データ分析と機械学習のトピックに関する最も興味深い資料のレビューの次号を紹介します。
全般
「データサイエンス」の言語を話す方法 
ボンド。 ジェームズ・ボンド マーケティング担当者およびソーシャルエンジニア向けの手書きロボットの偽物。 - 第7回Microsoft Research Machine Learning and Intelligence Summer School-ACM Europeとのコラボレーション
Googleは、リンクではなく、事実によってサイトの重要性を測定したい 
WargamingとYandexはビッグデータで協力しています - 誰が人工知能システムの今後のブームでお金を稼ぐつもりですか？
- EBayがビッグデータを使いこなすためのPulsarオープンソースツールを発表
- Twitterを収益化する手段としてのビッグデータへのアクセス許可
Apache Sparkがシリコンバレーを変えている理由 - 機械学習の分野の専門家になる方法 - 機械学習の分野の初心者にとって、ブログMachineLearningMasteryの著者からのいくつかの有用なヒントです。
- Apache Sparkがとても人気がある8つの理由
- インターネットを変える3つのテクノロジー -機械学習の使用に基づく現在人気のあるテクノロジーについてのいくつかの言葉：音声認識、画像検索、ビデオ分析。
- PayPalがディープラーニングを使用して詐欺と戦う方法
- IBM、Deep LearningのスタートアップAlchemyAPIを買収
- 予測機械学習アプリケーションを構築するための3つの重要なステップ
- Spragunrライブラリ：Theanoライブラリに基づくDeep Q学習アルゴリズムの実装
機械学習の理論とアルゴリズム、コード例
トピックに関係のないテキストを検索し、類似の記事を見つける - ソーシャルネットワーク分析：Spark GraphX
楽曲マップの作成は、機械学習とPythonプログラミング言語を使用した楽曲の視覚的分類の興味深い例です。 - 因子分析
R：組み込みの視覚化機能を使用したプロット -プログラミング言語Rを使用した視覚化トピックについて言及するとき、しばしばggplotライブラリについて話しますが、Base Rプロットの組み込みの視覚化機能について忘れないでください。 
機械学習のトラップ。 モデルの効率の測定（パート1） -予測モデルのパフォーマンスを測定する上で確かに重要なトピックの議論。 - C＃を使用した勾配モデルトレーニング
- ディープニューラルネットワークとトーチライブラリを使用した自然言語処理
- D3.js、DC.js、Python、およびMongoDBを使用したインタラクティブな視覚化
- Apache Hadoopを使用したPageRankの計算例
オンラインコース、トレーニング資料、文献
スタンフォード大学のオンラインコース：自然言語処理のディープラーニング - edXに関するMITオンラインコース：計算思考とデータサイエンスの概要
- edXに関するMITオンラインコース：分析エッジ
- Courseraのオンラインコース：データ分析と統計的推論
時系列データベースのレビューと異常検出の新しい外観 - 無料のオンラインブック：Kalman and Bayesian Filters in Python
- 無料の書評：データ分析ハンドブック：ビッグデータ版
ビデオ、ポッドキャスト
データ工学
- Apache Stormを使用したリアルタイム分析
- MongoDbとHadoopおよびSparkの使用：パート2-Hiveの例
MongoDbをHadoopとSparkで使用する：パート3-Sparkの使用例と主要な調査結果
レビュー
- Rの世界からの興味深い（2015年3月2〜8日）
- KDnuggets.comの今週のベストコンテンツ（2月22〜28日）
- KDnuggets.comの上位2月のコンテンツ
- DataScienceCentral週刊ダイジェスト（3月9日）
- MyDataMine.comからのデータサイエンスニュース（3月8日）
- MyDataMine.comからのビッグデータニュース（3月8日）
- Data Elixirの今週のベストリソース（No.25）
- R1Softからの最高の素材の毎週のコレクション（3月6日）
今月のHadoopエコシステム（2015年2月） - MyDataMine.comからのHadoopエコシステムニュース（3月3日）
- 高スケーラビリティに関する最も興味深い資料（3月6日）
前号： データ分析と機械学習に関する最も興味深い資料の概要No. 37（2015年2月23日-3月1日）