Intervenant: Julien SIMON, Technical Evangelist, Amazon Web Services. Après un bref panorama des technos Data disponibles sur AWS, nous débuterons l’intervention par la construction d’un data warehouse avec AWS Redshift, qui sera ensuite alimenté depuis AWS S3 et à partir duquel nous exécuterons quelques requêtes SQL. Deux points importants seront abordés pour la performance de […]
La (data) science de la dataviz: par Romain Vuillemot « Je présenterai les différents rôles de la visualisation de données (dataviz) dans le contexte de la data science. A la fois au niveau exploratoire (caractérisation d’un jeu de données), mais aussi pour les étapes telles que le nettoyage et la communication visuelle de résultats (storytelling). Je […]
Retour d’expérience Data Science : par Gaëtan Constant, Data Scientist chez Datalyo Retour d’expérience sur une mission Data Science pour un grand compte de l’industrie de notre région. Présentation des différents résultats sur les thématiques suivantes : • analyses de détection de fraudes ;recherche de facteurs influents sur les défauts des produits ;optimisation de stocks. […]
Data Scientist, Codeur ou Matheux? par Fabien Cellier, Data Scientist, Dascils Pour pouvoir accueillir plus de participants, cet évènement ce déroulera dans l’amphithéâtre Epitech / ISEG au 86 Boulevard Marius Vivier Merle, 69003 Lyon. L’entrée principale est fermée quelques minutes après 19 h, alors passez la porte avant 19h 🙂 Avoir de la data, c’est […]
Les beaux jours sont de retour, quoi de mieux que de siroter un bloody mary en discutant data avec des passionnés ? Lyon Data Science vous propose son premier Data Vodka. Comme son nom l’indique (ou pas…?), il ne s’agit pas d’un atelier tuning d’algorithmes sur des bases de données de plusieurs Tera mais plutôt […]
Le big data au service du machine learning : Kynapse Après une introduction courte permettant de définir les concepts d’apprentissage et de big data nous aborderons des cas d’usages réels et comprendrons comment et pourquoi les grandes entreprises se doivent d’utiliser ces nouvelles technologies L’équipe Lyon Data Science
La recherche d’information dans de vastes corpus documentaires, composés de documents issus de silos hétérogènes, a bénéficié ces dernières années de nombreux apports à la fois méthodologiques et technologiques : Grâce aux approches et aux standards du web des données, improprement appelé web sémantique, il est possible de relier des documents via leurs métadonnées, après […]
3 speakers : Anil, Fanilo, Fabien Niveau : Débutant La première année de notre association a été pour nous l’occasion de vous proposer des sessions mensuelles sur des sujets d’initiation au machine learning, au traitement des données et aux problématiques générales de la data science. Suite au succès de ces meetups, nous aimerions passer la […]
Mathieu Lefort Introduction au deep learning (apprentissage profond) Niveau : Débutant / Intermédiaire Prérequis : Algèbre linéaire, optimisation, bases du ML Si 2013 et 2014 ont été les années de la Data Science et du Big Data, 2015 et 2016 ont assurément été marquées par le Deep Learning (jeu de Go, voitures autonomes, bibliothèques open […]
LDS vous propose un atelier sur Metabase (http://www.metabase.com/), une application open source qui facilite la création de dashboards pour présenter vos données de façons élégantes ! Notre intervenant, Gabriel Pillet (https://twitter.com/tentacode), présentera succinctement l’outil et une fois Metabase installé, ca sera à vous de jouer ! N’hésitez pas à ramener vos propres jeux de données, […]
Startup parisienne créée en 2013, Dataïku est un acteur majeur de la Data Science en France. Dataïku DSS est une plateforme qui facilite et accélère l’analyse de données et la création d’applications business et prédictives en environnement Big Data. Pour le dernier meetup de l’année, Matthieu Scordia, data scientist chez Dataïku nous présentera cette solution […]
Bonne année chers data passionnés et meilleurs voeux à tous! Pour commencer 2017 nous vous proposons une intervention détaillée sur les fonctions coûts en apprentissage supervisé. Intervenant : Maxime Gasse, doctorant au LIRIS (équipe DM2L) Prérequis : quelques bases de machine learning, optimisation, probabilités. Résumé : Après quelques rappels de base sur l’apprentissage supervisé (minimisation […]
