Big Data Reviews

  • BIG Data Explained - Data all Around 😱 😱 😱

    Namaskaar Dosto, is video mein maine aapse BIG Data ke baare mein baat ki hai, Data ke baare mein toh aap sabhi jaante hai but BIG Data ka concept sabse alag hai. Yeh kya hai aur kaise kaam karta hai yeh maine aapko is video mein bataya hai. Mujhe umeed hai ki BIG data ke baare mein aapko yeh video pasand aayegi.

    Share, Support, Subscribe!!!
    Android App:
    Facebook Myself:
    Google Plus:

    About : Technical Guruji is a YouTube Channel, where you will find technological videos in Hindi, New Video is Posted Everyday :)
  • Deep Learning: Intelligence from Big Data

    Deep Learning: Intelligence from Big Data
    Tue Sep 16, 2014 6:00 pm - 8:30 pm
    Stanford Graduate School of Business
    Knight Management Center – Cemex Auditorium
    641 Knight Way, Stanford, CA

    A machine learning approach inspired by the human brain, Deep Learning is taking many industries by storm. Empowered by the latest generation of commodity computing, Deep Learning begins to derive significant value from Big Data. It has already radically improved the computer’s ability to recognize speech and identify objects in images, two fundamental hallmarks of human intelligence.

    Industry giants such as Google, Facebook, and Baidu have acquired most of the dominant players in this space to improve their product offerings. At the same time, startup entrepreneurs are creating a new paradigm, Intelligence as a Service, by providing APIs that democratize access to Deep Learning algorithms. Join us on September 16, 2014 to learn more about this exciting new technology and be introduced to some of the new application domains, the business models, and the key players in this emerging field.

    Steve Jurvetson, Partner, DFJ Ventures

    Adam Berenzweig, Co-founder and CTO, Clarifai
    Naveen Rao, Co-founder and CEO, Nervana Systems
    Elliot Turner, Founder and CEO, AlchemyAPI
    Ilya Sutskever, Research Scientist, Google Brain

    Demo Companies**:
    Clarifai | SkyMind | Ersatz Labs | AlchemyAPI

    ** Follow (@VLAB) on Twitter and Event Hashtag #VLABdl
  • (Crypto) Big Data Block and their proposed Big Solutions (BDB)

    Meet Jason Cohen CEO of Big Data Block, learn all about the storage, analysis, security and so much more they propose to bring to the big data world. WIN $100


    💰WIN $100$ Simply, watch, subscribe, like and add the keyword in the comment field along with your public ETH address.
    ☝️YOU MUST respond with your PUBLIC ETHEREUM address and keyword in the comment field to win.

    💪RELAX Peeps, these are just my opinions and anything contained within the video is for information or entertainment purposes only.
    Robert Beadles is the co-founder of Monarch Token.
    This is for educational purposes and not financial advice. Watch at your own risk and always seek professional financial and legal advice before investing in anything.

    🙏In the comments let me know how you liked the video and if you want me to do a video on anything specific.
    Share the video with your friends that are crypto curious and be safe, have fun and GOD Bless!


    BIg Data Block

    Crypto Beadles:

    Crypto Beadles Telegram Group

    Our TGE

    Crypto Beadles:



    Track Coin Prices:

    Smartphone Coin Apps:


    Youtube Personalities:
    David Hay-
    Alt Coin Buzz-
    Doug Polk-
    Data Dash-
    Crypto Bobby-
    Crypto Love
    BitBoy Crypto:
    Crypto Disruption:
    I Love Crypto:
    Miggity Miner:
    Keith Wareing:
    Crypto Crow

    My Social Media:


    *Some of these links may be affiliate links, meaning if you click and purchase something, I may receive a small commission at no additional cost to you. You may also receive a free bonus of coins etc by using the link as well. I only recommend companies and products I personally use, and any commissions help to pay for content creation.

    ** This is not financial advice and these are simply my own opinions, as such, this should not be treated as explicit financial, trading or otherwise investment advice. This is not explicit advice to buy these cryptos, do you own research.**

    ***Disclaimer: Statements on this site do not represent the views or policies of anyone other than myself. The information on this site is provided for discussion purposes only, and are not investing recommendations. Under no circumstances does this information represent a recommendation to buy or sell securities.

