Tour de Contrôle (Kaliop E-Commerce Dataflow System)Kaliop-slide
Speed-demo réalisée par Pierre-Emmanuel Francioni pour le salon ConnecSud : Synchronisez facilement les données de vos boutiques e-commerce sous Magento ou Prestashop avec votre ERP, votre outil CRM ou votre comptabilité. Cela se fait de manière automatique, programmée et sécurisée grâce à la Tour de Contrôle Kaliop.
This is the presentation that I gave on the European On Air tour in Munich. Hence the footy pieces. A lot of the presentation was going through a live application, a port of the addressbook app to App Engine, that lives on Google Code.
Google App Engine allows deployment of Python web applications on Google's infrastructure using APIs for data storage, images, mail, and other services. The App Engine development environment includes tools like dev_appserver.py and appcfg.py. A basic App Engine app contains files like app.yaml and main.py. Google also provides an appengine_django project that allows developing Django apps on App Engine using an alternative ORM and other adaptations.
This document provides an introduction and overview of developing Python applications on Google App Engine. It discusses how App Engine allows developers to focus on coding by handling infrastructure concerns like scaling. The document then demonstrates building a simple "guestbook" application on App Engine step-by-step, starting with a basic "Hello World" application and progressively adding features like additional pages, data storage using the datastore, and retrieving stored values.
This document discusses building a guestbook application on Google App Engine (GAE) using Python. It begins with an overview of GAE basics and creating a "Hello World" Python app. Then it walks through building a simple guestbook app that allows users to sign and view guestbook entries. Key aspects covered include setting up the project, defining models and handlers, uploading and deploying the app, and viewing it live. References for further GAE and Python documentation are also provided.
Tour de Contrôle (Kaliop E-Commerce Dataflow System)Kaliop-slide
Speed-demo réalisée par Pierre-Emmanuel Francioni pour le salon ConnecSud : Synchronisez facilement les données de vos boutiques e-commerce sous Magento ou Prestashop avec votre ERP, votre outil CRM ou votre comptabilité. Cela se fait de manière automatique, programmée et sécurisée grâce à la Tour de Contrôle Kaliop.
This is the presentation that I gave on the European On Air tour in Munich. Hence the footy pieces. A lot of the presentation was going through a live application, a port of the addressbook app to App Engine, that lives on Google Code.
Google App Engine allows deployment of Python web applications on Google's infrastructure using APIs for data storage, images, mail, and other services. The App Engine development environment includes tools like dev_appserver.py and appcfg.py. A basic App Engine app contains files like app.yaml and main.py. Google also provides an appengine_django project that allows developing Django apps on App Engine using an alternative ORM and other adaptations.
This document provides an introduction and overview of developing Python applications on Google App Engine. It discusses how App Engine allows developers to focus on coding by handling infrastructure concerns like scaling. The document then demonstrates building a simple "guestbook" application on App Engine step-by-step, starting with a basic "Hello World" application and progressively adding features like additional pages, data storage using the datastore, and retrieving stored values.
This document discusses building a guestbook application on Google App Engine (GAE) using Python. It begins with an overview of GAE basics and creating a "Hello World" Python app. Then it walks through building a simple guestbook app that allows users to sign and view guestbook entries. Key aspects covered include setting up the project, defining models and handlers, uploading and deploying the app, and viewing it live. References for further GAE and Python documentation are also provided.
A short presentation about what I like about App Engine, aimed at Python developers but relevant for all.
Given at the Cambridge Python User Group on the 3rd of March
This document summarizes a presentation on developing applications for Google App Engine using Python. It introduces App Engine as a platform for hosting scalable web applications without having to manage infrastructure. Key aspects covered include setting up the development environment, defining application configuration and handlers, using frameworks like WSGI and Webapp2, rendering templates, accessing the Datastore NoSQL database, and deploying applications to App Engine. Common questions about App Engine capabilities and limitations are also addressed.
Google App Engine allows developers to build and deploy web applications on Google's infrastructure. It provides automatic scaling, high availability, easy management, and supports Python. Developers write application code and App Engine handles tasks like traffic handling and database scaling. The document discusses how to set up the development environment, deploy apps, and introduces key App Engine concepts like scalability and the datastore.
