Cinq articles incontournables sur la science des données

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La science des données est aujourd'hui un phénomène, et tout le monde semble en parler. Cependant, la quantité de littérature flottant sur ce sujet est énorme. Il devient difficile pour les professionnels occupés de suivre les différents blogs et sites web pour rester à jour des développements dans ce domaine. Voici une liste d'articles perspicaces provenant de sources crédibles.

1. 10 cas d'utilisation du Big Data que tout le monde doit lire - Cet article sur Data Science Central fournit un résumé très perspicace des cas d'utilisation du Big Data pour les entreprises, les particuliers, les gouvernements, les organismes sportifs, les centres de recherche et les opérateurs financiers.

2. Redis : mettre le feu au Big Data - Le vice-président du marketing produit de Redis Labs expose les avantages distincts de l'utilisation de Redis pour les applications de Big Data dans un article sur à l'intérieur de BIGDATA. L'article se concentre sur la façon dont Redis, bien qu'il ait été conçu pour traiter de petites données, peut en fait s'avérer très utile pour les applications de big data.

3. 10 livres gratuits sur l'apprentissage automatique - Avec l'avènement du Big Data, l'intérêt pour l'apprentissage automatique a lui aussi augmenté. Cet article fournit une liste de quelques ouvrages de référence utiles pour acquérir les bonnes bases.

4. Le marché d'Hadoop s'accélère et se fraye un chemin vers le grand public - Cet article sur Hadoop fait fi de la perception selon laquelle Hadoop est sur le déclin. En fait, il s'agit d'une des technologies émergentes les plus rapides dans le domaine du Big Data et elle est en train de devenir un élément essentiel de l'informatique d'entreprise.

5. 4 étapes faciles pour devenir un scientifique des données - Bien que cet article date de plus d'un an, il fournit des conseils très utiles aux data scientists en herbe pour se lancer.

Nous prévoyons de partager des articles plus pertinents chaque semaine et nous aimerions avoir votre avis sur les sujets que vous souhaiteriez que nous couvrions en matière de science des données.


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