Catégorie : Data

BigDataParis, c’est désormais la grand messe annuelle du BigData. On y retrouve tous les acteurs, des leaders, aux acteurs de niche ou aux startups.

L’occasion de signaler une représentation bordelaise avec les explorateurs de Weenove.

Le salon s’était aussi mieux structuré en distinguant la data de l’IA (intelligence artificielle).

Pour ceux qui suivent l’évènement depuis ses premières éditions, les constats sont unanimes auprès des exposants que j’ai sondés: Les visiteurs sont plus nombreux, plus curieux et surtout moins techniciens. Le sujet drivait les geeks ou les informaticiens prioritairement. Il y a 2 ou 3 ans, le sujet était encore la capacité technique ou les choix technologiques. Désormais, les visiteurs sont aussi métiers, fonctionnels ou opérationnels. le questionnement est désormais sur l’usage que le socle technique ou technologique. Preuve que les enjeux auxquels répondent le Big Data, la DataViz ou l’Analytics ont pénétré dans toutes les couches de l’entreprise. Vivement le BigDataParis 2018 !

 

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Je ne me balade pas avec plaisir sur le site des impôts mais sa nouvelle version, en plus d’être plus ergonomique, propose quelques usages inédits de la data. Un petit encart en mode widget suggère des usages autour de données publiques.

De l’open data au sein même de la section « particuliers » du site impots.gouv.fr ? Pour accéder aux prix de l’immobilier en plus ? Pas vraiment. Continuer la lecture de « Impots et data non open »

Chacun y va de son analyse. Jean-François Puget d’IBM a requêté les offres d’emploi sur Indeed pour voir les compétences de programmation demandées pour des postes en machine learning et data science.

Il propose une analyse intéressante à partir des datas dans un billet intitulé The Most Popular Language For Machine Learning Is …. L’explication est claire et le zoom a aussi été fait sur la requête concernant le deep learning.

Au delà des éventuels biais de méthode car rien ne dit que des annonces n’ont pas été publiées plusieurs fois, que peut-on retenir: Les 2 grands vainqueurs, à date, sont Python et R. Les langages Scala et Julia connaissent des progressions énormes. Phénomène de mode ou tendance durable? L’analyse ici ne porte que sur les offres déjà publiées.

Faut-il choisir entre Python et R? la librairie RPy rend possible le meilleur des 2 mondes.