IPython, R, Big Data und mehr

• Jupyter, the software formerly known as IPython Notebook hat einen riesigen Fund von 6 Millionen Dollar eingefahren. Mit diesem Geld will sie stolze Ziele () verwirklichen. Unter anderem die Möglichkeit von interaktiven Apps in Jupyter, etwas, was Shiny für R schon verwirklicht hat. Ich gratuliere und wünsche dem Projekt viel Erfolg.

• Wie wird man Data Scientist? Rudolf Jansen gibt Tips: Data Scientist – ein neues Berufsbild für die Big-Data-Welt.

• Max Neunhöffer: Data modeling with multi-model databases. A case study for mixing different data models within the same data store. Auch wenn der Autor Mitarbeiter bei den Machern der im Beitrag genannten freien (Apache-Lizenz) NoSQL-Datenbank ArrangoDB (Download @ GitHub) ist, ist der Artikel doch ganz viel Information und keine Werbung.

• Das »griechische Ding«, analysiert mit R: Teil 1 und Teil 2. Wie sich Vorhersagen doch irren können.

• OpenCPU ist ein freier (Apache-Lizenz) Webservice für eingebettetes wissenschaftliches Rechnen und reprodzierbare Forschung mit R. Die Software kann entweder als Service genutzt oder auf einem eigenen Server installiert werden und hat mittlerweile die Version 1.5 erreicht.

• Zu dem Machine Learning with R Cookbook - 110 Recipes for Building Powerful Predictive Models with R gibt es eine gerade noch wohlwollende Review von Andrew Collier.

• Dieses Tutorial Building an Instructional Simulation App in Shiny von Homer White halte ich für einen großartigen und sehr hilfreichen Einstieg in Shiny, auch wenn es sich leider nicht ausdrucken läßt (ich liebe es nun mal, solche Sachen offline in U- oder S-Bahn oder auch im Garten zu lesen).

• Ein wenig abseits vom Thema, aber dennoch schön: Vor ein paar Tagen rauschten Googles träumende neuronale Netze durch den (digitalen) Blätterwald. Nun hat – wie Tante Heise berichtet – Google den Code dazu als IPython-Notebook unter der Apache-Lizenz auf GitHub veröffentlicht. Der Code nutzt das ebenfalls quelloffene (BSD-Lizenz) Caffe-Framework, das Deep-Learning-Algorithmen zur Bilderkennung bereitstellt. Die Entwickler fordern dazu auf, mit der Software zu experimentieren – und die Ergebnisse mit dem Hash-Tag #deepdream auf Facebook, Google+ und Twitter zu veröffentlichen.

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