Je peaufine mon apprentissage de Radiant avec deux cas pratiques dont :
- L’un traite de la régression linéaire
- L’autre de la classification par l’interprétation d’un arbre.
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Je peaufine mon apprentissage de Radiant avec deux cas pratiques dont :
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Le langage de commande de SAS, pour Statistical Analysis System, est un langage propriétaire de programmation de quatrième génération (L4G) conçu par SAS Institute depuis 1976.J’ai testé les requêtes les plus courantes et quelques difficiles qu’un programmeur se doit de maîtriser grâce à la version gratuite SAS University Edition.
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Le groupe musical de compas Harmonik a assuré un spectacle haut en couleurs et en sonorités , le vendredi 29 juin 2018 à Saint-Pierre.
Superset est une application web qui permet de réaliser des tableaux de bord sophistiqués.
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Apache Kafka est un outil qui vise à fournir un système unifié, temps réel à latence faible pour la manipulation de flux de données. Sa conception est fortement influencée par les transactions de logs.
Landoop Lenses permet de faciliter le développement d’applications pour les réseaux Kafka.
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Radiant est une interface basée sur un navigateur open-source pour l’analyse métier dans R. L’application est basée sur le package Shiny et peut être exécutée localement ou sur un serveur. Radiant a été développé par Vincent Nijs.
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Dremio rend vos données faciles, accessibles et interactives, quel que soit le nombre de téraoctets, peu importe où ils sont stockés. Dremio optimise vos données pour que vous n’ayez pas à le faire.
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Dans cette démo vidéo , je me connecte à une base de données Elasticsearch , puis une base de donnée Oracle XE à partir de Dremio.
Kibana est un outil de visualisation de données pour Elasticsearch publié sous la licence libre Apache version 2.
Il fournit des fonctions de visualisation sur du contenu indexé dans une grappe Elasticsearch.
Les utilisateurs peuvent créer des diagrammes en barre, en ligne, des nuages de points, des camemberts et des cartes de grands volumes de données.
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JHipster fournit des outils pour générer un projet avec côté serveur, une pile Java (à l’aide de Spring Boot) et côté client un frontal Web adaptatif (avec Angular et Bootstrap).Ainsi , dans ce projet je synchronise les données enregistrées dans la base de données MySQL avec celle d’une instance Elasticsearch virtualisée avec Docker.
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Je virtualise Windows Serveur 2012 R2 sur Vmware , puis j’installe Active Directory sur ce serveur et je crée un utilisateur.
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