#25 La soirée dont vous êtes le héros

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La soirée dont vous êtes les héros

Sujet 1 : C'est l'histoire d'un mec ... qui veut se mettre à la DataScience par Maxime Pawlak

Après moult péripéties, je me suis lancé à corps perdu dans la Data Science au printemps 2017 : motivé et armé de MOOC, je suis parti à l’assaut des ressources pour être Data Scientist.

Ah mais au fait, ça veut dire quoi Data Scientist ? Scientifique de la donnée ?
Plus on apprend, plus on se rend compte de son ignorance. Beaucoup de vocabulaire et de jargon dans ce domaine ! Piouf, heureusement, sur mon chemin j’ai aussi appris sur moi-même, ma manière et mes capacités d’apprendre.

Vous voulez vous lancer vous aussi ? Mais ne savez pas par où commencer ? En fait, c’est simple. C’est l’histoire d’un mec...

Objectifs :

• Démystifier ce domaine et son jargon pour les néophytes
• partager les ressources utiles / inutiles pour débuter dans le domaine
• aider les gens qui se posent la question à entamer ou pas une reconversion

Bio : Maxime Pawlak, Directeur chez commit42, étudiant à vie, condamné à apprendre pour satisfaire ma soif de curiosité

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Sujet 2 : Data Science dans le navigateur grâce à WebAssembly (et autres standards web modernes) par Nicolas Decoster

Une tendance forte en data science est le déport des calculs vers les utilisateurs. Grâce aux nouveaux standards, la plateforme web est un vecteur important de cette décentralisation, la plaçant désormais en concurrente légitime des applications lourdes et autres outils en ligne de commande. C'est le cas de WebAssembly qui est une sorte d'assembleur exécutable dans le navigateur. Ses objectifs étant la rapidité et la possibilité de réutiliser des codes existants.

Lors de cet exposé, je vais vous présenter des expérimentations effectuées par Magellium lors d'une étude menée pour le CNES pour voir l'apport de WebAssembly sur des scénarios de valorisation de données d'observation de la terre. En particulier, il y aura de la détection d'avions par inférence machine learning et de la détection de nuages par inférence deep learning. J'évoquerai également les aspects historique et technique de WebAssembly ainsi que l'implication d'autres standards web (WebGPU, web workers, File API...) dans ces expérimentations et leurs applications futures.

Bio : Nicolas Decoster, développeur et scientifique chez Magellium

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Sujet 3 : Apprendre le Deep Learning sur la plateforme RAMP par Victor Fomin

Si tu as

• envie de faire du deep learning
• envie d'apprendre en compétition et en collaboration
• mais n'as pas de bonne GPU à la maison
  Alors, viens découvrir la plateforme RAMP. Dans cette présentation, je voudrais parler de mon expérience de participation au challenge "Classify pollinating insects" sur la plateforme RAMP, outil conçu pour :
• prototypage collaborative
• éducation
• data science process management
• data challenge avec soumission du code

La première partie de la présentation est consacrée à la plateforme. La deuxième partie fait le zoom sur le challenge "Classify pollinating insects".

Bio : Victor Fomin, ingénieur-développeur en traitement d'images, fan de deep learning

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Agenda:

• 18h30 - Accueil des participants

• 19h - News du monde de la data science

• 19h15 - Présentations

• 20h45 - Moment apéro et échange entre les membres

Un grand merci à nos sponsors : Dexstr et SQLi

Un merci tout spécial à Nathalie et Benoit d’Harry Cow qui nous prêtent gracieusement leur salle de conférence.

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Les meetups peuvent être filmés et le public photographié au long de l'événement. En participant à ces rencontres vous autorisez la publication des photos sur notre site Toulouse Data Science Meetup. Cette autorisation n'inclut pas une utilisation publicitaire d'image.

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