Telecharger Le Big SEO Data didactique Gratuit

Seolius Europe, David Licoppe, "Le Big SEO Data didactique"
2016 | PDF/EPUB | 55 pages | ASIN: B01GOEQI92 | French | 102 MB

La pratique de l'Inbound Marketing ou marketing entrant est une technique de marketing qui permet de faire venir le client à soi plutôt que d'aller le chercher comme dans les formes classiques. Les effets d'une campagne de SEO - Search Engine Optimization - sur la visibilité d'un site web ne sont plus à démontrer. Pourtant, des démarches complémentaires peuvent y être jointes pour amplifier davantage l'écho du site auprès des internautes. L'Inbound Marketing regroupe ainsi différents outils de marketing relationnel dont la finalité est de pousser les clients à recourir de manière spontanée aux services d'une entreprise par l'intermédiaire de son site.

Sommaire du Seolius'Mag N°2

- L'efficacité grâce à l'Inbound Marketing couplé au SEO
- Introduction au Big SEO Data Didactique
- Big SEO Data Didactique dans son ensemble
- Les origines du Not Provided, la révélation
- Les solutions au Not Provided et ses lacunes
- Le TOP50 des sites de presse et leurs fakes
- Classement des sites de presse et leurs portées
- 1min30, un concept inédit en Inbound Marketing
- Les 30 bourdes d'un manager d'une boite de comm'
- Créer une véritable stratégie de contenu pertinente

Des bases pour la performance et le Big Data
En quelques années, le volume des données brassées par les entreprises a considérablement augmenté. Émanant de sources diverses (transactions, comportements, réseaux sociaux, géolocalisation...), elles sont souvent structurées autour d'un seul point d'entrée, la clé, et susceptibles de croître très rapidement. Autant de caractéristiques qui les rendent très difficiles à traiter avec des outils classiques de gestion de données. Par ailleurs, l'analyse de grands volumes de données, ce qu'on appelle le Big Data, défie également les moteurs de bases de données traditionnels.
C'est pour répondre à ces différentes problématiques que sont nées les bases de données NoSQL (Not Only SQL), sous l'impulsion de grands acteurs du Web comme Facebook ou Google, qui les avaient développées à l'origine pour leurs besoins propres. Grâce à leur flexibilité et leur souplesse, ces bases non relationnelles permettent en effet de gérer de gros volumes de données hétérogènes sur un ensemble de serveurs de stockage distribués, avec une capacité de montée en charge très élevée. Elles peuvent aussi fournir des accès de paires clé-valeur en mémoire avec une très grande célérité. Réservées jusqu'à peu à une minorité, elles tendent aujourd'hui à se poser en complément du modèle relationnel qui dominait le marché depuis plus de 30 ans.
Du choix de la base NoSQL à sa mise en oeuvre
Cet ouvrage d'une grande clarté dresse un panorama complet des bases de données NoSQL, en analysant en toute objectivité leurs avantages et inconvénients. Dans une première partie, il présente les grands principes de ces bases non relationnelles : interface avec le code client, architecture distribuée, paradigme MapReduce, etc.
Il détaille ensuite dans une deuxième partie les principales solutions existantes (les solutions de Big Data autour de Hadoop, MongoDB, Cassandra, Couchbase Server...), en précisant spécificités, forces et faiblesses de chacune. Complétée par une étude de cas réel, la dernière partie du livre est consacrée au déploiement concret de ces bases : dans quel cas passer au NoSQL ? quelle base adopter selon ses besoins ? quelles données basculer en NoSQL ? comment mettre en place une telle base ? comment la maintenir et superviser ses performances ?

