recommande : « Prescription pour les systèmes de santé du futur ? Une dose régulière d’intelligence artificielle… »
BigDataFr recommande : « Prescription pour les systèmes de santé du futur ? Une dose régulière d’intelligence artificielle… » ? Les systèmes de santé sont en pleine révolution et l’intelligence artificielle est à la pointe du changement. Alors que les patients font valoir leur droit à des soins de qualité et accessibles, les services de […]
[arXiv] BigDataFr recommends: Big Data Visualization Tools
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[HAL] BigDataFr recommande : La visualisation d’information à l’ère du Big Data : résoudre les problèmes de scalabilité par l’abstraction multi-échelle
BigDataFr recommande : La visualisation d’information à l’ère du Big Data : résoudre les problèmes de scalabilité par l’abstraction multi-échelle Résumé […] L’augmentation de la quantité de données à visualiser due au phénomène du Big Data entraîne de nouveaux défis pour le domaine de la visualisation d’information. D’une part, la quantité d’information à représenter dépasse […]
[Salon @bigdataparis les 12 & 13 mars 2018] L’événement leader du Big Data en France – Réservez votre place ! #machinelearning #IntelligenceArtificielle
[A vos agendas] Salon Big Data Paris 2018, l’événement leader du Big Data en France Je réserve mon badge dès maintenant Nouveau ! Téléchargez votre Guide du Big Data 2018 ! Sujets marquants et vision prospective du Big Data : l’outil indispensable des acteurs de la Data Economy Téléchargez votre Guide du Big Data 2018 […]
[Datasciencecentral] BigDataFr recommends: A Simple Introduction to Complex Stochastic Processes
BigDataFr recommends: Introduction to Market Mix Modeling […] Stochastic processes have many applications, including in finance and physics. It is an interesting model to represent many phenomena. Unfortunately the theory behind it is very difficult, making it accessible to a few ‘elite’ data scientists, and not popular in business contexts. One of the most simple […]
[arXiv] BigDataFr recommends: Parallel Markov Chain Monte Carlo for Bayesian Hierarchical Models with Big Data, in Two Stages
BigDataFr recommends: Parallel Markov Chain Monte Carlo for Bayesian Hierarchical Models with Big Data, in Two Stages […] Subjects: Methodology (stat.ME) Due to the escalating growth of big data sets in recent years, new parallel computing methods have been developed for large scale Bayesian analysis. These methods partition large data sets by observations into subsets, […]
[arXiv] BigDataFr recommends: Deep Learning for IoT Big Data and Streaming Analytics: A Survey
BigDataFr recommends: Deep Learning for IoT Big Data and Streaming Analytics: A Survey […] Subjects: Learning (cs.LG); Artificial Intelligence (cs.AI); Databases (cs.DB); Networking and Internet Architecture (cs.NI) In the era of the Internet of Things (IoT), an enormous amount of sensing devices collect and/or generate various sensory data over time for a wide range of […]
[Datasciencecentral] BigDataFr recommends: Data Scientists – Are You Prepared For Your Next Interview?
BigDataFr recommends: Data Scientists – Are You Prepared For Your Next Interview? […] You’ve perfected your CV, got great experience under your belt, maybe a PhD and can wrangle data amongst the finest but just how prepared are you for your next interview? Just the thought of the face-to-face interview stage is enough to strike […]