étude d'havas pour qualifier la relation entre les français et les datas.  Si la majorité des français semble se méfier de la captation de données, près d'un français sur deux déclare pouvoir y trouver un intérêt, mais à certaines conditions. Les comportements évoluent et ouvrent des perspectives selon l'étude menée par Havas Media Group. Plusieurs profiles ressortent   Data Natives (24%)      Data Stratèges (9%) Data Fatalistes (27%) Data Parano (36%) Data Détendus (4%)

pour infolab organisations 

Descriptif d'une formation Big Data proposée par Cap Gemini Instructif pour les intitulés, les sujets abordés, etc. http://www.institut.capgemini.fr/formation-big-data-seminaire-capgemini-institut_p175

premier capteur moléculaire miniature (spectroscope) permettant d'analyser de façon instantanée la composition chimique de tout ce qui se trouve autour de vous, aliments, plantes, médicaments, liquides,…

infolab crij 

A lire - sur la culture du code 

A regarder 

Data Therapy

une video de 2min30 sur la question des données personnelles

un service permettant de récupérer ses données et les gérer Dépendomètre est un thermomètre de notre niveau de dépendance à ces services.

OPen data et ESS  L'économie sociale et solidaire (ESS) française se démarque par sa timidité d'initiatives, aussi bien de publications de données que de réutilisation de données publiques pour alimenter ses activités. Du fait de son cœur d'activité et de son rôle d'intermédiaire avec le grand public, l'ESS est pourtant directement concernée par les données publiées dans les domaines de la santé, l'éducation, l'environnement ou encore la mobilité ; les valeurs d'ouverture et de coproduction des données ouvertes, font écho aux valeurs intrinsèques de l'ESS.  Le questionnement du gouvernement français sur l'extension de l'obligation d'ouverture aux associations devrait lancer le débat en France. Dans un contexte où l'ouverture fait de plus en plus partie du paysage informationnel, les acteurs de l'ESS doivent s'y familiariser et savoir se développer au sein de celui-ci.

plusieurs articles à lire 

Ensemble des ressources documentaires

Andrew McAfee, principal research scientist at the M.I.T. Center for Digital Business, led off the conference by saying that Big Data would be "the next big chapter of our business history. Big Data, said Professor Brynjolfsson, will "replace ideas, paradigms, organizations and ways of thinking about the world." The results, according to technologists and business executives, will be a smarter world, with more efficient companies, better-served consumers and superior decisions guided by data and analysis. The problem is that a math model, like a metaphor, is a simplification. This type of modeling came out of the sciences, where the behavior of particles in a fluid, for example, is predictable according to the laws of physics. Les bonnes questions à se poser quand on gère un projet de big data "How do you define the problem? What data do you need? Where does it come from? What are the assumptions behind the model that the data is fed into? How is the model different from reality?"

Where can I find a good data scientist? What do I need to learn to become a data scientist? Or more succinctly: What is data science? L'auteur propose une taxinomie pour définir la science des données. Normalement un vrai datascientist devrait être à l'aise avec ces 5 "sphères" : Obtain, Scrub, Explore, Model, and iNterpret

Algorithms are increasingly invoked as powerful entities that control, govern, sort, regulate, and shape everything from financial trades to news media. Nevertheless, the nature and implications of such orderings are far from clear. What exactly is it that algorithms "do"? What is the role attributed to "algorithms" in these arguments? How can we turn the "problem of algorithms" into an object of productive inquiry?

Récit d'une action de crowdsourcing dans un village sous-numérique Samuel Goëta

La gallerie "Selected tools" de nos confrères Suisses "Datavisualization.ch" est une sélection d'une 3Oaine d'outils de dataviz à connaître impérativement. Plus qualitative que quantitative cette sélection est un bon point de départ pour qui souhaite se renseigner sur les outils de la visualisation de données.

voir la lsite des outils proposés