À qui s'adresse cet ouvrage ?
Aux experts en bases de données, architectes logiciels, développeurs...
Aux chefs de projet qui s'interrogent sur le passage au NoSQL

Des bases pour la performance et le Big Data
En quelques années, le volume des données brassées par les entreprises a considérablement augmenté. Émanant de sources diverses (transactions, comportements, réseaux sociaux, géolocalisation...), elles sont souvent structurées autour d'un seul point d'entrée, la clé, et susceptibles de croître très rapidement. Autant de caractéristiques qui les rendent très difficiles à traiter avec des outils classiques de gestion de données. Par ailleurs, l'analyse de grands volumes de données, ce qu'on appelle le Big Data, défie également les moteurs de bases de données traditionnels.
C'est pour répondre à ces différentes problématiques que sont nées les bases de données NoSQL (Not Only SQL), sous l'impulsion de grands acteurs du Web comme Facebook ou Google, qui les avaient développées à l'origine pour leurs besoins propres. Grâce à leur flexibilité et leur souplesse, ces bases non relationnelles permettent en effet de gérer de gros volumes de données hétérogènes sur un ensemble de serveurs de stockage distribués, avec une capacité de montée en charge très élevée. Elles peuvent aussi fournir des accès de paires clé-valeur en mémoire avec une très grande célérité. Réservées jusqu'à peu à une minorité, elles tendent aujourd'hui à se poser en complément du modèle relationnel qui dominait le marché depuis plus de 30 ans.

Des bases pour la performance et le Big Data
En quelques années, le volume des données brassées par les entreprises a considérablement augmenté. Émanant de sources diverses (transactions, comportements, réseaux sociaux, géolocalisation...), elles sont souvent structurées autour d'un seul point d'entrée, la clé, et susceptibles de croître très rapidement. Autant de caractéristiques qui les rendent très difficiles à traiter avec des outils classiques de gestion de données. Par ailleurs, l'analyse de grands volumes de données, ce qu'on appelle le Big Data, défie également les moteurs de bases de données traditionnels.
C'est pour répondre à ces différentes problématiques que sont nées les bases de données NoSQL (Not Only SQL), sous l'impulsion de grands acteurs du Web comme Facebook ou Google, qui les avaient développées à l'origine pour leurs besoins propres. Grâce à leur flexibilité et leur souplesse, ces bases non relationnelles permettent en effet de gérer de gros volumes de données hétérogènes sur un ensemble de serveurs de stockage distribués, avec une capacité de montée en charge très élevée. Elles peuvent aussi fournir des accès de paires clé-valeur en mémoire avec une très grande célérité. Réservées jusqu'à peu à une minorité, elles tendent aujourd'hui à se poser en complément du modèle relationnel qui dominait le marché depuis plus de 30 ans.
Du choix de la base NoSQL à sa mise en oeuvre
Cet ouvrage d'une grande clarté dresse un panorama complet des bases de données NoSQL, en analysant en toute objectivité leurs avantages et inconvénients. Dans une première partie, il présente les grands principes de ces bases non relationnelles : interface avec le code client, architecture distribuée, paradigme MapReduce, etc.
Il détaille ensuite dans une deuxième partie les principales solutions existantes (les solutions de Big Data autour de Hadoop, MongoDB, Cassandra, Couchbase Server...), en précisant spécificités, forces et faiblesses de chacune. Complétée par une étude de cas réel, la dernière partie du livre est consacrée au déploiement concret de ces bases : dans quel cas passer au NoSQL ? quelle base adopter selon ses besoins ? quelles données basculer en NoSQL ? comment mettre en place une telle base ? comment la maintenir et superviser ses performances ?

