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Auteur :  Eagle , Nathan Titre :  Reality mining : using big data to engineer a better world , Nathan Eagle and Kate Greene Editeur :  Cambridge : MIT Press , 2014 ISBN:  978-0-262-32456-4 , PDF 978-0-26232-456-4 Notes :  Index Titre provenant de l'écran titre Numérisation de l'édition de Cambridge : MTI Press, 2014, cop. 2014 L impression du document génère 207 p. Big Data is made up of lots of little data: numbers entered into cell phones, addresses entered into GPS devices, visits to websites, online purchases, ATM transactions, and any other activity that leaves a digital trail. Although the abuse of Big Data -- surveillance, spying, hacking -- has made headlines, it shouldn't overshadow the abundant positive applications of Big Data. In Reality Mining, Nathan Eagle and Kate Greene cut through the hype and the headlines to explore the positive potential of Big Data, showing the ways in which the analysis of Big Data ("Reality Mining") can be used to improve human systems as varied as political polling and disease tracking, while considering user privacy. Eagle, a recognized expert in the field, and Greene, an experienced technology journalist, describe Reality Mining at five different levels: the individual, the neighborhood and organization, the city, the nation, and the world. For each level, they first offer a nontechnical explanation of data collection methods and then describe applications and systems that have been or could be built. These include a mobile app that helps smokers quit smoking; a workplace "knowledge system"; the use of GPS, Wi-Fi, and mobile phone data to manage and predict traffic flows; and the analysis of social media to track the spread of disease. Eagle and Greene argue that Big Data, used respectfully and responsibly, can help people live better, healthier, and happier lives. Navigateur Internet ; lecteur de fichier PDF Navigateur WEB URL:  (Accès réservé aux étudiants de l'ENSEA) http://univ.scholarvox.com.ez-proxy.ensea.fr/book/88841767 Sujet :  Exploration de données Données volumineuses Réseaux d'ordinateurs -- Aspect social. Sciences de l'information -- Aspect social Sciences de l'information -- Méthodes statistiques.   Exemplaires Site Emplacement Cote Type de prêt Statut   Ensea Ressources numériques ENSEA-SCHOLARV Consultation en ligne Disponible

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