:::: MENU ::::

Seputar Big Data Edisi #42

Kumpulan berita, artikel, tutorial dan blog mengenai Big Data yang dikutip dari berbagai site. Berikut ini beberapa hal menarik yang layak untuk dibaca kembali selama minggu 2 bulan Desember 2017.

Artikel dan Berita

  1. How To Think About Artificial Intelligence In The Music Industry
    Ulasan mengenai penerapan AI di dalam industri musik. Jenis data apa saja yang penting, serta apa tantangan dan peluangnya, dengan berbagai contoh menarik dari Youtube, Spotify, dan lain sebagainya.
  2. Machine learning at Spotify: You are what you stream
    Wawancara dengan head of data solution Spotify. Beberapa hal yang dibahas adalah bagaimana membentuk, memanage dan mengembangkan sebuah data team, dan bagaimana Spotify membangun sistem rekomendasi mereka.
  3. Australian genome researchers solving big data problems
    Genomics merupakan sebuah bidang yang menghasilkan data luar biasa besarnya. Untuk mengatasi permasalahan tersebut para peneliti di bidang ini membangun sebuah tool berbasis cloud.
  4. Using Big Data to transform business processes
    Menurut survey IDC, investasi di bidang big data dan teknologi analytics akan mencapai 187 miliar US$ pada 2019, meningkat 50% dari tahun 2015. Dengan jumlah yang fantastis tersebut, bagaimana big data dapat bermanfaat dalam proses bisnis?
  5. Six ways (and counting) that big data systems are harming society
    Sebuah teknologi yang disruptive seperti big data tentu tidak hanya membawa manfaat bagi manusia, namun juga membawa dampak negatif. Data Justice Lab, sebuah pusat penelitian Jurnalistik, Media dan Budaya Universitas Cardiff, mencatat berbagai kasus kerugian akibat penggunaan big data, seperti misalnya penyalahgunaan informasi pribadi, diskriminasi, dan lain sebagainya.
  6. New big data trend tracks ‘digital footprints’
    ‘Process mining’ adalah salah satu teknik yang mulai banyak digunakan oleh perusahaan, termasuk diantaranya GM, Airbus, KPMG dan UBS untuk mengotomasi berbagai proses dan beradaptasi dengan digitalisasi industri. Teknik ini dimungkinkan dengan adanya pencatatan dan pengumpulan data-data digital yang didukung oleh teknologi big data.
  7. 10 Great Reads for Small Biz Owners Afraid to Conquer Big Data
    Banyak perusahaan kecil dan menengah yang menganggap bahwa big data hanya sesuai untuk perusahaan besar saja, sehingga mereka enggan untuk memanfaatkannya. Berikut ini 10 buku yang dapat memotivasi para pengusaha kecil dan menengah untuk mempelajari dan menerapkan big data bagi keunggulan kompetitif mereka.

Tutorial dan Pengetahuan Teknis

  1. Managing Machine Learning Workflows with Scikit-learn Pipelines Part 1: A Gentle Introduction
    Pengenalan singkat dan mudah tentang bagaimana menggunakan Scikit-learn Pipelines untuk membuat dan mengatur alur kerja machine learning. Merupakan bagian 1 dari sebuah artikel serial.
  2. Problems With Kafka Streams
    Kafka Stream adalah platform pemrosesan stream yang mudah dan handal. Aplikasi yang menggunakan Kafka Streams pun dapat dijalankan di hampir semua environment. Namun demikian, seperti halnya segala hal di muka bumi ini, library Kafka tidaklah sempurna. Apa saja permasalahan yang biasa dihadapi dalam penggunaan library Kafka?
  3. Difference Between Classification and Regression in Machine Learning
    Penjelasan yang sangat baik dan mudah difahami mengenai perbedaan antara klasifikasi dan regresi dalam machine learning.
  4. Connecting R to Keras and TensorFlow
    Tutorial mengenai bagaimana menghubungkan R ke Keras dan TensorFlow, lengkap dengan contoh dan dokumentasi.
  5. Big Data and Container Orchestration with Kubernetes (K8s)
    Artikel ini menjelaskan beberapa tantangan dalam mengadopsi Kubernetes (k8) untuk Hadoop stack. k8s pada dasarnya ditujukan untuk aplikasi stateless, sehingga cocok untuk HDFS dan aplikasi penyimpan data lain. Dijelaskan pula mengenai sebuah prototipe yang dibuat BlueData untuk mendeploy Hadoop dengan k8 melalui EPIC.
  6. Processing HL7 Records
    Tutorial mengenai proses ingestion dan transformasi data dari format HL7 (standar internasional untuk data kesehatan) ke dalam Apache Hive untuk dimanfaatkan dalam machine learning dan analisis pada data lake Hadoop.
  7. [FREE EBOOK] Think Stats – Probability and Statistics for Programmers
    Pengantar probabilitas dan statistik untuk programmer Python. Menekankan pada teknik-teknik sederhana yang dapat Anda gunakan untuk mengeksplorasi dataset dan menjawab berbagai pertanyaan menarik. Buku ini menyajikan studi kasus menggunakan data dari National Institutes of Health. Pembaca didorong untuk mengerjakan sebuah proyek dengan dataset yang sebenarnya.
  8. [DATASET] Default of Credit Card Clients Data Set
    Saat ini prediksi default kartu kredit dengan machine learning sudah mulai banyak dilakukan. Dataset berikut ini mencakup data demografi, riwayat pembayaran, kredit, dan data default.

Rilis Produk

  1. Druid 0.11.0
    Druid 0.11.0 mencakup beberapa fitur baru yang major, termasuk support TLS, ekstensi cache Redis, dan berbagai peningkatan untuk Druid SQL dan kinerja GroupBY.
  2. Apache MiNiFi C++ 0.3.0
    Apache MiNiFi C++ versi 0.3.0 dirilis, namun belum dianggap siap untuk production. Versi ini memiliki beberapa fitur termasuk dukungan untuk menulis langsung ke Kafka.
  3. DeepVariant: Highly Accurate Genomes With Deep Neural Networks
    Google merilis DeepVariant ke komunitas open source. DeepVariant adalah variant caller berbasis deep learning yang memanfaatkan framework Inception dari TensorFlow, yang pada mulanya digunakan untuk melakukan klasifikasi image.

 

Contributor :


Tim idbigdata
always connect to collaborate every innovation 🙂
Tertarik dengan Big Data beserta ekosistemnya? Gabung
Jasa joki ml