À qui s'adresse cet ouvrage ?
Aux experts en bases de données, architectes logiciels, développeurs...
Aux chefs de projet qui s'interrogent sur le passage au NoSQL

Le Mystere du Satellite Planck : Qu'y avait-il avant le Big Bang
Eyrolles (2011) | ISBN: 2212557329 | PDF | 216 Pages | 102 Mb

Une vertigineuse plongée aux origines du Cosmos, décryptées par les frères Bogdanov.« Planck est en train de dessiner une nouvelle image de l'Univers, laquelle nous pousse vers les limites de compréhension des théories cosmologiques actuelles. » Jan Tauber (mission Planck / ESA).Le 21 mars dernier, une équipe européenne d'astrophysiciens, sous l'égide de l'Agence spatiale européenne, rendait publiques des images inédites, d'une extraordinaire précision, du rayonnement -fossile- de l'Univers à ses tout débuts. Des « clichés » pris par le satellite européen Planck, lancé en 2009, d'une résolution dix fois supérieure à celle du dernier disponible (pris par la NASA en 2003), qui ramènent quelque 13,8 milliards d'années en arrière, 380.000 ans seulement après sa naissance -le Big Bang-.

La Révolution Big data : Les données au coeur de la transformation de l'entreprise
Auteur: Cointot, Jean-Charles, Eychenne, Yves | Editeur: Dunod | PDF | 2014 | 103 Mb

Qu est-ce que le big data ? Le big data est constitué par toutes les données que nous générons à chaque instant, dont le volume global croît exponentiellement. De l historique de navigation aux localisations GPS, jusqu au rythme cardiaque, à la météo et au solde des comptes courants, ces données récoltées par les mobiles, applications et autres objets connectés génèrent de nouveaux usages pour les États et les entreprises.
Le big data, pour quoi faire ? Les entreprises doivent apprendre à maîtriser ces flux d information, pour réinventer leurs relations avec le consom acteur, leurs produits et services ainsi que leurs organisations. Aujourd hui, comme demain, la donnée, c est de l argent.
Le big data, comment ? Ce livre explore les fondamentaux du big data et ses outils, son exploitation dans l entreprise, son impact sur les métiers et sa valeur pour l entreprise. Il est illustré par de nombreux exemples et cas concrets dans diverses industries.

Big Data et machine learning : Manuel du data scientist
Dunod (18 février 2015) | ISBN: 2100720740 | Français | PDF | 240 pages | 102 MB

Cet ouvrage s'adresse à tous ceux qui réfléchissent à la meilleure utilisation possible des données au sein de l'entreprise, qu'ils soient data scientists, DSI, chefs de projets ou spécialistes métier.

Le Big Data s'est imposé comme une innovation majeure pour toutes les entreprises qui cherchent à construire un avantage concurrentiel grâce à l'exploitation de leurs donnéesclients, fournisseurs, produits, processus, machines, etc.

Mais quelle solution technique choisir ? Quelles compétences métier développer au sein de la DSI ?

Ce livre est un guide pour comprendre les enjeux d'un projet Big Data, en appréhender lesconcepts sous-jacents (en particulier le machine learning) et acquérir les compétencesnécessaires à la mise en place d'un data lab.

Il combine la présentation :

-de notions théoriques (traitement statistique des données, calcul distribué.) ;
-d'outils (écosystème Hadoop, Storm.) ;
-d'exemples de machine learning ;
-d'une organisation typique d'un projet de data science.

Big Data : opportunité ou menace pour l'assurance ?
REVUE BANQUE (18 février 2016) | ISBN: 2863257277 | Français | PDF | 150 pages | 102 MB

