DigiData Février 2016
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Chaque jour 8h30 Digitools.io ( Magazine 3.0 / Annuaire intelligent ) vous propose sur ses réseaux sociaux une Data liée à la transformation numérique des entreprises.
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DigiData Mars 2016
Chaque jour 8h30 Digitools.io ( Magazine 3.0 / Annuaire intelligent ) vous propose sur ses réseaux sociaux une Data liée à la transformation numérique des entreprises.
La démystification du Big Data
L'idée de la session est de démystifier les BigData et plus précisément HDInsight en montrant des exemples concrets d'utilisation. Cette session s’adresse aux consultants BI et aux désireux de connaitre la solution BigData de Microsoft ainsi qu'aux architectes SI. Au programme : présentation de l’offre BigData de Microsoft (HDInsight OnPremise ou dans Windows Azure), les outils du monde Hadoop (Hive, Pig, HBase), la place du Framework Hadoop dans nos systèmes d’informations, des cas d’utilisation et des démonstrations. V-Traffic viendra également nous présenter comment ils utilisent HDInsight !
Speakers : Benjamin Guinebertière (Microsoft), François Simoës (v-traffic), Romain Casteres (DCube (Microsoft Partner)), Yazid Moussaoui (DCube (Microsoft Partner))
Rendez vos objets connectés intelligents avec la "Lambda architecture"
Lors de cette session nous suivrons un flux de données tout au long d’un cycle de l’architecture Lambda. Dans le scénario que nous vous proposons, nous verrons comment récupérer, traiter et transformer des signaux envoyés par des capteurs de température pour les exploiter au sein de rapports en temps réel ou au sein de dashboards d’analyses.
DigiData Septembre 2016
Chaque jour 8h30 Digitools.io ( Magazine 3.0 / Annuaire intelligent ) vous propose sur ses réseaux sociaux une Data liée à la transformation numérique des entreprises.
05 Sélection de modèle linéaire
Version DRAFT d'une formation Data Scientist que j'ai conçue à partir de sources diverses (voir références bibliographiques à la fin de chaque diapositive).
La formation est destinée aux personnes possédant des bases (~BAC+2) en statistiques et programmation (j'utilise R).
Je reste ouvert à tout commentaire, critique et correction. Je continuerai à mettre à jour les diapositives et à en ajouter d'autres si j'ai le temps.
Hadoop et bases de données relationnelles ultra performantes : le meilleur de...
Hadoop et bases de données relationnelles ultra performantes : le meilleur de...Microsoft Décideurs IT
Le modèle traditionnel de traitement des données dans un système décisionnel est arrivé à maturité et atteint ses limites quant au traitement de nouveaux types de données issues des objets connectés, capteurs, données de réseaux sociaux,… Hadoop constitue une des pierres angulaires pour intégrer ces données diverses. Afin de simplifier la transition vers ces nouvelles perspectives, APS et les technologies de virtualisation tels que Polybase permettent de moderniser l’existant en toute simplicité. Dans cette session, nous allons détailler les différents scénarii d’architectures et de cas d’usages possibles pour la modernisation du système décisionnel avec l’utilisation de Polybase via des démonstrations pour répondre aux questions de type : 1. En quoi l’utilisation d’Hadoop permet de répondre aux défis d’alimentation, de collecte des données (ETL) et d’archivage à moindre coût ? 2. Qu’apporte Polybase dans APS avec Hadoop par rapport à un système traditionnel dans un monde où les volumes de données continuent à croitre et à se complexifier et où la consommation des données tend à être en temps réel?Recommandé
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05 Sélection de modèle linéaire
Version DRAFT d'une formation Data Scientist que j'ai conçue à partir de sources diverses (voir références bibliographiques à la fin de chaque diapositive).
La formation est destinée aux personnes possédant des bases (~BAC+2) en statistiques et programmation (j'utilise R).
Je reste ouvert à tout commentaire, critique et correction. Je continuerai à mettre à jour les diapositives et à en ajouter d'autres si j'ai le temps.