The document provides an overview of Google App Engine (GAE), including available services, common use cases, and best practices for developing applications on the platform. It discusses how GAE offers scalable hosting as a Platform as a Service (PaaS), with free quotas and no server management required. The document also outlines common strategies for structuring GAE applications, accessing data storage and APIs, and deploying code.
Introduction to Google App Engine with PythonBrian Lyttle
Google App Engine is a cloud development platform that allows users to build and host web applications on Google's infrastructure. It provides automatic scaling for applications and manages all server maintenance. Development is done locally in Python and code is pushed to the cloud. The platform provides data storage, user authentication, URL fetching, task queues, and other services via APIs. While initially limited to Python and Java, it now supports other languages as well. Usage is free for small applications under a monthly quota, and priced based on usage for larger applications.
The document discusses various data sources for linguistic analysis, including corpora, dictionaries, social media, and linked open data. It provides details on accessing data from Facebook and Twitter using APIs and R packages. It also covers preprocessing text data through tokenization, lemmatization, stemming and creating term-document matrices. Sentiment analysis on data from sources like Experience Project is demonstrated through exploring word-category correlations.
This document discusses sentiment analysis and how it is used. It defines sentiment analysis as extracting opinions, emotions, and sentiments from data. Examples are given of how companies like Delta Airlines and Macy's use sentiment analysis of social media to improve customer experience. Tools for implementing sentiment analysis are mentioned, and steps for performing sentiment analysis in R are outlined, including loading data, creating word lists, applying algorithms, and analyzing results.
This R Programming Tutorial will unravel the complete Introduction to R, Benefits of R for Business, What is Sentiment Analysis?, Advantages & Applications of Sentiment Analysis. In addition, we will also extensively cover Data Collection & Results using Sentiment Analysis.
At the end, you'll have strong knowledge regarding Sentiment Analytics via R Programming.
PPT Agenda
✓ Introduction to R Programming
✓ R for Data Analysis
✓ What is Sentiment Analysis all about?
✓ How Sentiment Analysis works
✓ Real World Applications of R Sentiment Analysis
✓ Job Trends for R
----------
What is R Programming?
R is a programming language and software environment for statistical computing and graphics. It is widely used among statisticians and data miners for data analysis and visualization.
What is Sentiment Analysis?
Sentiment analysis is the process of computing, identifying and categorizing opinions expressed in a blurb of text in order to determine whether a user's attitude towards a particular topic or product is positive, negative, or neutral. It uses natural language processing, text analysis and computational linguistics to identify and extract subjective information from text.
----------
Sentiment Analysis has the following components:
1. Collect Data from Desired Sources
2. Remove Sentiment Neutral Words
3. Two Way Categorization
4. Results are Positive on Negative
5. Act on the Model!
----------
Applications of Predictive Analysis
1. Analytical Customer Relationship Management (CRM)
2. Clinical decision support systems
3. Customer satisfaction & retention
4. Direct marketing
5. Fraud detection
----------
Skillspeed is a live e-learning company focusing on high-technology courses. We provide live instructor led training in BIG Data & Hadoop featuring Realtime Projects, 24/7 Lifetime Support & 100% Placement Assistance.
Email: sales@skillspeed.com
Website: https://www.skillspeed.com
R by example: mining Twitter for consumer attitudes towards airlinesJeffrey Breen
This document describes analyzing sentiment towards airlines on Twitter. It searches Twitter for mentions of airlines, collects the tweets, scores the sentiment of each tweet using a simple word counting algorithm, and summarizes the results for each airline. It then compares the Twitter sentiment scores to customer satisfaction scores from the American Customer Satisfaction Index. A linear regression shows a relationship between the Twitter and ACSI scores, suggesting Twitter sentiment analysis can provide insights into customer satisfaction.
