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  1. You should know what clustering is.
  2. You should know the KMeans algorithm.
  3. Basics of Python

Let’s get into Coding

Step 1: Import the required libraries

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A trio of researchers with the University of Manchester, Università di Roma 'La Sapienza' and Sorbonne Universities has sparked a major debate among cosmologists by claiming that data from the Planck space observatory suggests the universe is a sphere—not flat, as current conventional theory suggests. In their paper published in the journal Nature Astronomy, Eleonora Di Valentino, Alessandro Melchiorri and Joseph Silk outline their arguments and suggest their findings indicate that there exists a cosmological crisis that must be addressed.

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La plate-forme SAP HANA est bien adaptée aux besoins spécifiques de l'industrie médicale, où la plupart des données sont non structurées. Il est possible d’exécuter le langage naturel de traitement

et les technologies d'analyse de texte en collaboration avec SAP HANA pour extraire des informations à partir de textes libres tels que les médias sociaux ou les dossiers médicaux électroniques. Ces informations peuvent ensuite être intégrées à des ensembles de données structurées pour une analyse ultérieure.

L'analyse des données en temps réel jouera un rôle crucial dans la conduite des nouveaux développements dans de nombreux modèles médicaux. En fait, les grandes entreprises à travers les segments de l'industrie sont déjà en train d’y voir des avantages convaincants en mettant de nouvelles stratégies et en supportant les technologies en place.

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L'information est échangée à travers le monde à des vitesses inimaginables durant les dernières décennies. Les médias sociaux associés à la connectivité instantanée d'aujourd'hui ont contribué à créer une source largement inexploitée d’idées médicales. Par exemple, le suivi « Twitter » et « Facebook » pourrait offrir un moyen plus rapide pour suivre la propagation de la grippe dans une région. Les professionnels médicaux pourraient vouloir ensuite générer une image plus large d'une épidémie potentielle en corrélant ces informations avec d'autres sources non traditionnelles de données de santé telles que les rapports d'absentéisme scolaire et les ventes libres dans les commerces de détail. Avec l’analyse prédictive en temps réel, une transition vers un modèle  proactif  pour la gestion globale des soins de santé se réalise.

La démographie mondiale est en cours de changement. L'augmentation du vieillissement des populations a été anticipée pendant un certain temps. Mais ceci  n'est qu'un des changements majeurs. Aujourd'hui, il y a un accès sans précédent à l'information médicale. Des sites Web comme « WebMD » (www.webmd.com) et « HealthCentral » (www.healthcentral.com) offrent l’accès facile aux informations sur les symptômes d’une maladie, les options de traitement et les risques potentiels.

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D’énormes quantités de données sont produites chaque année, et la rapidité dont votre business s'y adapte décide de votre réussite. Cela devient de plus en plus une énorme préoccupation pour les entreprises.

Actuellement, les tendances d'usage vont au-dessus de ce qui est même estimé, à ce que les entreprises se posent la question sur leur pouvoir de supporter leur business. Les professionnels veulent un accès instantané à l'information, que ce soit pour une période de risque ou pour une indication d'une opportunité. Les professionnels veulent des réponses immédiates, précises et disponibles partout et à n’importe quel moment.

Ces nouveaux changements positionnent l’ « IT » dans une situation difficile. L’ « IT » n'est plus en mesure de fournir tout ce dont l'entreprise a besoin. Pourquoi ? Parce que le coût du contrôle de la croissance des données est trop élevé. Parce qu'il n’existe pas de moyen éprouvé permettant d'analyser immédiatement tout ce qui se passe par rapport à l’entreprise. L’IT peut fournir une partie de l’information. La tranche la plus critique de l'information peut être livrée en temps réel. Mais cela n’est pas assez suffisant. Les volumes des données augmentent de plus en plus et ainsi va la demande. Nous devons trouver un moyen de faire face à cela,  un moyen de traiter et d'analyser les quantités de données massives en temps réel. Tel est le rôle de l' « In-Memory Computing ». 

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Le terme « Big Data » attire une grande attention de nos jours comme nouveau sujet qui ne cesse d’évoluer. En conséquence, les entreprises ont besoin de différentes sources pour réunir l'information sur de nouvelles façons de stocker et d'accéder à ces données et d’en faire une bonne utilisation. De nouvelles infrastructures sont introduites pour gérer l’énorme volume de données avec une grande variété de types de données, conduisant à l'intégration de nouvelles données avec les données traditionnelles d’entreprise.

Les entreprises peuvent utiliser « Big Data » pour personnaliser les produits et recueillir toutes les informations nécessaires pour maximiser les profits et obtenir un avantage concurrentiel. L'importance croissante des gros volumes de données est due à l'avancement des technologies telles que les capteurs ayant conduit à plusieurs sources de données telles que des caméras vidéo et des télescopes qui augmentent également les types de données stockées. Cependant, Internet et les réseaux sociaux ainsi que les objets connectés et IoT, représentent les sources importantes d'expansion du stockage de données.

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