Le Big Data désigne l’ensemble des procédures de recueil et de traitement d’informations « high volume, high velocity and high variety » que les nouvelles technologies rendent disponibles à ceux qui sauront les sélectionner et les exploiter. Le Big Data est à la fois une opportunité – que les assureurs doivent utiliser car il impacte tous les éléments de la chaîne de valeur de l’industrie d’assurance – et une révolution qui remet en cause les conditions d’exercice de tous les métiers.
Pour l’assurance, souvent prisonnière de « l’asymétrie d’information » sur le risque, mieux connu du client que de l’assureur, cette marée d’informations modifie en profondeur les métiers de prise et de gestion de risques, la tarification, l’assurabilité, mais aussi l’organisation des métiers et des entreprises. Ce sont ces impacts potentiels des nouvelles sources d’information que les auteurs souhaitent montrer dans une suite de monographies sur chacun des éléments de la chaîne de valeur de l’assurance.
Ils proposent une appréciation de la faisabilité de ces évolutions, en évaluant les effets économiques du Big Data sur les pratiques de marché, sur les coûts de la gestion des risques, sur l’organisation des entreprises et sur les architectures de systèmes d’information. Ils veulent mesurer l’ampleur du « choc » que peut être le Big Data sur le business model de l’assurance. Tout en reconnaissant l’importance théorique et l’amplitude d’une quasi-inversion de l’asymétrie d’information, ils n’en négligent pas les difficultés éthiques liées à la disponibilité très facilitée d’une masse considérable d’informations personnelles liées à la vie privée des clients. Enfin, ils alertent sur les risques de faible retour sur investissement de politiques extensives d’utilisation du Big Data, alors même que d’autres impératifs immédiats pour la gestion des entreprises s’imposent à elles (Solvency II, notamment).

Data Science : fondamentaux et études de cas - Eyrolles



Nous vivons une époque très excitante, qui ramène l'analyse de données et les méthodes quantitatives au coeur de la société. L'aboutissement de nombreux projets de recherche, la puissance de calcul informatique disponible et des données à profusion permettent aujourd'hui d'incroyables réalisations, grâce au travail des data scientists.
Un livre de référence pour les data scientists
La data science est l'art de traduire des problèmes industriels, sociaux, scientifiques, ou de toute autre nature, en problèmes de modélisation quantitative, pouvant être résolus par des algorithmes de traitement de données. Cela passe par une réflexion structurée, devant faire en sorte que se rencontrent problèmes humains, outils techniques/informatiques et méthodes statistiques/algorithmiques. Chaque projet de data science est une petite aventure, qui nécessite de partir d'un problème opérationnel souvent flou, à une réponse formelle et précise, qui aura des conséquences réelles sur le quotidien d'un nombre plus ou moins important de personnes.
Éric Biernat et Michel Lutz proposent de vous guider dans cette aventure. Ils vous feront visiter les vastes espaces de la data science moderne, de plus en plus présente dans notre société et qui fait tant parler d'elle, parfois par l'intermédiaire d'un sujet qui lui est corollaire, les big data.
Des études de cas pour devenir kaggle master
Loin des grands discours abstraits, les auteurs vous feront découvrir, claviers à la main, les pratiques de leur métier de data scientist chez OCTO Technology, l'un des leaders français du domaine. Et vous mettrez également la main à la pâte : avec juste ce qu'il faut de théorie pour comprendre ce qu'impliquent les méthodes mathématiques utilisées, mais surtout avec votre ordinateur personnel, quelques logiciels gratuits et puissants, ainsi qu'un peu de réflexion, vous allez participer activement à cette passionnante exploration !
À qui s'adresse cet ouvrage ?
Aux développeurs, statisticiens, étudiants et chefs de projets ayant à résoudre des problèmes de data science.
Aux data scientists, mais aussi à toute personne curieuse d'avoir une vue d'ensemble de l'état de l'art du machine learning.

Le Big Bang, une des rares théories savantes ayant accédé à la consécration populaire, fait désormais partie de notre cosmogonie moderne qui trouve sa source dans la relativité générale d'Einstein. Son double statut de théorie scientifique et de récit quasi mythologique de l'origine de l'Univers découle très naturellement de sa double origine - chez un mathématicien russe, Alexandre Friedmann, et un chanoine belge, Georges Lemaître. Viendra s'adjoindre à eux, dans les années cinquante, l'éclectique physicien George Gamow, qui fera du Big Bang une théorie respectable.

Cette passionnante aventure, encore mal étudiée par l'histoire des sciences, est ici retracée, textes originaux à l'appui, par un astrophysicien qui suit avec succès la voie ouverte par ces valeureux pionniers.