Sentiment analysis software uses natural language processing and artificial intelligence to analyze text such as reviews and identify whether the opinions and sentiments expressed are positive or negative. It can help businesses understand customer perceptions of products and brands. While sentiment analysis works reasonably well for classifying simple positive and negative sentiments, it faces challenges in dealing with ambiguity and nuance in human language. The accuracy of sentiment analysis depends on factors such as the complexity of the language analyzed and how finely sentiments are classified.
This document provides an introduction to sentiment analysis. It begins with an overview of sentiment analysis and what it aims to do, which is to automatically extract subjective content like opinions from digital text and classify the sentiment as positive or negative. It then discusses the components of sentiment analysis like subjectivity and sources of subjective text. Different approaches to sentiment analysis are presented like lexicon-based, supervised learning, and unsupervised learning. Challenges in sentiment analysis are also outlined, such as dealing with language, domain, spam, and identifying reliable content. The document concludes with references for further reading.
Soft-Shake 2016 : Jigsaw est prêt à tuer le classpathAlexis Hassler
En 2009, la mort du classpath a été annoncée. Les classloaders à plat ou hiérarchiques devaient être remplacés par des systèmes modulaires et tous nos problèmes de dépendance devaient se résoudre d'eux-mêmes. C'est le projet Jigsaw qui devait accomplir cette tâche. Il sera finalement intégré au JDK 9 dont la sortie est prévue pour 2017.
Dans la première partie de cette présentation, je vous revenir sur le fonctionnement des classloaders du JDK et voir au travers quelques exemples les problèmes étranges qu'ils posent.
Dans la deuxième partie, je présenterai ce que Jigsaw va apporter et j'expliquerai quels problèmes il va résourdre. Je le comparerai aux solutions qui existent déjà, comme OSGi et JBoss Modules.
Este documento describe algunos conceptos clave de la planeación estratégica de una organización. Explica que la planeación normativa consiste en establecer normas y reglas para el funcionamiento de una organización. También define la misión como la razón de ser de una empresa y guía sus decisiones estratégicas. Además, describe la visión como la dirección a largo plazo de una compañía. Por último, explica que los valores organizacionales son las creencias y comportamientos que diferencian una empresa.
Evaluación de habilidades de lenguaje y comunicacion 6º añomanueloyarzun
Este documento presenta un resumen de evaluación de habilidades de lenguaje y comunicación para un alumno de sexto año básico. Incluye una historia sobre cómo los pájaros carpinteros y otros animales del bosque se unieron para defender su hogar de los hombres que querían talar todos los árboles, amenazando su hábitat. Los loros, conocidos por su gran organización, ayudaron a planear una estrategia para asustar a los hombres y hacerlos irse del bosque para siempre.
Flottweg est l'un des principaux fournisseurs mondiaux de solutions dans le domaine de la technologie de séparation mécanique. Nos centrifugeuses et presses à bandes sont exclusivement fabriquées en Allemagne avec un rendement élevé et un très haut niveau de qualité. Les équipements Flottweg sont utilisés dans les industries minières, chimiques, pétrochimiques, pharmaceutiques, et agroalimentaires ainsi que pour améliorer l'environnement avec des équipements de traitement de boues ou de stations d'épuration, ainsi que des boues huileuses.
El documento describe el estilo de vida de Jesús y por qué la gente venía a él. Explica que Jesús obedeció al Espíritu Santo, superó la tentación en el desierto, y predicó el evangelio del reino de Dios. Su prioridad era anunciar el mensaje a otras ciudades. Jesús comprendió la importancia del momento oportuno para su ministerio.
"Von Infrastrukturen zu Möglichkeitsräumen" Vortrag #GMW14SabrinaHerbst
"Von Infrastrukturen zu Möglichkeitsräumen. Erwartungen von WissenschaftlerInnen an Onlineumgebungen für die Wissensarbeit" Vortrag des eScience - Forschungsnetzwerks Sachsen http://www.escience-sachsen.de auf der #GMW14 in Zürich
Oxalide MorningTech #1 - BigData
1er MorningTech @Oxalide, animé par Ludovic Piot (@lpiot), le 15 décembre 2016.
Pour cette 1ère édition du Morning Tech nous vous proposons une overview sur un des thèmes du moment : le Big Data.
