Обзор наиболее интересных материалов по анализу данных и машинному обучению №22 (10 — 16 ноября 2014)

---

Сайт-источник PVSM.RU: https://www.pvsm.ru

Путь до страницы источника: https://www.pvsm.ru/data-mining/74620

Ссылки в тексте:

[1] Видеоматериалы с Yet another Conference 2014: http://igorsubbotin.blogspot.ru/2014/11/yet-another-conference-2014.html

[2] Новые материалы с HighLoad++ 2014: http://igorsubbotin.blogspot.ru/2014/11/highload-2014-new-slides.html

[3] Рейтинг TIOBE за ноябрь 2014 г.: R на пути в список топ-10 языков программирования: http://r-analytics.blogspot.ru/2014/11/tiobe-2014-r-10.html

[4] Как стать Data Scientist: 8 шагов на пути к успеху: http://igorsubbotin.blogspot.ru/2014/11/how-to-become-a-data-scientist-in-8-easy-steps-the-infographic.html

[5] Ответы на вопросы по машинному обучению: http://machinelearningmastery.com/machine-learning-qa-concept-drift-better-results-and-learning-faster/

[6] Анализ текста и изображений: http://blog.aylien.com/post/102532054073/text-and-image-analysis-from-pixels-to-characters-and

[7] Как команды Формулы-1 используют Big Data: http://www.forbes.com/sites/frankbi/2014/11/13/how-formula-one-teams-are-using-big-data-to-get-the-inside-edge/

[8] Заменит ли IBM Watson Analytics специалистов по анализу данных: http://www.kdnuggets.com/2014/11/ibm-watson-analytics-replace-data-scientists.html

[9] 5 проектов для изучения Data Science: http://www.analyticsvidhya.com/blog/2014/11/data-science-projects-learn/

[10] Производительность Revolution R Open на Linux: http://blog.revolutionanalytics.com/2014/11/benchmarking-revolution-r-open-on-linux.html

[11] Рост темы Data Science за последние два года: 300%: http://www.datasciencecentral.com/profiles/blogs/the-growth-of-data-science-in-the-last-two-years

[12] Мои мысли по темам Data Science и Big Data: http://www.datasciencecentral.com/profiles/blogs/my-thoughts-on-data-science-and-big-data

[13] Материалы с «Python Data Science LA meetup»: http://datascience.la/python-data-science-meetup-summary-data-science-with-python/

[14] 13 тенденций Big Data и Data Science: http://www.datasciencecentral.com/profiles/blogs/13-new-trends-in-big-data-and-data-science

[15] 22 совета по теме Data Science: http://www.datasciencecentral.com/profiles/blogs/22-tips-for-better-data-science

[16] 20 наиболее комментируемых постов: http://www.datasciencecentral.com/profiles/blogs/20-most-commented-blog-posts-on-dsc

[17] Big Data 101: Масштабируемость: http://cloudvane.com/2014/11/12/big-data-101-scalability/

[18] Процесс Data Science: http://insidebigdata.com/2014/11/12/ask-data-scientist-data-science-process/

[19] Анализ дружеских связей VK с помощью Python. Продолжение: http://habrahabr.ru/post/243229/

[20] Вероятностное программирование – ключ к искусственному интеллекту?: http://habrahabr.ru/post/242993/

[21] Краткий курс по статистике, необходимой для машинного обучения: http://machinelearningmastery.com/crash-course-statistics-machine-learning/

[22] Почему мои результаты не так хороши, как я ожидал? Возможно, проблема в переобучении: http://machinelearningmastery.com/arent-results-good-thought-youre-probably-overfitting/

[23] Использование Apache Hadoop для предсказания задержек авиарейсов: http://hortonworks.com/blog/data-science-apacheh-hadoop-predicting-airline-delays/

[24] Быстрый взгляд на библиотеку igraph: http://blog.revolutionanalytics.com/2014/11/a-look-at-the-igraph-package.html

[25] Стартовал новый онлайн-курс «Process Mining: Data science in Action»: http://igorsubbotin.blogspot.ru/2014/11/process-mining-data-science-in-action.html

[26] Выход второго издания книги «Doing Bayesian Data Analysis»: http://doingbayesiandataanalysis.blogspot.ru/2014/11/2nd-edition-has-shipped-doing-bayesian.html

[27] Книга «Sparse Modeling for Image and Vision Processing»: http://nuit-blanche.blogspot.ru/2014/11/book-sparse-modeling-for-image-and.html

[28] Анализ больших данных с помощью Apache Spark: http://igorsubbotin.blogspot.ru/2014/11/mining-big-data-with-apache-spark.html

[29] Как Yhat делает балансировку нагрузки в облаке: http://blog.yhathq.com/posts/how-yhat-does-cloud-balancing.html

[30] Cubert: платформа для высокоскоростных вычислений при сложной аналитике на больших данных: http://engineering.linkedin.com/big-data/open-sourcing-cubert-high-performance-computation-engine-complex-big-data-analytics

[31] Моделирование данных в документо-ориентированных БД: http://blog.couchbase.com/data-modelling-when-embed-or-refer

[32] Еженедельный дайджест от DataScienceCentral: http://www.datasciencecentral.com/profiles/blogs/weekly-digest-november-17

[33] Лучшие материалы за неделю (2 — 8 ноября): http://www.kdnuggets.com/2014/11/top-news-week-nov-2.html

[34] Новости Data Mining: http://mydatamine.com/data-mining-news-november-12-2014/

[35] Лучшие материалы: Big Data Zone (7 — 14 ноября): http://java.dzone.com/articles/best-week-nov-7-big-data-zone

[36] Лучшие материалы: Big Data Zone (31 октября — 7 ноября): http://sql.dzone.com/articles/best-week-oct-31-big-data-zone

[37] Лучшие ресурсы за неделю от Data Elixir: http://dataelixir.com/issues/10

[38] Еженедельный сборник лучших материалов от R1Soft: http://www.r1soft.com/blog/this-week-in-data-november-7-2014

[39] Наиболее интересные материалы от Freakonometrics №183: http://freakonometrics.hypotheses.org/17908

[40] Наиболее интересные материалы от Freakonometrics №182: http://freakonometrics.hypotheses.org/17873

[41] Лучшие материалы: NoSQL Zone (31 октября — 7 ноября): http://java.dzone.com/articles/best-week-oct-31-nosql-zone

[42] Наиболее интересные материалы по High Scalability: http://highscalability.com/blog/2014/11/14/stuff-the-internet-says-on-scalability-for-november-14th-201.html

[43] Обзор наиболее интересных материалов по анализу данных и машинному обучению №21 (3 — 9 ноября 2014): http://habrahabr.ru/post/242687/

[44] Источник: http://habrahabr.ru/post/243339/

Нажмите здесь для печати.