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Le modèle traditionnel de traitement des données dans un système décisionnel est arrivé à maturité et atteint ses limites quant au traitement de nouveaux types de données issues des objets connectés, capteurs, données de réseaux sociaux,… Hadoop constitue une des pierres angulaires pour intégrer ces données diverses. Afin de simplifier la transition vers ces nouvelles perspectives, APS et les technologies de virtualisation tels que Polybase permettent de moderniser l’existant en toute simplicité. Dans cette session, nous allons détailler les différents scénarii d’architectures et de cas d’usages possibles pour la modernisation du système décisionnel avec l’utilisation de Polybase via des démonstrations pour répondre aux questions de type : 1. En quoi l’utilisation d’Hadoop permet de répondre aux défis d’alimentation, de collecte des données (ETL) et d’archivage à moindre coût ? 2. Qu’apporte Polybase dans APS avec Hadoop par rapport à un système traditionnel dans un monde où les volumes de données continuent à croitre et à se complexifier et où la consommation des données tend à être en temps réel?BigData & Cloud @ Excelerate Systems France
offre BigData Cloudera (Hadoop) et Cloud StackOps (OpenStack)
03 Apprentissage statistique
Version DRAFT d'une formation Data Scientist que j'ai conçue à partir de sources diverses (voir références bibliographiques à la fin de chaque diapositive).
La formation est destinée aux personnes possédant des bases (~BAC+2) en statistiques et programmation (j'utilise R).
Je reste ouvert à tout commentaire, critique et correction. Je continuerai à mettre à jour les diapositives et à en ajouter d'autres si j'ai le temps.
5.5 Clustering
Version DRAFT d'une formation Data Scientist que j'ai conçue à partir de sources diverses (voir références bibliographiques à la fin de chaque diapositive).
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Je reste ouvert à tout commentaire, critique et correction. Je continuerai à mettre à jour les diapositives et à en ajouter d'autres si j'ai le temps.
Petit-déjeuner MapReduce-La révolution dans l’analyse des BigData
Big Data, MapReduce, calculs distribués, sont autant de buzz words et de concepts cantonnés jusqu’à maintenant à quelques acteurs spécifiques. Pourtant, il est un état de fait : nous sommes assis sur une quantité gigantesque de données dont il est difficile d’extraire l’information… D’autre part MapReduce est une solution éprouvée pour analyser d’énormes quantités de données (ou Big Data). Elle a, par exemple, été mise en œuvre par Google pour indexer le web, par LinkedIn pour calculer ses campagnes d’email… Dans ces conditions, ces concepts ont-ils un intérêt dans nos SI ? Quel est le niveau de maturité de ces solutions ? Cet atelier, co-organisé par OCTO Technology (www.octo.com) et Plaform (www.platform.com), démontrera que de telles solutions font sens dans nos projets SI. - See more at: http://blog.octo.com/petit-dejeuner-mapreduce-la-revolution-dans-lanalyse-des-bigdata-le-27-septembre/#sthash.GvRo8gOQ.dpuf
Music recommendations API with Neo4j
Proof of concept description for music (track) recommendations with NoSQL graph database Neo4j. This is not a Machine Learning-related PoC using Collaborative Filtering since the latter is just a piece in the songs similarity puzzle (user preferences cooccurrence distance). This PoC demonstrates the speed of Neo4j, its secret: the data structure, no SQL "select" nor "joins" are needed. Neo4j uses native graph storage and native graph processing whcih benefits from traversal performance.
Commencer avec Hadoop
Présentation faite à la journée Microsoft Insight, tenue à Montréal le 4 décembre 2013.
BigData et Hadoop au secours de téraoctets de logs inexploitables chez l'un d...
BigData et Hadoop au secours de téraoctets de logs inexploitables chez l'un d...Publicis Sapient Engineering
Comment analyser chaque jour des téra de logs générés par plus de 600 JVMs en production, sans impacter leur fonctionnement ?
Nous vous présenterons durant cette session la solution Big Data 100% Open Source mise en place chez un des plus grands sites du web européen. Une architecture basée sur syslog-ng, Flume, Hadoop, MongoDb et Play!, qui n'a rien à envier aux géants d'outre-atlantique !
