Machine Learning on dirty data - Dataiku - Forum du GFII 2014Le_GFII
Intervention de Florian Douetteau, CEO, Dataiku au Forum du GFII 2014.
Atelier : "De la Business Intelligence aux analyses prédictives grâce aux Big Data", le 08/12/14.
Abstract : Le prédictif est la nouvelle frontière de la « data intelligence ». Les premiers développements industriels voient le jour, illustrant concrètement l'apport de ces approches pour administrer plus efficacement des systèmes complexes (ville intelligente, transports, énergie, maintenance, etc.), pour outiller la prise de décision dans la gestion du risque (naturel, industriel, client, économique, financier, etc.) ou pour affiner la personnalisation des offres et la recommandation dans le marketing et la publicité.
Quelles que soient les applications, il ne s'agitpas de prévoir l'avenir mais de réduire l'incertitude en modélisant des probabilités et des scénarios d'évolution. Les technologies sont entrées dans une phase opérationnelle. Les avancées du Big Data dans la modélisation, le machine learning, ou l'algorithmique sémantique apportent désormais la puissance calculatoire qui faisait auparavant défaut pour fouiller les vastes ensembles de données non-structurées disponibles sur le web, les média sociaux et l'internet des objets.
Au-delà des défis en termes de R&D, l'enjeu aujourd'hui est de simplifier l'accès aux approches prédictives pour en démocratiser les usages dans les différents métiers. Des solutions innovantes sont développées pour faciliter la conception de modèles et simplifier le développement d'applications "Web Services" ou "BI Mobile" pour mieux toucher les décideurs. Les modes de distribution en cloud permettent de mutualiser les ressources. Des modèles économiques innovants sont également expérimentés par les fournisseurs de solutions pour réduire les coûts d'accès aux technologies et essaimer dans les entreprises.
Le Forum du GFII consacrera un atelier sur ce thème. Des fournisseurs de solutions interviendront pour présenter des cas d'usages en Business Intelligence, en maintenance prédictive et dans la gestion du risque naturel.
Source : http://forum.gfii.fr/forum/de-la-business-intelligence-au-predictif-grace-aux-big-data
This project aimed to build a predictive model for detecting healthcare fraud using Medicare and payment data from open sources. The data was stored in a Hadoop cluster and preprocessed using Pig scripts. Python was used to implement a data pipeline with scaling and different machine learning models, including logistic regression, Gaussian, random forest, extra trees, and gradient boosting classifiers. The random forest model achieved the best average AUC of 0.69. Feature importance analysis found the custom "drug_score" feature was most important. Future work could include more data sources, additional features, and model blending to improve results.
Machine Learning on dirty data - Dataiku - Forum du GFII 2014Le_GFII
Intervention de Florian Douetteau, CEO, Dataiku au Forum du GFII 2014.
Atelier : "De la Business Intelligence aux analyses prédictives grâce aux Big Data", le 08/12/14.
Abstract : Le prédictif est la nouvelle frontière de la « data intelligence ». Les premiers développements industriels voient le jour, illustrant concrètement l'apport de ces approches pour administrer plus efficacement des systèmes complexes (ville intelligente, transports, énergie, maintenance, etc.), pour outiller la prise de décision dans la gestion du risque (naturel, industriel, client, économique, financier, etc.) ou pour affiner la personnalisation des offres et la recommandation dans le marketing et la publicité.
Quelles que soient les applications, il ne s'agitpas de prévoir l'avenir mais de réduire l'incertitude en modélisant des probabilités et des scénarios d'évolution. Les technologies sont entrées dans une phase opérationnelle. Les avancées du Big Data dans la modélisation, le machine learning, ou l'algorithmique sémantique apportent désormais la puissance calculatoire qui faisait auparavant défaut pour fouiller les vastes ensembles de données non-structurées disponibles sur le web, les média sociaux et l'internet des objets.
