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De l’OT jusqu'à la BI et l'IA, Culture Data et Industrie vol. 2 propose une approche globale qui illustre la capacité des nouvelles architectures à atteindre de nouvelles sources de valeur.
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Et si nous traitions le ML comme un logiciel comme les autres ? Notre approche MLOps est à la croisée du craftsmanship, de l’architecture émergente, de l’Ops, de l’agilité et du Lean. Elle a pour ambition de mobiliser le meilleur de chaque monde pour mettre rapidement et durablement en production des produits avec ML. Ce livre vous la présente, à travers des réflexions, un peu de théorie et de nombreux retours d’expériences !
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Ce livre décrit comment, au fil des siècles, se sont progressivement structurés les systèmes d’informations industriels et comment les nouvelles technologies s’y sont adaptées. En effet, initialement conçues par et pour le Web, ces architectures ont été ajustées pour remplir des missions aussi diverses que la prise de décision instantanée par Intelligence Artificielle, l’interconnexion de toutes les activités fonctionnelles ou la constitution d’historiques pluriannuels au service d’applications de Business Intelligence (BI) plus puissantes.
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Cette Cheat Sheet propose un tour d'horizon des possibilités de cet outil et répondra aux principales questions que pourra se poser un data scientist : l'utilisation de Spark est-elle pertinente dans tel ou tel cas ? Dans quelle mesure et avec quelles limites ? Pour quel type de dataset ?
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La R&D open source d’Hadoop est portée par des sociétés comme Yahoo!, Facebook, eBay, Criteo, et une myriade d’éditeurs… Web, mobile, réseaux sociaux, machine to machine et bientôt Internet des objets… notre avenir, régi par l’analyse de dizaines de téra-octets, ouvre une voie royale à Hadoop. À travers son livre blanc Hadoop, feuille de route, […]
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