Au delà de ce buzz word nous aborderons :
Les grands concepts
Les étapes clés des projets Big Data et les technologies à utiliser (stockage, ingestion, …)
Les enjeux des architectures Big Data (architecture lambda, …)
L'intelligence artificielle (machine learning, deep learning, …)
Et nous finirons par un cas d'usage du big data sur AWS autour de l'utilisation des données gyroscopiques de vos internautes mobiles
Subject: Oxalide's 1st MorningTech talk about BigData.
Date: 15-dec-2016
Speakers: Ludovic Piot (@lpiot, @oxalide)
Language: french
Lien SpeakerDeck : https://speakerdeck.com/lpiot/oxalide-morningtech-number-1-bigdata
Lien SlideShare : https://www.slideshare.net/LudovicPiot/oxalide-morningtech-1-bigdata
YouTube Video capture: https://youtu.be/7O85lRzvMY0
Main topics:
* Les grands enjeux du BigData
** les 3 V du Gartner : volume, variété, vélocité
* Le stockage des données
** datalake
** les technos
* L'ingestion des données
** ETL
** datastream
** les technos
* Les enjeux du compute
** map-reduce
** spark
** lambda architecture
* Démo d'une plateforme BigData sur AWS
* L'intelligence artificielle
** datascience exploratoire et notebooks,
** machine learning,
** deep learning,
** data pipeline
** les technos
* Pour aller plus loin
** La gouvernance des données
** La dataviz
Conférence Drupagora 2011: Drupal et les moteurs de recherche: Apache SolRgwenael chichery
L'importance de proposer un moteur de recherche performant.
Les meilleures solutions de recherche sous Drupal 6 et Drupal 7.
Pour utiliser Apache SolR avec Drupal 7.
A short presentation about what I like about App Engine, aimed at Python developers but relevant for all.
Given at the Cambridge Python User Group on the 3rd of March
This document summarizes a presentation on developing applications for Google App Engine using Python. It introduces App Engine as a platform for hosting scalable web applications without having to manage infrastructure. Key aspects covered include setting up the development environment, defining application configuration and handlers, using frameworks like WSGI and Webapp2, rendering templates, accessing the Datastore NoSQL database, and deploying applications to App Engine. Common questions about App Engine capabilities and limitations are also addressed.
Google App Engine allows developers to build and deploy web applications on Google's infrastructure. It provides automatic scaling, high availability, easy management, and supports Python. Developers write application code and App Engine handles tasks like traffic handling and database scaling. The document discusses how to set up the development environment, deploy apps, and introduces key App Engine concepts like scalability and the datastore.
The document provides an overview of Google App Engine (GAE), including available services, common use cases, and best practices for developing applications on the platform. It discusses how GAE offers scalable hosting as a Platform as a Service (PaaS), with free quotas and no server management required. The document also outlines common strategies for structuring GAE applications, accessing data storage and APIs, and deploying code.
Introduction to Google App Engine with PythonBrian Lyttle
Google App Engine is a cloud development platform that allows users to build and host web applications on Google's infrastructure. It provides automatic scaling for applications and manages all server maintenance. Development is done locally in Python and code is pushed to the cloud. The platform provides data storage, user authentication, URL fetching, task queues, and other services via APIs. While initially limited to Python and Java, it now supports other languages as well. Usage is free for small applications under a monthly quota, and priced based on usage for larger applications.
The document discusses various data sources for linguistic analysis, including corpora, dictionaries, social media, and linked open data. It provides details on accessing data from Facebook and Twitter using APIs and R packages. It also covers preprocessing text data through tokenization, lemmatization, stemming and creating term-document matrices. Sentiment analysis on data from sources like Experience Project is demonstrated through exploring word-category correlations.
This document discusses sentiment analysis and how it is used. It defines sentiment analysis as extracting opinions, emotions, and sentiments from data. Examples are given of how companies like Delta Airlines and Macy's use sentiment analysis of social media to improve customer experience. Tools for implementing sentiment analysis are mentioned, and steps for performing sentiment analysis in R are outlined, including loading data, creating word lists, applying algorithms, and analyzing results.