    ****ALWAYS check with professional tax service providers and legal professionals before you buy, sell or trade cryptos!

    Thanks for watching, God Bless and have an awesome one!
    #bigdatablock #bitcoin #altcoin
  • ايه الفرق بين ال Big Data و ال Data Science و ال Data Analysis

    مساء الخير

    زي ما وعدتكم المرة اللي فاتت ان شاء الله المرة دي حنتكلم عن الفروق بين مجالات مسمياتها قريبة قوي من بعض و اللي هي
    Big Data
    Data Analysis
    Data Science
    و حنحاول ندي نبذة عن كل واحد فيهم و ايه المهارات المختلفة اللي محتاج تعرفها علشان تبتدي في المجال ده.

    ايه هو ال Big Data؟
    يمكن في الفترة الأخيرة مصطلح ال Big Data كان عليه دوشة كثير بالذات لما عمرو أديب قال تعريف عجيب ليه أظهره كأنه حاجة شريرة أو سيئة, و طبعاً التعريف ده للأسف ما كانش ليه أي علاقة بالواقع.
    ال Big Data في النهاية هو مجال هندسي من مجالات هندسة البرمجيات, بيهدف في الأساس لبناء أنظمة تقدر تتعامل مع حجم البيانات الهائل, و لو أخدت بالك احنا هنا ما قلناش نوع التعامل ده ايه, احنا هنا بنتكلم في أساس أي تعامل مع البيانات و اللي بيبتدي عادة بالتخزين, و الأرشفة و البحث و القدرة على انك تعمل عمليات عليها. يعني علشان نقرب المفهوم, قاعدة البيانات اللي احنا كلنا متعودين عليها زي mySQL, PostgreSQL, SQL Server في النهاية بتخزن, و تفهرس و تتيح وسائل للتعامل مع البيانات نفسها, و ده نفس اللي بتعمله ال Big Data Systems برضه, لكن الفرق الأهم هو ان حجم البيانات ضخم جداً, و بالتالي البيانات دي مش متخزنة على سيرفر واحد مثلاً, بل ممكن تبقى عشرات بل مئات الآلاف من السيرفرات اللي كلها بتساهم في بناء نظام ال Big Data بتاعك.
    من أشهر أنظمة ال Big Data و اللي يمكن أغلب الناس اللي في المجال ده بتستخدمه, هو مجموعة تقنيات Apache Hadoop و زي ما أكيد أخدت بالك اني قلت مجموعة تقنيات, و ده لأنه Hadoop ده تقدر تقول كده انه مظلة لمجموعة كبيرة جداً من التقنيات اللي كل حاجة فيها بتعمل وظيفة معينة و بتساعدك في سيناريوهات معينة.
    يعني مثلاً, أول حاجة غالباً حتحتاجها في التعامل مع أي بيانات, هو انك تخزنها و تنظمها في حاجة زي ال File System اللي على جهازك, و هنا بيجي دور أول تقنية و هي HDFS و ده اسم ال File System بتاع Hadoop و اللي يعتبر القاعدة الأساسية اللي بتني عليها كل التقنيات التانية, و ده اللي بيسمح بتخزين البيانات و الحفاظ عليها عن طريق ال Redundancy و يديلك abstraction بحيث ما تحتاجش تعرف تفاصيل كثير عن ازاي البيانات و فين البيانات متخزنة او على أي أجهزة
    بعد ما خزنت البيانات, حتحتاج طريقة تقدر تكتب بيها برامج تشتغل على البيانات دي, و اللي هو بنسميه Programming Model, و ال Programming Model اللي بتستخدمه في ال Big Data يمكن اشهرهم على الاطلاق هو MapReduce و ده اللي بيخليك تقدر تكتب برامج, طبعاً ده موضوع كبير لوحده.طبعأً Hadoop فيه مكونات أساسية أكثر من كده بكثير, زي ZooKeeper و Yarn و فوق ده كله فيه تطبيقات مشهورة زي Hive و اللي بتخليك تقدر تعامل البيانات اللي على Hadoop كأنها قاعدة بيانات و تكلمها بلغة شبه ال SQL جداً اسمها HQL, و حاجات تانية زي Hbase و غيرها كثير جداً من التقنيات اللي لا يسع المجال دلوقتي اننا نتكلم فيها.
    الفكرة لو بصيت على ده كله, حتكتشف انها في النهاية كلها ادوات و تقنيات للتعامل مع البيانات, لكن نوعية التعامل ده ايه مش مشكلة ال Big Data

