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Quelles bibliothèques choisir pour votre projet data-science ? That's the question!

Écrit par Anastasia Lieva  le  11 sept. 2017 Écrit par Anastasia Lieva Suivre 0 Abonnés  le  11 sept. 2017

Ce talk vous présentera, benchmark à l’appui, différentes bibliothèques scala et python proposant des fonctionnalités de prétraitement, de calcul scientifique ou encore de machine learning.

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Deep Learning et Intelligence Artificielle : mythes et réalités

Écrit par Christian Wolf  le  19 déc. 2016 Écrit par Christian Wolf Suivre 0 Abonnés  le  19 déc. 2016

Historique du Deep Learning, principaux acteurs et enjeux majeurs, techniques clés, résultats sur des applications diverses.

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Qu'est-ce qu'un scientifique pourrait apporter au Product Ownership ?

Écrit par Claire Morin  le  05 oct. 2016 Écrit par Claire Morin Suivre 0 Abonnés  le  05 oct. 2016

Des exemples concrets dont la façon dont les chiffres peuvent être présentés en entreprise et de ce que cela signifie d’avoir un regard scientifique et critique sur ces derniers.

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Changing Medical Research on Mobile

Écrit par Vincent Tourraine  le  15 juil. 2016 Écrit par Vincent Tourraine Suivre 0 Abonnés  le  15 juil. 2016

This talk focuses on ResearchKit, an open-source framework created by Apple to help scientists make better apps.

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Data Fellas, Agile Data Science with Scala

Écrit par Xavier Tordoir  le  09 mars 2016 Écrit par Xavier Tordoir Suivre 0 Abonnés , Andy Petrella Suivre 0 Abonnés  le  09 mars 2016

An unified environment starting with the Spark Notebook, helping different people with different tasks and background to develop a data service pipeline with minimal friction and maximal agility.

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Visualize all the things

Écrit par David Pilato  le  04 mars 2016 Écrit par David Pilato Suivre 0 Abonnés  le  04 mars 2016

Découvrez comment Kibana et sa nouvelle extension TimeLion vont vous permettre de comprendre enfin vos données et de corréler différentes sources entre elles.

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Be Lazy & Scale, Full-text Tagging Billions of Messages

Écrit par Emmanuel Gueidan  le  30 déc. 2015 Écrit par Emmanuel Gueidan Suivre 0 Abonnés  le  30 déc. 2015

Prendre le temps d'analyser la situation en jeu pour en identifier les potentiels non exploités permet un réel passage à l'échelle. Découvrez comment.

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Data vs Pollution

Écrit par David Lissmyr  le  23 déc. 2015 Écrit par David Lissmyr Suivre 0 Abonnés  le  23 déc. 2015

Dans notre lutte contre la pollution d'air, à Plume Labs nous faisons du hardware et du soft avec toutes les problématiques de collecte, de modélisation et d'algorithmes de machine learning.

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From Ubu to Kafka

Écrit par Yann Schwartz  le  18 déc. 2015 Écrit par Yann Schwartz Suivre 0 Abonnés  le  18 déc. 2015

Cette session retrace une petite histoire de l'ingestion de logs à Criteo.

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Beyond Tabular Data

Écrit par Jonathan Winandy  le  11 déc. 2015 Écrit par Jonathan Winandy Suivre 0 Abonnés  le  11 déc. 2015

Beyond Tabular Data

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Recent Developments in Deep Learning

Écrit par Olivier Grisel  le  07 déc. 2015 Écrit par Olivier Grisel Suivre 0 Abonnés  le  07 déc. 2015

Le Deep Learning connait actuellement des développements très rapides. Cette présentation donne un aperçu d'une sélection des résultats de recherche dans ce domaine.

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Predicting and balancing bikeshare systems

Écrit par Raphaël Cherrier  le  27 mars 2015 Écrit par Raphaël Cherrier Suivre 0 Abonnés  le  27 mars 2015

Predicting and balancing bikeshare systems.

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