This R Programming Tutorial will unravel the complete Introduction to R, Benefits of R for Business, What is Sentiment Analysis?, Advantages & Applications of Sentiment Analysis. In addition, we will also extensively cover Data Collection & Results using Sentiment Analysis.
At the end, you'll have strong knowledge regarding Sentiment Analytics via R Programming.
PPT Agenda
✓ Introduction to R Programming
✓ R for Data Analysis
✓ What is Sentiment Analysis all about?
✓ How Sentiment Analysis works
✓ Real World Applications of R Sentiment Analysis
✓ Job Trends for R
----------
What is R Programming?
R is a programming language and software environment for statistical computing and graphics. It is widely used among statisticians and data miners for data analysis and visualization.
What is Sentiment Analysis?
Sentiment analysis is the process of computing, identifying and categorizing opinions expressed in a blurb of text in order to determine whether a user's attitude towards a particular topic or product is positive, negative, or neutral. It uses natural language processing, text analysis and computational linguistics to identify and extract subjective information from text.
----------
Sentiment Analysis has the following components:
1. Collect Data from Desired Sources
2. Remove Sentiment Neutral Words
3. Two Way Categorization
4. Results are Positive on Negative
5. Act on the Model!
----------
Applications of Predictive Analysis
1. Analytical Customer Relationship Management (CRM)
2. Clinical decision support systems
3. Customer satisfaction & retention
4. Direct marketing
5. Fraud detection
----------
Skillspeed is a live e-learning company focusing on high-technology courses. We provide live instructor led training in BIG Data & Hadoop featuring Realtime Projects, 24/7 Lifetime Support & 100% Placement Assistance.
Email: sales@skillspeed.com
Website: https://www.skillspeed.com
R by example: mining Twitter for consumer attitudes towards airlinesJeffrey Breen
This document describes analyzing sentiment towards airlines on Twitter. It searches Twitter for mentions of airlines, collects the tweets, scores the sentiment of each tweet using a simple word counting algorithm, and summarizes the results for each airline. It then compares the Twitter sentiment scores to customer satisfaction scores from the American Customer Satisfaction Index. A linear regression shows a relationship between the Twitter and ACSI scores, suggesting Twitter sentiment analysis can provide insights into customer satisfaction.
Sentiment analysis software uses natural language processing and artificial intelligence to analyze text such as reviews and identify whether the opinions and sentiments expressed are positive or negative. It can help businesses understand customer perceptions of products and brands. While sentiment analysis works reasonably well for classifying simple positive and negative sentiments, it faces challenges in dealing with ambiguity and nuance in human language. The accuracy of sentiment analysis depends on factors such as the complexity of the language analyzed and how finely sentiments are classified.
This document provides an introduction to sentiment analysis. It begins with an overview of sentiment analysis and what it aims to do, which is to automatically extract subjective content like opinions from digital text and classify the sentiment as positive or negative. It then discusses the components of sentiment analysis like subjectivity and sources of subjective text. Different approaches to sentiment analysis are presented like lexicon-based, supervised learning, and unsupervised learning. Challenges in sentiment analysis are also outlined, such as dealing with language, domain, spam, and identifying reliable content. The document concludes with references for further reading.
Soft-Shake 2016 : Jigsaw est prêt à tuer le classpathAlexis Hassler
En 2009, la mort du classpath a été annoncée. Les classloaders à plat ou hiérarchiques devaient être remplacés par des systèmes modulaires et tous nos problèmes de dépendance devaient se résoudre d'eux-mêmes. C'est le projet Jigsaw qui devait accomplir cette tâche. Il sera finalement intégré au JDK 9 dont la sortie est prévue pour 2017.
Dans la première partie de cette présentation, je vous revenir sur le fonctionnement des classloaders du JDK et voir au travers quelques exemples les problèmes étranges qu'ils posent.
Dans la deuxième partie, je présenterai ce que Jigsaw va apporter et j'expliquerai quels problèmes il va résourdre. Je le comparerai aux solutions qui existent déjà, comme OSGi et JBoss Modules.