Au-delà des défis en termes de R&D, l'enjeu aujourd'hui est de simplifier l'accès aux approches prédictives pour en démocratiser les usages dans les différents métiers. Des solutions innovantes sont développées pour faciliter la conception de modèles et simplifier le développement d'applications "Web Services" ou "BI Mobile" pour mieux toucher les décideurs. Les modes de distribution en cloud permettent de mutualiser les ressources. Des modèles économiques innovants sont également expérimentés par les fournisseurs de solutions pour réduire les coûts d'accès aux technologies et essaimer dans les entreprises.
Le Forum du GFII consacrera un atelier sur ce thème. Des fournisseurs de solutions interviendront pour présenter des cas d'usages en Business Intelligence, en maintenance prédictive et dans la gestion du risque naturel.
Source : http://forum.gfii.fr/forum/de-la-business-intelligence-au-predictif-grace-aux-big-data
This project aimed to build a predictive model for detecting healthcare fraud using Medicare and payment data from open sources. The data was stored in a Hadoop cluster and preprocessed using Pig scripts. Python was used to implement a data pipeline with scaling and different machine learning models, including logistic regression, Gaussian, random forest, extra trees, and gradient boosting classifiers. The random forest model achieved the best average AUC of 0.69. Feature importance analysis found the custom "drug_score" feature was most important. Future work could include more data sources, additional features, and model blending to improve results.
An exploration of industrialised data science workflows via Data Science Studio (DSS) by Dataliku by Vincent De Stoecklin of Dataiku at Hadoop User Group (HUG) Ireland's July meetup @boistartups in Grand Canal Square, Dublin 2, Ireland.
The paradox of big data - dataiku / oxalide APEROTECHDataiku
The document discusses the paradoxes of big data. It notes that while data volumes are large, useful data can still be refined to fit in memory. It also discusses how the ecosystem around big data technologies like Hadoop and Spark has grown rapidly with many startups receiving funding. Practical uses of big data involve using tools like Dataiku's Data Science Studio to clean, model, and extract insights from multiple data sources to optimize processes like deliveries or improve search relevance. The document provides steps to get started with big data including learning Python/R and practicing on platforms like Kaggle to enter the field.
Dataiku - Big data paris 2015 - A Hybrid Platform, a Hybrid Team Dataiku
Between traditional Business Intelligence and "Big Data" approaches, many companies need to innovate and work in a hybrid manner. How and with what tools can business and technical profiles collaborate productively together? lorian Douetteau, Dataiku's CEO, answers these questions.
This document discusses Pig Hive and Cascading, tools for processing large datasets using Hadoop. It provides background on each tool, including that Pig was developed by Yahoo Research in 2006, Hive was developed by Facebook in 2007, and Cascading was authored by Chris Wensel in 2008. It then covers typical use cases for each tool like web analytics processing, mining search logs for synonyms, and building a product recommender. Finally, it discusses how each tool works, mapping queries to MapReduce jobs, and compares features of the tools like philosophy, productivity and data models.
1. «Ум ребенка
находится
на кончиках его пальцев»
В. А. Сухомлинский
СИСТЕМА РАБОТЫ ПО РАЗВИТИЮ
МЕЛКОЙ МОТОРИКИ У ДЕТЕЙ С
ТЯЖЕЛЫМИ НАРУШЕНИЯМИ РЕЧИ В
УСЛОВИЯХ КОРРЕКЦИОННОЙ
РАБОТЫ В ДОУ
Бирюкова В.В.,
воспитатель
МБДОУ д/с № 6
2. М. И. Сеченов писал: «Движение
руки человека наследственно не
определено, а возникает в
процессе воспитания и
обучения, как результат
ассоциативных связей между
зрительными и мышечными
изменениями в процессе
активного взаимодействия с
окружающей средой».
3. Мелкая моторика – это
совокупность скоординированных
действий нервной, мышечной и
костной систем, часто в сочетании
со зрительной системой, в
выполнении мелких и точных
движений кистями и пальцами рук
и ног. В применении к моторным
навыкам руки и пальцев часто
используется термин ловкость.
4. СИСТЕМА РАБОТЫ
Пальчиковая гимнастика
Подготовка руки к письму
Пальчиковые игры
Различные виды деятельности
5. Психолог
Воспитатель Родители
Ребенок
Учитель - Инструктор
логопед по
Муз. физ.культуре
руководитель