Notes Conférence Big Data INRIA (Euratechnologie) Jeudi 26 novembre 2015, par Olivier Duquesne aka DaffyDuke , popularité : 2% Au boulot | bigdata| Big Data & Data Scientists Sylvain Carfe, INRIA Collaboration INRIA avec es entreproses René Lefébure, Wana Group R&D Conexance, Lille2 - Notion de capteur et de fréquence de données - difficulté de trouver un algo (rien de clé en main) - bruit -> audible -> mélodieux (avantage concurrentiel) - besoin de montrer "élasticité de données" sur impact économique Compétences attendues d'un data scientist - mathématiques & statistiques - informatique et nouveaux langages : R, python, mathlab, sql => monde opensource cité pour des problématiques de coût essentiellement - sens des affaires outils bases de données : hadoop, sparks, storm, hive => s'entraîner avec caggle Digital Ethics, Paul Olivier Gilberts : qui veut un café Comparaison GAFA => création d'un monde datafié L'université s'intéresse à tout ce qui est neuf, si ça marche pas, ça fait une publication, L'industriel est plus réservé, si ça ne marche pas, c'est une perte sèche. Le Big data devient le Smart Data Amazon : théorie de la longue traîne (profondeur de produits) + besoin 0 pb client car l'insatisfaction cliente est coûteuse => obtenir satisfaction client donc des clients Nouveau outils : aggrégateur de compte bancaire : Linkso buzzwords : ubérisation (concurrence de travail artisanal) => disruption (on se fait piquer des parts de marché) C. Biernacki, prof de math à Lille1, MODAL INRIA => super présentation ! https://modal.lille.inria.fr/ Big Stat en mode SAS, https://modal-research.lille.inria.fr/BigStat/ données x14000, coût divisé par 70000, phénomène de société pour utiliser ce nouveau joujou volume, velocity, variety, veracity nouvelles données, mais les questions sont les mêmes (ex : scoring bancaire) Notez que le traitement humain peut faire évoluer le résultat malgré le choix technique. On a plusieurs modèles, tous sont faux, mais certains serviront Présentation d'un outil INRIA de traitement des données Pixeo vu par Deloitte http://www.lecomparateurdasssurances.com Modèle économique = lead generator, clients = compagnies d'assurance Collecte de beaucoup de données (questions assurance) + données comportemantales (produitsn garantie, ) Clarusse Dhaenens INRIA Dolphin + David Delrue / Alicante Médecine personnalisée Recherche CRIStAL Médecine : personnalisée, préventif, prédictif, participatif Problème de stockage des données : exemple du papier, cliché, imagenrie numérique parfois énormes, difficulté de relier les documents évocation du problèmes du voyageur de commerces (nombre de villes à visiter) En général, besoin d'optimisation multi-objectif (exemple du trajet : km / prix : selon critère de choix) => recherche du front Pareto A chercher un AWSEC2 agréé données de santé David Sapori, directeur INRIA Le Big Data, c'est comme la fricandelle, tout le monde en parle, personne ne sait ce que c'est Pourtant activité forte à Lille
L’Imp’Rock Scénette (by @_daffyduke_)
Logiciel libre, rock’n roll et biochimie ...