Este documento describe algunos conceptos clave de la planeación estratégica de una organización. Explica que la planeación normativa consiste en establecer normas y reglas para el funcionamiento de una organización. También define la misión como la razón de ser de una empresa y guía sus decisiones estratégicas. Además, describe la visión como la dirección a largo plazo de una compañía. Por último, explica que los valores organizacionales son las creencias y comportamientos que diferencian una empresa.
Evaluación de habilidades de lenguaje y comunicacion 6º añomanueloyarzun
Este documento presenta un resumen de evaluación de habilidades de lenguaje y comunicación para un alumno de sexto año básico. Incluye una historia sobre cómo los pájaros carpinteros y otros animales del bosque se unieron para defender su hogar de los hombres que querían talar todos los árboles, amenazando su hábitat. Los loros, conocidos por su gran organización, ayudaron a planear una estrategia para asustar a los hombres y hacerlos irse del bosque para siempre.
Flottweg est l'un des principaux fournisseurs mondiaux de solutions dans le domaine de la technologie de séparation mécanique. Nos centrifugeuses et presses à bandes sont exclusivement fabriquées en Allemagne avec un rendement élevé et un très haut niveau de qualité. Les équipements Flottweg sont utilisés dans les industries minières, chimiques, pétrochimiques, pharmaceutiques, et agroalimentaires ainsi que pour améliorer l'environnement avec des équipements de traitement de boues ou de stations d'épuration, ainsi que des boues huileuses.
El documento describe el estilo de vida de Jesús y por qué la gente venía a él. Explica que Jesús obedeció al Espíritu Santo, superó la tentación en el desierto, y predicó el evangelio del reino de Dios. Su prioridad era anunciar el mensaje a otras ciudades. Jesús comprendió la importancia del momento oportuno para su ministerio.
"Von Infrastrukturen zu Möglichkeitsräumen" Vortrag #GMW14SabrinaHerbst
"Von Infrastrukturen zu Möglichkeitsräumen. Erwartungen von WissenschaftlerInnen an Onlineumgebungen für die Wissensarbeit" Vortrag des eScience - Forschungsnetzwerks Sachsen http://www.escience-sachsen.de auf der #GMW14 in Zürich
Oxalide MorningTech #1 - BigData
1er MorningTech @Oxalide, animé par Ludovic Piot (@lpiot), le 15 décembre 2016.
Pour cette 1ère édition du Morning Tech nous vous proposons une overview sur un des thèmes du moment : le Big Data.
Au delà de ce buzz word nous aborderons :
Les grands concepts
Les étapes clés des projets Big Data et les technologies à utiliser (stockage, ingestion, …)
Les enjeux des architectures Big Data (architecture lambda, …)
L'intelligence artificielle (machine learning, deep learning, …)
Et nous finirons par un cas d'usage du big data sur AWS autour de l'utilisation des données gyroscopiques de vos internautes mobiles
Subject: Oxalide's 1st MorningTech talk about BigData.
Date: 15-dec-2016
Speakers: Ludovic Piot (@lpiot, @oxalide)
Language: french
Lien SpeakerDeck : https://speakerdeck.com/lpiot/oxalide-morningtech-number-1-bigdata
Lien SlideShare : https://www.slideshare.net/LudovicPiot/oxalide-morningtech-1-bigdata
YouTube Video capture: https://youtu.be/7O85lRzvMY0
Main topics:
* Les grands enjeux du BigData
** les 3 V du Gartner : volume, variété, vélocité
* Le stockage des données
** datalake
** les technos
* L'ingestion des données
** ETL
** datastream
** les technos
* Les enjeux du compute
** map-reduce
** spark
** lambda architecture
* Démo d'une plateforme BigData sur AWS
* L'intelligence artificielle
** datascience exploratoire et notebooks,
** machine learning,
** deep learning,
** data pipeline
** les technos
* Pour aller plus loin
** La gouvernance des données
** La dataviz
Conférence Drupagora 2011: Drupal et les moteurs de recherche: Apache SolRgwenael chichery
L'importance de proposer un moteur de recherche performant.
