La recherche scientifique à lère des Big Data. Cinq façons dont les Big Data nuisent à la science et comment la sauver.pdf

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Sabina Leonelli

Sfortunatamente, oggi, domenica, 26 agosto 2020, la descrizione del libro La recherche scientifique à lère des Big Data. Cinq façons dont les Big Data nuisent à la science et comment la sauver non è disponibile su sito web. Ci scusiamo.

Préserver les données de la recherche à l’ère du Big Data. 09.09.2016, par Une communauté dédiée à la préservation des données. À mesure que les instruments et les outils d’analyse se Or la publication de nouveaux articles issue de l’exploitation des archives dans les cinq années suivantes représente un Que sont les Big Data, ou données massives ? Quel est leur fiabilité ? Quel sont les problèmes que ces données - massivement utilisées dans

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Note correnti

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Sofi Voighua

Nous sollicitons des interventions (30mn) sur tout aspect de cette interface entre Big Data et IA, que ce soit sous la forme de prises de position, de rapports d'expériences positives ou négatives, d'état de l'art, etc. Les propositions d'intervention sont attendues sous la forme d'un résumé de 1-4 pages maximum à envoyer par mail (cliquez !) contenant notamment :

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Mattio Mazio

Que sont les Big Data, ou données massives ? Quel est leur fiabilité ? Quel sont les problèmes que ces données - massivement utilisées dans différents domaines de recherche - posent lorsqu'elles sont anciennes, douteuses, partielles, malhonnêtes ou « sens

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Noels Schulzzi

Publié le 02/08/2013. Comme nous l’avions vu dans un précédent article, derrière le Big data se cache un bon nombre d’idées : l’explosion des données (volume, variété et vélocité), la potentialité de valeur que l’on peut en tirer, sans oublier bien sûr les technologies pour les traiter. Pour comprendre ces concepts et imaginer leurs développements futurs, il est bale des résultats. 3 Les pistes de recherche Lerapportde McKinsey (2011) a popularisé la caractérisation du big data par trois « V » (volume, variété, vélocité). Ceux-ci ne font pas que faire revisiter le passé, ils propulsent le mathématicien / statisticien / data scientist vers de nou-5

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Jason Statham

Les données sont omniprésentes sur Internet, leur volume ne cesse de croître de façon vertigineuse (une étude d'IDC de 2014 prévoit que le volume des données produites par les objets connectés à internet atteindra 40 zettaoctets, soit 40 000 milliards de Go, en 2020), leurs enjeux sont innombrables et toujours plus cruciaux (du droit à l'oubli au potentiel économique du Big Data en

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Jessica Kolhmann

« Le Big Data constitue un défi scientifique considérable qui nécessite des travaux aussi bien en ingénierie que dans les sciences fondamentales », explique Mark Asch, chargé de mission pour les mathématiques et le calcul numérique à la Direction générale pour la recherche et l’innovation du ministère de l’Enseignement Jim Gray, décrit le Big Data comme une « nouvelle vision du monde, un nouveau paradigme pour les sciences ». Comment ces capacités de traitement et de stockage des données massives ont-elles changé la vie des laboratoires ? CC SS&SS / Flickr. Jérémie Bourdon, maître de conférences à l’Université de Nantes, chercheur au Lina