Big Data : Big Culture ? Le pouvoir grandissant de la data et ses perspectives pour l'économie de la culture Dans le cadre du Forum d'Avignon 2013, L'Atelier a réalisé une étude sur le pouvoir grandissant de la data et ses perspectives pour l'économie de la culture. L'objectif de cette étude est d’analyser la façon dont l’industrie du Big Data influence les industries de la culture. L'étude de L'Atelier présente les mécanismes fondateurs du phénomène et les tendances avec lesquelles il faudra compter pour les années à venir. Elle propose également une définition du concept de Big Data, pour le relier aux réflexions menées par le Forum d’Avignon sur les nouveaux pouvoirs de la culture. Des éléments y sont décrits pour qualifier et quantifier dans quelle mesure l’industrie de la Data influence déjà les industries culturelles et quels sont les principaux enjeux de cette influence : opportunités, risques et nouveaux paradigmes.
Introduction aux outils d’analyse de données et à R Première démo : Les participants renseignent le formulaire ( qui demande des informations basiques sur les participants. Ce formulaire sert de démonstration des usages potentiels de R. Comment connecter un simple formulaire Google Form, ses données récoltées dans un tableur et les visualiser très simplement avec des petits modules de graphes ou de cartes sur une page HTML construite automatiquement. Le formateur a créé préalablement un code R qui permet de visualiser en temps réel un dashboard qui présente les résultats. La force de R, c’est de permettre d’utiliser un code simple et concis (70 lignes dans ce cas).
Machine learning : les principes et applications pratiques dans l’AEC - Village BIM Le « Machine Learning » (ML) ou en français « Apprentissage Automatique » est l’une des disciplines que les laboratoires de recherches Autodesk ont déjà investi. C’est pendant l’évènement annuel Autodesk University 2017 que Mehdi Nourbakhsh, Sr. Research Scientist, Autodesk Research, nous a présenté le « Machine Learning » ainsi quelques applications pratiques mis en place chez Autodesk. C’est au travers d’exercices qu’il nous a fait toucher du doigt ce qu’est cette technologie et surtout ce qu’elle peut nous apporter. Je vous propose de vous faire un résumé de cette présentation. Le « Machine Learning » est une branche de l'intelligence artificielle (IA), concerne la conception, l'analyse, le développement et l'implémentation de méthodes permettant à une machine (au sens large) d'évoluer par un processus systématique, et ainsi de remplir des tâches difficiles ou problématiques par des moyens algorithmiques plus classiques (définition Wikipédia).
Meilleurs exemples de graphiques, rapports, infographies et cartes Les tableaux de bord sont utilisés pour la gestion des informations afin de fournir un aperçu des principaux indicateurs de performance (KPI) d'une entreprise. Les tableaux de bord organisent, stockent et affichent les informations essentielles provenant de diverses sources de données afin de faciliter l'identification des tendances, la création de parallèles et la vue d'ensemble. Que ce soit votre entreprise, un service spécifique ou un projet, les tableaux de bord sont les outils incontournables pour collecter des données et prendre de meilleures décisions commerciales. Pourquoi ne pas utiliser plusieurs rapports ? En utilisant des tableaux de bords, il est bien plus facile de visualiser et de comprendre vos données car vous pouvez utiliser des tableaux, graphiques et des cartes pour mesurer la performance. Avec le concepteur de tableau de bord Infogram, vous pouvez créer des tableaux de bords efficaces pour votre équipe et vos clients en quelques minutes.
Comment éviter les « vanity metrics », ces indicateurs trompeurs Par essence, les « vanity metrics » sont inconstantes, faussement encourageantes et toujours séduisantes. Elles sont bien connues des analystes de la data, qui, pour la plupart, les réprouvent secrètement. En plus de comprendre ce que sont ces indicateurs, il est important de bien comprendre pourquoi ils ne sont pas efficaces.