Data Science in the Rough

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A presentation covering data science in academia, research, and industry. It's a view from own career, so be prepared for bias!

Eli Bressert
DEA @ Netﬂix
Data Science
in the Rough

1
2
3
Research &
Academia
Application in
Industry
Data
Matters

select country, count(*) as frequency
from some_table
group by country
order by count(*) desc
country | frequency
-------------------
NL 3
US 2
NZ 2
MX 1

universal tool: division
- Monica Rogati

1.3 billion light years away
in a far away galaxy
50 x more power than all the
visible light in the Universe

What do we have in common in this room
with gravitational waves?

Computer vision examples
source: https://www.nextrembrandt.com

A decade in academia taught me a bunch of
sophisticated algorithms; a decade in industry
taught me when not to use them.
- Monica Rogati

did not use the top
performing algorithm
result:

data science isn't about the
tools, it's about how you use
them as a means to an end

@astrobiased
@netﬂixdata
ebressert@netﬂix.com
?

We report on cosmological N-body simulations which run over up to 4 supercomputers across the globe. We achieved to run simulations on 60 to 750 cores distributed over a variety of supercomputers. Regardless of the network latency of 0.32 s and the communication over 30.000 km of optical network cable we are able to achieve up to 92% of the performance compared to an equal number of cores on a single supercomputer.

Cloud nima afrazNima Afraz

Sharing ideas and sharing data: Researchers and Web 2.0

Eric Meyer

Title: Sharing ideas and sharing data: Researchers and Web 2.0 Presenters: Lucy Power and Eric T. Meyer Abstract: In this presentation, two case studies will be used to illustrate the types of incentives and barrier researchers face when deciding to share ideas and data using Web 2.0 tools and resources. The first case, Friendfeed, is a tool used by life scientists to disseminate, filter and discuss research and professional issues and ideas. The second case is about geospatial map sharing, early efforts to share maps that were hindered by legal barriers, and recent successful efforts to change the law in a way that will enable much more sharing. In both of these cases, researchers had a number of similar incentives to share, but also barriers to doing so. Among the incentives were a desire for openness in science, the benefits of networks, advantages of scale, and the ability to share the effort it takes to filter complex ideas and data. Barriers to sharing, however, include cultural differences among fields and institutions, institutional and individual concerns about protecting intellectual property, and the challenge of changing research behaviours. In both cases, technological limitations were not a particular barrier to sharing, unlike some common perceptions of the challenges of engaging researchers with technology.

Presentation mml

Marius Miron

Importing satellite imagery into R from NASA and the U.S. Geological Survey

Matt Moores

Data Over Matter: Innovating the next generation of products

Eli Bressert

Creating Viral Content 病毒行銷·你學得會

Eli Schwartz

Although unmanned aerial vehicles (UAVs) were mostly studied and used for military purposes before, they have become very popular recently for both civil uses, such as law enforcement and crop survey, and for potential commercial uses such as grocery delivery and Internet extension. Researchers investigating new networking protocols for UAV networks usually need the help of simulations to test their protocol designs, particularly when networks of large scales are desired in their tests. One choice that researchers need to make in the simulation of UAV networks is the radio propagation model for the air links. In this paper we compare the three radio propagation models that are available in the ns2 network simulation package and investigate if the choice of one particular model would have a significant impact on the simulation results for UAV networks.

Science and Cyberinfrastructure in the Data-Dominated Era

Larry Smarr

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The myth : monster 'Kraken'shashthoughts

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Embedded systems The Past Present and the Future

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Cyberinfrastructure for Einstein's Equations and Beyond

University of Illinois at Urbana-Champaign

Concurrency Within Ternary Galois Processing of Highly-regular 3D Networks Vi...

AIRCC Publishing Corporation

New implementations for concurrent computing applications of 3D networks using corresponding nano and field-emission controlled-switching components are introduced. The developed implementations are performed within 3D lattice-based systems to perform the required concurrent computing. The introduced 3D systems utilize recent findings in field-emission and nano applications to implement the function of the basic 3D lattice networks using nano controlled-switching. This includes ternary lattice computing via carbon nanotubes and carbon field-emission techniques. The presented realization of lattice networks can be important for several reasons including the reduction of power consumption, which is an important specification for the system design in several future and emerging technologies, and in achieving high performance and reliability realizations. The introduced implementations for 3D lattice computations, with 2D lattice networks as a special case, are also important for the design within modern technologies that require optimal design specifications of high speed, high regularity and ease-of-manufacturability, such as in highly-reliable error-correcting signal processing applications.

International Journal of Computer Science & Information Technology (IJCSIT)

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(Talk in Powerpoint Format)butest

Decision sciences laboratory biennial progress report, july 1962 june 1964Clifford Stone

Nanotechnology Presentation For Electronic Industry

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Geometric correlations mitigate the extreme vulnerability of multiplex networ...

Kolja Kleineberg

Computation and Knowledge

Ian Foster

Machine Learningbutest

Dynamic Data Center concept

Miha Ahronovitz

Dr. Frank Wuerthwein from the University of California at San Diego presentation at International Super Computing Conference on Big Data, 2013, US Until recently, the large CERN experiments, ATLAS and CMS, owned and controlled the computing infrastructure they operated on in the US, and accessed data only when it was locally available on the hardware they operated. However, Würthwein explains, with data-taking rates set to increase dramatically by the end of LS1 in 2015, the current operational model is no longer viable to satisfy peak processing needs. Instead, he argues, large-scale processing centers need to be created dynamically to cope with spikes in demand. To this end, Würthwein and colleagues carried out a successful proof-of-concept study, in which the Gordon Supercomputer at the San Diego Supercomputer Center was dynamically and seamlessly integrated into the CMS production system to process a 125-terabyte data set.

Cluster formation over huge volatile robotic data

Eirini Ntoutsi

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Adil Alpkoçak

The Einstein Toolkit: A Community Computational Infrastructure for Relativist...

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Color of words

Eli Bressert

Colors are the building blocks of the world we see. At the most basic level color allows us to identify what may be poisonous or edible, hot or cold, typical or abnormal and so much more. Despite the importance of color, it's often overlooked or oversimplified for data visualization. Combining these facts with the utility of color in data visualization I'll discuss color theory and how we can optimize the exploration and understanding of text mining.

Graphical Data Exploration

Eli Bressert

Slides from the Innovation Enterprise conference on data visualization. The talk focusses on exploratory data analysis and and the power of graphics. Towards the end, the talk goes into keeping data exploration a realtime process by sampling data that would put CPUs under pressure for a long time. The slides are meant to be additional to the verbal presentation, so the slides may be a bit hard to follow.

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办(uts毕业证书)悉尼科技大学毕业证学历证书原版一模一样

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一比一原版(Deakin毕业证书)迪肯大学毕业证如何办理

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一比一原版(UCSF文凭证书)旧金山分校毕业证如何办理

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一比一原版(UniSA毕业证书)南澳大学毕业证如何办理

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