worldwide
woanders ist es auch schoen
2014.08
497077113632329728 - google wave ist auch schon wieder / auch erst 4 jahre tot https://hackr.de/2010/08/07/wave-runner …
datasci-2122 - I can recommend Data Analysis and Statistical Inference https://www.coursera.org/course/statistics here on Coursera which also comes with a book http://www.openintro.org/stat/?stat_book=os and starts again in September.
As for the Data Science specialization from Johns Hopkins: the courses are not expected to be taken simultaneously, they are offered every month. I don't want to judge the quality but be prepared for a bumpy ride and various levels of difficulty starting from trivial (the 'toolbox' course can be done on a weekend) to unreasonable if you don't already have a solid background in the topic (the 'statistical inference' course got more dislikes than Giovanni's classic https://class.coursera.org/datasci-002/forum/thread?thread_id=36 and left many people frustrated) If you know a bit of R it's still a good place to pick up concepts and tricks though.
496682265716731904 - (wenn empfehlungsalgorithmen zu gut funktionieren fühle ich mich geschmackstechnisch immer ein bisschen gedemütigt)
496606803073835008 - @blicklog kann ich als trend in den eigendarstellungen von startups nicht bestätigen, mich dünkt das verwenden eher die blogger/journalisten
496260018170519552 - protipp: 'spannend' oder 'interessant' oder 'lesenswert' sollte bei getwitterten links implizit sein.
495994451786231808 - jetzt dann die big data / sabermetrics doku moneyball auf #pro7
495603339993034753 - contempt is king.
495584469857079298 - uff, heute seit etwa 9 stunden eine unmenge nicht wichtiger, nicht dringlicher widgets gecrank't.
495567882982785024 - @ronsens @goncourt das waren noch zeiten https://mashup.socio-kybernetics.net/2005/06/29/ronsens …
495550522062278656 - @jkrisch da musst du ein bisschen aufpassen; du weißt ja nicht, wie viele da den guido maria kretschmer erwartet haben.
495539166277820417 - Glückwunsch. Ihr Tweet ist Sieger.
2014.07
494824454854565888 - schnell reden ist intelligent.
Netzriesen verschärfen die Depression der App-Ökonomie - hmm, ich bin kein Verhaltensforscher, aber ich kann mir schwer vorstellen, dass die Anzahl an durchschnittlich benutzten Apps eine anthropologische Konstante ist. Wie und wofür wir unser Handy verwenden pendelt sich, würde ich eher vermuten, eine Ebene darüber, also bei den konkreten Aktivitäten und 'jobs to be done', ein und die Anzahl an dabei verwendeten Apps ist halt der Nebeneffekt davon.
(wobei das Unbundling sicherlich irgendwelche Effekte hat. Für jeden Einzelnen kann sich die Aufmerksamkeitsverteilung verschieben, u.U. aber nicht notwendigerweise auf Kosten anderer Apps; sie nehmen damit ja wahrscheinlich einen Platz in den Top-Charts ein und verschieben damit die Sichtbarkeit von anderen Apps nach unten; usw.)
datasci-1903 - It's actually quite easy to develop and test the pig-scripts locally, see Ge Peng's instructions in this thread: https://class.coursera.org/datasci-002/forum/thread?thread_id=1754#post-8530
(Pig obviously includes Hadoop and can be run locally out of the box; i.e. there is no need for a VM if Java is installed)
494416632799059969 - @textundblog siehe auch https://plus.google.com/u/0/101711840625388231170/posts/c8aNwqiHXqt …
494158321826680832 - @guenterhack weniger facepalms?
494143819945115650 - was fehlt: ein verkürzungsdienst für longreads.
493801689770893312 - omg, ~heute vor 30 jahren neuromancer http://en.wikipedia.org/wiki/Neuromancer … (h/t @guenterhack )
493707220417540096 - wow, the johns hopkins biostats guys completely nuked their coursera classes (incl. forum, peer review feedback, etc.) right after the end.
493700067338235904 - bullshit bingo grossartigkeit: http://candy-labs.com/language/en/ ('innovative customer engagement with ibeacon enabled gamification' usw.)
(kl. nachtrag zum vorletzten tweet; zumindest bots erweisen den eigenen tweets noch die gebotene aufmerksamkeit)
493697381771517952 - @aklees lebt eig. web2null noch?
493672435821346817 - An individual post follows https://al3x.net/2014/06/17/dear-marc-andreessen.html … vs. http://blog.pmarca.com/2014/06/13/this-is-probably-a-good-time-to-say-that-i-dont-believe-robots-will-eat-all-the-jobs/ … (via @siggibecker )
493488756335587329 - heute vor 4 jahren: who would pay to use twitter? null https://hackr.de/2010/07/27/null
493383187075452928 - jetzt empfiehlt (implizit) sogar schon die süddeutsche, dass man programmieren lernen sollte http://www.sueddeutsche.de/digital/digitale-kommunikation-sprechen-sie-cobol-1.2063095 … (via @textundblog )
datasci-1865 - Hi,
maybe I've missed this in the instructions - but what is the recommended type and size of the clusters for the jobs processing btc-2010-chunk-000 or the full data set?
My current understanding is that when defining a cluster one 'Master' node is required while 'Core' and 'Task' nodes can be added on demand.
The defaults - one medium sized Master node, two medium sized Core nodes, no Task node - did work fine when loading the cse344-test-file, but even after adding 5 Task nodes I ran into problems when working with btc-2010-chunk-000.
The error message I continue to get in the log-file says:
Backend error message: Error: Java heap space
which looks like a memory issue of the system to me (just guessing)
What combination of nodes is the best bundle for our 'larger' problems?
Alternatively: is there some setting which might make the memory management more resilient to this heap space error?
Ok, after setting up a cluster consisting of 1 Master m1.large and 5 Core m1.small I still initially ran into the problems loading the data from S3 (as described here: https://class.coursera.org/datasci-002/forum/thread?thread_id=1770 ) but after locally importing the data set into the HDFS of the cluster (see Fan Fei https://class.coursera.org/datasci-002/forum/thread?thread_id=1770#post-8540 ) I was able to complete Problem 1, Problem 2B and Problem 3 without further problems.