On en collecte de plus en plus tous les jours, elles représentent les clés de compréhension du client. Comment peut on les gérer ? quelles sont les approches les plus efficaces pour la collecter? quels sont les processus les plus fiables pour les exploiter ?
Le Big Data est aujourd’hui bien ancré dans le paysage des systèmes d’information. Avec eux vient un vocabulaire riche qu’il est parfois dur de maîtriser, en particulier pour les non érudits. Mathieu nous propose de faire le point sur certains des éléments de langage importants pour les administrateurs Big Data … et les autres !!!
Le mardi 12 février, Meritis vous invite à un Meetup présenté par Women in Machine Learning & Data Science in Paris!
Nowadays insert data into a datawarehouse in big data architecture is a synonym of Spark. However this is not your only option. Lingxiao give us some clue about why choising Kafka Streams over Spark streaming.
Il y a quelque temps, j’ai découvert Apache NiFi, et en tant qu’ingénieur Big Data, je l’ai immédiatement trouvé très attractif. En effet, cet outil permet de travailler sur la donnée avec une grande facilité.
Les fournisseurs de Cloud proposent une multitude d’interfaces afin de faciliter le paramétrage de leurs services. Clément vous propose de découvrir l’ordonnanceur de Google Cloud Platform afin de gérer vos tâches Spark.
Le mardi 11 décembre, Jérémie Abensour lance une nouvelle communauté d’expertise !