Venez découvrir comment nous avons divisé par 20 le temps de détection et de traitement des incidents. Mais aussi comment BigData a permis de nouvelles utilisations des logs à la fois techniques et surtout métier, comme la détection des fraudes, l’analyse de traffic web, BI en temps réel, ...
À travers ce retour d'expérience, nous vous proposons de vivre, au coeur d'une des plus exigeantes productions de France, la mise en place de ce projet digne des très grands du web.BigData on change d'ère !
Intervention d'Excelerate Systems à la Conférence les Rencontres du Multimédia à l'EISTI - PAU
Presentation Hadoop Québec
Introduction à Hadoop et à l'écosystème Hadoop. Remise en contexte et survol des concepts fondamentaux.
Big Data ou comment retrouver une aiguille dans une botte de foin
Un parc informatique d’un millier de machines génère de nombreux Terra Octets de logs. Comment parvenir à y retrouver une information pertinente et comment valoriser les informations contenues dans ces logs ?
Au programme :
- La centralisation des logs : back to basics;
- Cas pratiques : détection d’attaques DoS et refacturation sur plateforme mutualisée;
- Une grille Hadoop : en quoi ça consiste ?
Hadoop prêt pour l'Entreprise
Présentation Conférence "Bigdata Niort"
Hadoop, prêt pour l’entreprise
Après une introduction à Hadoop, son historique et son écosystème, il s’agira de découvrir de quelle manière cette technologie est prête pour l’entreprise.
Les utilisations d’Hadoop sont déjà très nombreuses et ce dans de nombreux secteurs ; cette technologie, qui pourrait effrayer, sait se fondre au système d’information des organisations de grâce à sa richesse, et aux types de traitements qui peuvent s’y exécuter. De même, la variété de solutions qui composent le monde Hadoop permet à chacun de démarrer à son rythme pour pouvoir progresser et tirer partie de toutes les données qui nous entourent, les transformant en information et enfin en connaissances.
http://www.bigdata-niort.fr/charly-clairmont/
5.1 K plus proches voisins
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5.2 Régression linéaire
Version DRAFT d'une formation Data Scientist que j'ai conçue à partir de sources diverses (voir références bibliographiques à la fin de chaque diapositive).
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Je reste ouvert à tout commentaire, critique et correction. Je continuerai à mettre à jour les diapositives et à en ajouter d'autres si j'ai le temps.
04 Introduction au logiciel R
Version DRAFT d'une formation Data Scientist que j'ai conçue à partir de sources diverses (voir références bibliographiques à la fin de chaque diapositive).
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Je reste ouvert à tout commentaire, critique et correction. Je continuerai à mettre à jour les diapositives et à en ajouter d'autres si j'ai le temps.
La securité informatique - Etat des Lieux - Nov. 2016
Présentation des principales notions sur la sécurité informatique pour Responsables et Chefs d'Entreprises du groupe Entreprise et Partage
5.4 Arbres et forêts aléatoires
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Je reste ouvert à tout commentaire, critique et correction. Je continuerai à mettre à jour les diapositives et à en ajouter d'autres si j'ai le temps.
COMMENT LE BIGDATA CHANGE LA BUSINESS INTELLIGENCE ?
Les technologies Big-Data révolutionnent l'informatique décisionnelle, tant sur des aspects économiques que technologiques. Vous pouvez aujourd'hui exploiter toute la richesse de votre patrimoine informationnel.
5.3 Régression logistique
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Je reste ouvert à tout commentaire, critique et correction. Je continuerai à mettre à jour les diapositives et à en ajouter d'autres si j'ai le temps.
