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Image Tracking And Other Machine Learning Benefits For Photography

Smart Data Collective

The biggest breakthroughs in machine learning have only emerged over the last five years, as new advances in Hadoop and other big data technology make artificial intelligence algorithms more practical. Google Photos was first launched in 2015. Of course, machine learning was in its infancy back in the 1970s.

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What is Snowpark — and Why Does it Matter? A phData Perspective

phData

phData has been working in data engineering since the inception of the company back in 2015. Managing and Troubleshooting Partitions and Garbage Collection This is the most common problem with Hadoop or other file-based data lakes and tends to be the most difficult to solve. Why is Snowpark Exciting to us?

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The 2016 Crystal Ball – What’s Next in Data?

Alation

With the year coming to a close, many look back at the headlines that made major waves in technology and big data – from Spark to Hadoop to trends in data science – the list could go on and on. However, most are only deployed over one data store (Hadoop or other various backends). Subscribe to Alation's Blog.

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SAS Software

もっとも簡略化したデータマネージメントの歴史 アナリティクスに特化したデータマネージメント考察の第一期ーHadoopの到来 このころまではダッシュボードや定型レポート用にRDBMSやデータベースアプライアンスが構えられるのみで、アナリティクス用途としてはSASデータセットやフラットファイルでの運用が主でした。これはアナリティクス的なデータ加工ワークロードに適したテクノロジーがSAS以外にはなかったからです。Hadoopの登場により、アナリティクス用途でのデータ活用が一気に拡大し、パフォーマンスやスケーラビリティの制約から解放された一方で、従来の目的を先に決めてデータマートを先に設計して、という従来の方法論では、アナリティクスによる効果創出が最大化されないという課題も見えてきました。アナリティクスのためのデータマネージメントの変革の最初のタイミングだったと思います。詳しくは2015の筆者のブログをご興味があればご参照ください。 (..)

Hadoop 52
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Big Data – Das Versprechen wurde eingelöst

Data Science Blog

In der Parallelwelt der ITler wurde das Tool und Ökosystem Apache Hadoop quasi mit Big Data beinahe synonym gesetzt. Die vollautomatisierte Analyse von textlicher Sprache, von Fotos oder Videomaterial war 2015 noch Nische, gehört heute jedoch zum Alltag hinzu.

Big Data 147