Les meilleures solutions de recherche sous Drupal 6 et Drupal 7.
Pour utiliser Apache SolR avec Drupal 7.
Au delà de ce buzz word :
Les grands concepts
Les étapes clés des projets Big Data et les technologies à utiliser (stockage, ingestion, …)
Les enjeux des architectures Big Data (architecture lambda, …)
L'intelligence artificielle (machine learning, deep learning, …)
Et un cas d'usage du big data sur AWS autour de l'utilisation des données gyroscopiques de vos internautes mobiles.
Une base de données, pourquoi faire ? Le SQL, c’est quoi ce langage ? Un DBA, ça sert à quoi ? Cette session est là pour démystifier la base de données du point de vue des développeurs. Au programme : des bonnes pratiques, de la méthodologie, quelques tips techniques… De quoi rapprocher les développeurs et les DBA.
Session en ligne: Découverte du Logical Data Fabric & Data VirtualizationDenodo
Watch full webinar here: https://buff.ly/47gqTVV
Une session découverte de Denodo Platform pour les professionnels de la data
D'après la dernière étude du cabinet Forrester The Total Economic Impact™️ of Data Virtualization Using The Denodo Platform, l’impact de la Data Virtualization avec Denodo permet un ROI de 408% et inférieur à 6 mois, une réduction de 65 % des délais de livraison des données par rapport à l'ETL, de 83 % du time-to-revenue et de 67 % du temps alloué à la préparation des données.
Découvrez lors de cette session en ligne de 1h30 en quoi la Logical Data Fabric et la data virtualization révolutionnent l'approche métier & IT dans l’accès, la livraison, la consommation, la gouvernance et la sécurisation de vos données, quel que soit l'âge de votre technologie, le format de la donnée ou son emplacement.
Avec plus de 1000 clients à travers le monde, Denodo est heureux de vous inviter à cette session en ligne le 14 novembre 2023 de 9h30 à 11h. Si vous êtes un IT Manager, architecte, DSI, Data Scientist ou Data Analyst, cet atelier est pour vous!
CONTENU
Au programme : une introduction à ce qu'est la virtualisation des données, les cas d'usages, des études de cas clients réels et une démo guidée pas à pas des fonctionnalités de Denodo Platform avec notre version gratuite sur le cloud, Denodo Test Drive. Vous apprendrez comment:
- Intégrer et livrer vos données rapidement et facilement à l'aide de Denodo Platform
- L'optimiseur de requêtes de Denodo fournit des données en temps réel, à la demande, même lorsqu'il s'agit de jeux de données très volumineux
- Exposer les données en tant que «services de données» en vue d’être consommées par une variété d'utilisateurs et d'outils
- La virtualisation des données joue un rôle essentiel dans la gouvernance et la sécurité des données au sein de votre organisation
Présentation donnée lors du meetup MUG.Net à Nantes le 27/06/2019.
Détails:
"Dans ce meetup nous parlerons des différentes façons d'implémenter une Web API en .NET Core. Autour d'un exemple d'API REST, nous discuterons des avantages et inconvénients d'une surcouche GraphQL ou OData.
Nous ferons aussi une introduction au prochain framework gRPC en le comparant à REST."
Lien Meetup: https://www.meetup.com/Meetup-Mug-Net-Nantes/events/261924045/
Google est le champion de la data et naturellement sa plateforme cloud propose toutes les briques nécessaires pour mettre en place un Data lake.
Dans cette présentation, nous vous détaillerons les différents services permettant de mettre en place concrètement un data lake, et ainsi répondre aux questions suivantes:
Comment stocker mes données ?
Comment les intégrer ?
Comment les exploiter ?
Comment orchestrer des traitements ?
Comment maitriser mon data lake ?
SEO AnswerBox, une méthode inédite pour interroger vos données et créer vos d...Vincent Terrasi
Google l’a intégré dans GA v4, mais imaginez pouvoir le faire sur vos propres données SEO. Découvrez comment gagner en productivité en configurant avec des phrases vos dashboards et vos alertes. Une méthode complète et actionnable vous sera dévoilée.
