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 xx bulan xx 2017

Artikel dan Berita

1. Xiaomi partners with Naver in AI for IoT devices
   Clova, platform AI dari Naver akan memperkuat device IoT Xiaomi. Kerja sama ini menunjukkan keseriusan Naver dalam bidang AI, setelah November lalu mereka menjalin kerja sama dengan LG, setelah sebelumnya Naver juga membeli pusat AI Xerox di Eropa.
2. New big data project to enhance safety at sea
   Grahaeme Henderson, wakil presiden pelayaran dan maritim Shell, mengumumkan sebuah inisiatif baru yang disebut HiLo, yang menggunakan data besar dan analisis prediktif untuk mencegah kecelakaan dalam pelayaran.
3. Understanding What Consumers Want Without Ever Asking Them
   Menurut Harvard Business School, setiap tahun ada lebih dari 30.000 produk baru yang diluncurkan dan sekitar 80% di antaranya gagal. Awal bulan ini Coca-Cola meluncurkan empat rasa baru dan makeover kemasan untuk Coke Diet andalan mereka. Menurut statistik Harvard Business School di atas, tiga dari rasa baru itu akan gagal. Namun dalam era yang sarat informasi yang kita jalani saat ini, apakah hal tersebut masih menjadi masalah?
4. Innovation in mining with IoT and AI monitoring technology
   Kemampuan untuk mengumpulkan dan menganalisis data lingkungan dan peralatan, dan melakukan penilaian risiko dan wilayah secara real time memberi manfaat yang signifikan bagi operasi skala besar. Terutama industri seperti pertambangan, yang beroperasi di lingkungan yang sempit, selalu berubah dan berpotensi bahaya. Tapi apakah teknologi IoT dan AI benar-benar menguntungkan? Dan apa sebenarnya manfaat teknologi tersebut untuk operasi penambangan?
5. Top IoT Projects: 8 Case Studies
   Hampir semua orang setuju bahwa IoT akan menjadi sangat penting, tapi tidak semua memahami bagaimana mereka bisa mendapatkan keuntungan dari teknologi ini. IDC memperkirakan bahwa pengeluaran IO di seluruh dunia akan mencapai $772,5 miliar tahun ini, 14,6 persen lebih banyak dari tahun lalu, dan diyakini akan berlanjut hingga 2021, ketika total pendapatan akan mencapai $1,1 triliun.
   Tapi apa sebenarnya yang dibeli? Berikut ini 8 contoh kasus penggunaan IoT yang cukup menarik dan mewakili berbagai bidang.
6. What 2018 holds for AI and deep learning
   Tahun 2018 ini diprediksikan menjadi tahun di mana banyak industri berusaha menggali manfaat dari deep learning dan berusaha menjadi intelligence enterprise. Berikut ini beberapa pandangan dari PwC Analytics Group mengenai prospek serta peluang deep learning dan AI di tahun 2018.

Tutorial dan Pengetahuan Teknis

1. GeoBike, Part 2: Querying the Data
   Pada posting sebelumnya, telah dibahas mengenai pembuatan back-end dengan Redis, dan loading data dari General Bikeshare Feed Specification (GBFS) data feed menggunakan Python. Dalam seri ini dibahas mengenai bagaimana menentukan lokasi user, dan bagaimana melakukan query data.
2. Introduction to Matrices and Matrix Arithmetic for Machine Learning
   Matriks merupakan elemen dasar yang penting dalam penerapan machine learning. Matriks banyak digunakan terutama dalam menjelaskan proses dan algoritma, misalnya representasi variabel data masukan (X) yang digunakan untuk men-train sebuah algoritma. Tutorial ini menjelaskan mengenai konsep dasar matriks dalam aljabar linier, dan bagaimana memanipulasinya menggunakan Python.
3. A comparison between spaCy and UDPipe for Natural Language Processing for R users
   Dalam beberapa tahun terakhir ini NLP (Natural Language Processing) berkembang ke arah task yang multibahasa, tidak lagi terikat oleh satu bahasa, negara atau batasan legal tertentu. Dengan semakin berkembangnya open data berkaitan dengan task NLP, seperti http://universaldependencies.org/ , kita dapat dengan mudah membandingkan berbagai toolkit NLP. Dalam artikel ini dibandingkan dua package NLP dalam R, yaitu udpipe dan spacyr.
4. Consider to Introduce Docker to Your Data Science Workflow
   Salah satu permasalahan yang banyak dihadapi oleh data saintis adalah konfigurasi environment. Setting environment seringlai berarti menginstal banyak package, menunggu compile package, dan berbagai proses trial and error lainnya. Penggunaan docker dalam data science workflow akan sangat membantu mengatasi permasalahan tersebut. Artikel ini membahas bagaimana mempersiapkan docker untuk menjalankan notebook Jupyter sederhana.
5. A Simple Starter Guide to Build a Neural Network
   Artikel ini menjelaskan dasar-dasar membangun neural network dari nol, dengan meminimalisir berbagai konsep matematis dan saintifik di belakangnya.

Rilis Produk

1. Apache Knox 1.0.0
   Apache Knox akhirnya mengumumkan rilis versi 1.0.0.
   Dalam rilis ini dilakukan repackaging class-class ke dalam package dengan nama yang lebih sesuai. Hal ini mungkin dapat menimbulkan permasalahan bagi user yang meng-ekstend class-class dengan package name yang lama. Oleh karena itu, dirilis versi 0.14.0 dengan fitur set yang kurang lebih sama dengan 1.0.0. Versi 1 ini juga mencakup beberapa perbaikan bug dari versi 0.14.0 serta penyempurnaan fitur Service Discovery dan Topology Generation.
2. Apache Atlas 0.8.2 released
   Rilis ini mencakup perbaikan dan penambahan fitur di antaranya metadata types & instances, classification, lineage, search/discovery, serta security & data masking.

Contributor :

---

Tim idbigdata
always connect to collaborate every innovation 🙂