Baina bigdata le futur eldorado
Big Data - Un domaine au carrefour de plusieurs disciplines et d'expertises
Vue globale de l'Architecture et des Processus Big Data
Démarche Big Data
Big Data – Paradigm Shift
Big Data – L'univers digital devient de plus en plus large et interconnecté
Big Data – Perception du Volume de l'univers digital
Volume - Big Data « data-intensive » Paradigm shift : Data Locality
Volume - Big Data Paradigm shift : Synchronous batch processing
Variété - Big Data : multitude des formats de données
Varieté - Big Data Paradigme shift : Schema on Run/Read (aka ELT)
Vélocité - Big Data paradigm shift : Real Time Analysis Processing (RTAP)
Prévision des évolution des épidémies
Anticiper les pics de la circulation
Prévision Catastrophes naturelles
Sécurité territoriale
Mesure de la Satisfaction du client
Sécurité du citoyen
Mesure de la Perception du citoyen
Traitement des échanges boursiers
Exemple pratique : Calcul de la carte du bonheur par pays
Big Data & visualisation « Dataviz »
Big Data – un écosystème de
nouveaux concepts et technologies
Big Data – Quels Profils et Compétences ?
Big Data – Eldorado pour la R&D et l'Innovation
Nuage des topics liés à 15 conférences sur le Big Data de 2016
Top 20 des topics liées à 10 études d'opportunités Big Data (282 pages, 115.623 mots)
Big Data Opportunité 1 - Services
Big Data Opportunité 2 - Security
Big Data Opportunité 3 - Smart Governement
Big Data Opportunité 4 - Health
Opportunités Big Data – Améliorer le quotidien du citoyen Marocain
Big Data – Sans oublier bien évidemment de Préparer le Maroc de demain
DigiData Janvier 2017
Chaque jour 8h30 Digitools.io ( Magazine 3.0 / Annuaire intelligent ) vous propose sur ses réseaux sociaux une Data liée à la transformation numérique des entreprises.
Digidata millésime 2016 : les 182 DATA sur la transformation digitale qui ont...
Cette année a été riche en tendances digitales, blockchain, big data, IoT, AR, VR... Retrouverez aujourd'hui les 183 Data sur la transformation digitale qui ont marqués l'année 2016.
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Je reste ouvert à tout commentaire, critique et correction. Je continuerai à mettre à jour les diapositives et à en ajouter d'autres si j'ai le temps.
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Big Data, MapReduce, calculs distribués, sont autant de buzz words et de concepts cantonnés jusqu’à maintenant à quelques acteurs spécifiques. Pourtant, il est un état de fait : nous sommes assis sur une quantité gigantesque de données dont il est difficile d’extraire l’information… D’autre part MapReduce est une solution éprouvée pour analyser d’énormes quantités de données (ou Big Data). Elle a, par exemple, été mise en œuvre par Google pour indexer le web, par LinkedIn pour calculer ses campagnes d’email… Dans ces conditions, ces concepts ont-ils un intérêt dans nos SI ? Quel est le niveau de maturité de ces solutions ? Cet atelier, co-organisé par OCTO Technology (www.octo.com) et Plaform (www.platform.com), démontrera que de telles solutions font sens dans nos projets SI. - See more at: http://blog.octo.com/petit-dejeuner-mapreduce-la-revolution-dans-lanalyse-des-bigdata-le-27-septembre/#sthash.GvRo8gOQ.dpuf
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Après une introduction à Hadoop, son historique et son écosystème, il s’agira de découvrir de quelle manière cette technologie est prête pour l’entreprise.
Les utilisations d’Hadoop sont déjà très nombreuses et ce dans de nombreux secteurs ; cette technologie, qui pourrait effrayer, sait se fondre au système d’information des organisations de grâce à sa richesse, et aux types de traitements qui peuvent s’y exécuter. De même, la variété de solutions qui composent le monde Hadoop permet à chacun de démarrer à son rythme pour pouvoir progresser et tirer partie de toutes les données qui nous entourent, les transformant en information et enfin en connaissances.
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Je reste ouvert à tout commentaire, critique et correction. Je continuerai à mettre à jour les diapositives et à en ajouter d'autres si j'ai le temps.
5.2 Régression linéaire
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Je reste ouvert à tout commentaire, critique et correction. Je continuerai à mettre à jour les diapositives et à en ajouter d'autres si j'ai le temps.
04 Introduction au logiciel R
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