    نيجي لل Data Analysis و ال Data Science

    علشان نفهم الاتنين, محتاجين الأول نوصل الفكرة ان ال Data Science هو مجال بيختص بكل ماله علاقة بالبيانات, سواء بيانات Structured أو لأ, سواء محتاجة شوية تجهيز الأول, الهدف الأساسي لل Data Scientist هو انه يبحث في البيانات عن الدرر, زي الأنماط اللي بتتكرر و اللي على أساسها ممكن نتوقع حاجة تحصل في المستقبل, و ده غالباً بيكون عن طريق تطوير Models و ال Models دي ممكن تكون مبنية على حاجات زي Mathematical models, Statistical models, Machine learning, deep learning كل دي طرق مختلفة لبناء ال models اللي حتساعده انه من خلال البيانات اللي معاه دلوقتي يقدر يتوقع حاجات تحصل في المستقبل.
    ال Data Scientist عمومأً بيبقى خلفيته رياضية أو احصائية مع ال Computer Science, و ده طبعاً بيخليهم نادرين و الطلب عليهم كثير لأن الخلطة دي من المهارات مش سهلة قوي.
    و فيه مثل مشهور

    Data Scientist: A person who is better at Statistics than any Software Engineer, and better at Software Engineering than any Statistician

    و أغلب الصناعات و المجالات اللي بتتعامل مع بيانات كثير بتحتاج ناس تقدر تطلعلهم النوع ده من ال insights من البيانات, زي المؤسسات المالية, و شركات السوشيال ميديا, و التسويق و المبيعات و غيرها من المجالات.

    ال Data Analyst
    هو شخص بيتعامل مع البيانات بشكل يومي و غالباً من خلال ادوات جاهزة, زي Tableu أو حتى Excel, الفكرة انه أغلب الوقت بيكون هدفه هو الوضع الحالي أكثر من ايه اللي حيحصل في المستقبل, يعني أسئلة زي احنا عملنا مبيعات النهاردة بكام, أو عندنا كام عميل جديد, أو السنة دي مقارنة بالسنة اللي فاتت عملنا فلوس قد ايه, كلها بيانات و أسئلة مهمة, لكن أغلبها بتكون اسئلة اجابتها موجودة في البيانات أو محتاجة عمليات احصائية بسيطة, مش بالضرورة يكون عنده خلفية برمجية, و ان كان من المتوقع انه يكون عنده القدرة على التعامل مع قواعد بيانات أو البرامج الخاصة بده, مع خلفية احصائية.
    يعني لو حبينا نقول أكبر فرق بين ال Data Scientist و ال Data Analyst هو ان ال Data Scientist مشغول باستقراء المستقبل و ال Data Analyst مشغول بتقييم الواقع و الماضي.

    ده كان موضوعنا الأسبوع ده, مستنيين مقترحاتكم و اسئلتكم, و ان شاء الله نرجعلكم بموضوع جديد قريب.

    شكراً و ما تنساش تعمل Like و Subscribe و تفعل الجرس علشان يجيلك Notifications أول ما ينزل فيديو جديد.

    Our facebook Page

    On Sound Cloud

    Please Like & Subscribe
  • Apa itu Big Data ?

    saat ini istilah big data tengah menjadi perbincangan di berbagai bidang dan industri, mengenal big data lebih dalam, simak video ini dan jangan lupa subscribe :)
  • ¿Sabes qué es BIG DATA?

    Vivimos en una era digital, donde organizaciones controlan nuestros datos personales. Haz clic en este video para saber más de BIG DATA.
  • Task processing, APIs, Big Data & JavaScript

    There's tons of options for doing data processing in other languages like Java and Python. With actionhero.js, you can use Nodejs's event loop model to create a scalable and cohesive API for processing and serving large amount of data. From the actionhero.js documentation, here's a quick synopsis of this great framework:

    “actionhero.js is a multi-transport API Server with integrated cluster capabilities and delayed tasks. The goal of actionhero is to create an easy-to-use toolkit for making reusable & scalable APIs.”

    In this session, we'll use actionhero.js to build some examples, with lots of code, to demonstrate the capabilities of this framework. We'll consume some data, do some task processing, then access the data via an API. We'll use Websockets along with standard HTTP to build a real-time, web-enabled, application.


    Øredev 2017


    Pratik Patel


    Øredev Conference Organizer provided Coding Tech with the permission to republish this video.
  • Big Data Architecture Patterns

    This talk is part of Cerner's Tech Talk series. Check us out at and @CernerEng

    This talk focuses on the real world experience on the architectural patterns and tools integrations used to solve real business problems with data. This will be a technical session that covers tools such as Hadoop and NoSQL data stores and how to use them for the right use cases. During the session we will dive into customer architectures and where they have had both successes and failures using a combination of tools to server both OLTP and OLAP workloads. Some of the successes will include large cost reduction in SQL licensing and SAN as well as reduction in overall data warehouse costs including ETL appliances and manpower. The other core focus will be on driving change into businesses and how these customers were able to become leaders or maintain leadership using the data at hand and a set of tools.