Discovery Session France: Atelier découverte de la Data VirtualizationDenodo
Watch full webinar here: https://bit.ly/34EYBaE
Découvrez la Data Virtualization lors d'un atelier organisé à distance pour les professionnels de la donnée mardi 29 octobre. Quel que soit votre rôle, responsables IT, architectes, data scientists, analystes ou CDO, vous découvrirez comment la Data Virtualization permet de livrer des données en temps réel et accéder à tout type de source de données pour en tirer de la valeur.
[JSS2015] Azure SQL Data Warehouse - Azure Data LakeGUSS
• Présentation du service MPP dans le Cloud SQL Data Warehouse : DWU, Polybase, ...
• Présentation des nouveaux services Big Data dans Azure : Data Lake Store, Data Lake Analytics Service (U-SQL)
• Plein de démos :-)"
Morning with MongoDB Paris 2012 - Cas d'usages courant en entreprise. Présent...MongoDB
Cas d'usages courant en entreprise. Présentations des Clients et des Integrateurs Partner (fr)
Criteo, Le Figaro, Fast Connect, OCTO, Xebia, Zenika, eNovance
4. ● BDD dédiée pour AppEngine
● BDD NoSQL Schemaless
● Clé / Valeur
Google Datastore
Qu’est ce que c’est ?
5. Cohérence forte :
La donnée est toujours cohérente entre toutes les instances
Cohérence faible :
Il faut du temps avant que toutes les données soient cohérentes entre les
instances
Google Datastore
Préambule
8. Google Datastore
Qu’est ce que Bigtable ?
● 1ère
base haute disponibilité et scalable de Google
● Utilisation par Google :
○ Sur plus de 60 projets
○ Web Search, Youtube, Earth, Analytics, etc.
● Dédiée au stockage : ne supporte pas les queries
9. Google Datastore
Représentation de Bigtable
● Map multi-dimensionnelle, triée
○ comporte des lignes
○ une ligne comporte des colonnes
○ chaque cellule comporte plusieurs versions
de la donnée, indexées par timestamp
Row 1
Col 1
t1
t1’
Col 2
t2
t2’
Row 2
Col 1
t3
t3’
10. Google Datastore
Opérations sur Bigtable
● Exclusivement pour une ligne
○ Create, Read, Update & Delete
○ une cohérence forte
○ transactions
● Tri par clé de ligne
○ Permet les requêtes par plage de clés de ligne
○ Mais aucune recherche par colonne
14. Google Datastore
Opérations entre Entity Groups
Entity Group 1
Entity Group 2
Index globaux
Cohérence faible
Index locaux
Cohérence forte
Entités
Modification
Queue
Entités
Index locaux
Cohérence forte
17. Google Datastore
Principe du Datastore
● Combinaison de plusieurs Bigtables
○ Entities table
○ Index tables :
■ entities by kind
■ entities by property ASC
■ entities by property DESC
○ Custom indexes table
20. Google Datastore
Différentes APIs en résumé
● API Low-Level
○ Meilleures performances
○ Plus de code à produire
● Objectify
○ Beaucoup moins de code
○ Des performances dégradées
○ Prise en compte des évolutions plus longue
○ Des bugs potentiels
22. ● Moteur de recherche plein texte
● Document
● Scalable, shardée
Google Search API
Qu’est ce que c’est ?
23. ● Objet unique avec un id et des champs
● Plusieurs types de champs :
○ Atom
○ Text
○ HTML
○ Number
○ Date
○ Geopoint
Google Search API
Documents
24. ● Récupération de documents :
○ par id
○ par plage d’ids
● Recherche par contenu en respectant des critères
Google Search API
Index
25. ● Sur tous les champs :
la tour sombre
● Sur certains champs spécifiquement :
“author=king”
● En combinant :
“author=king AND NOT title=tour”
Google Search API
Requêtes
32. ● Megastore : Providing Scalable, Highly Available Storage for
Interactive Services
● Bigtable: A Distributed Storage System for Structured Data
● Understanding Paxos
Sources