    About the Speaker:
    Eddie Satterly (@eddie_satterly) is the Chief Big Data Evangelist in the office of the CTO at Splunk. Prior to working at Splunk, he has been in a variety of roles such as engineer, architect, and CTO. Satterly has extensive experience with Apache Cassandra and Apache Hadoop and was named to the Apache Cassandra MVP board in 2012. In addition to his role at Splunk, Satterly serves on the advisory board of two data startups and is a frequent conference speaker.
  • Pristine Seas, big data e inteligencia artificial contra la pesca ilegal

    Entra en nuestra web:
    Suscríbete a nuestro canal de youtube:
    Síguenos en Facebook:
    Síguenos en Twitter:

    Para entender la carrera de Enric Sala podría recurrirse a la metafísica aristotélica (“El ser no sólo se toma en el sentido de sustancia, de cualidad, de cuantidad, sino que hay también el ser en potencia y el ser en acto, el ser relativamente a la acción”). Lo que era el biólogo catalán en acto y lo que podía ser en potencia. Porque en Sala había cualidades suficientes para convertirse en lo que es hoy desde que era un niño enamorado de las aventuras de Jacques Yves Cousteau (“quería ser buzo en el Calypso” dijo en una entrevista). En ese tiempo ya había dentro de él, en potencia, un explorador residente del National Geographic, honor que conquistó en el año 2011 convirtiéndose en el primer español que accede a la máxima categoría de investigación de la prestigiosa sociedad estadounidense.

    Lo del catalán con los océanos es un amor comprometido. Por eso, después de varios años ejerciendo como profesor en Estados Unidos en la universidad de California, decidió abandonar su trabajo y cambiar el futuro... el suyo y el de todos los que habitamos este planeta: “Mi trabajo era dar clase, pero también investigar los efectos del hombre sobre el mar. Y un día me di cuenta de que lo que estaba haciendo era simplemente reescribir el obituario del mar. Con más precisión, con más datos científicos. Me sentía como el doctor que te dice cómo te vas a morir, con un detalle extraordinario pero sin proporcionar una cura”.

    Lo que le faltaba, reconoció en una entrevista, era saber cómo eran los océanos hace 500 años, antes de que la acción del hombre los degradara hasta los niveles que conocemos en la actualidad. Pero viajar en el tiempo es imposible incluso para alguien acostumbrado a encontrar la forma de salirse siempre con la suya. Por eso la única forma de saber cómo se encontraban los mares medio milenio, atrás era viajar a los paisajes marinos más remotos del planeta para recoger datos, observar y comparar. La idea sedujo a la National Geographic Society y así nación Pristine Seas (Mares Prístinos), un proyecto dirigido por Salas, en el que a través de expediciones, investigación científica, análisis económico y divulgación (con producción de documentales y artículos) se intenta convencer a los mandatarios de los países en los que se encuentran esas escasas zonas vírgenes para crear espacios protegidos. Espacios que pueden servir para recuperar especies en peligro de extinción y a los que hay que proteger -como al resto de los océanos- de los estragos que causa la pesca ilegal, uno de los caballos de batalla contra los que pelean Enric Sala y su equipo. Una labor en la que cuentan con la inestimable ayuda de Global Fishing Watch, una organización que utilizando datos de satélite, big data e inteligencia artificial, puede seguir las actividades de los pesqueros (y predecir incluso cuándo van a realizar capturas ilegales). Una vigilancia que tiene que ser, sí o sí, completada con la concienciación de políticos, grandes compañías y gente en general, puesto que el futuro de la humanidad depende de que seamos capaces de salvar los océanos.

    Entrevista y edición: Zuberoa Marcos, Maruxa Ruiz del Árbol, Cristina del Moral
    Texto: José L. Álvarez Cedena

    #ElFuturoEsApasionante #EsApasionante #Vodafone
  • Formation Big Data avec Apache Spark: Initiation | Présentation du Big Data

    Voici une vidéo complète de la formation Big Data avec Apache Spark - Initiation qui est en cours de préparation par Aimad TAHI sur

    Plan de la vidéo
    Le Big Data
    Apache Hadoop
    Apache Spark
    Programmer avec Apache Spark
    Spark SQL
    Spark Streaming
The Number One Menace to All Organizations

Learn more about how to protect your organization against this growing menace


Big Data News