Paris Data Ladies #31 - Le tooling en Data Science

Lien de connexion pour le livestream Youtube: https://youtu.be/LSyvPDGyR9U

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Le Meetup Paris Data Ladies est heureux de vous convier à sa 31 ème sur le thème du "Tooling en Data Science".
Retrouvez-nous le mercredi 27 avril à 19h pour une édition sur ce lien ou en présentiel (suivi d'un cocktail) dans les locaux de Dataiku à Paris.

Au programme :
1️⃣ "Computer Vision: quel tooling pour analyser une expérience ?" par Julie Prost, Lead Data Scientist @Sicara
💥 En tant que data scientists, une partie importante de notre travail consiste à analyser les résultats des expériences que nous lançons. De nombreux outils existent pour nous faciliter la tâche et leur utilisation peut changer votre façon faire une analyse !
Dans ce talk, je vais vous parler des apprentissages que j’ai pu avoir sur mes différents projets : on parlera de visualisation, de cache et de versioning d’expériences !

2️⃣. "Du prototypage au déploiement d'un projet d'IA : comment un outil comme DSS peut-il vous aider à accélérer le processus ?" par Lina Faik, Data Scientist @Dataiku
💥 Les data scientists jouent souvent le rôle d'intermédiaires entre les utilisateurs métiers et l'IT. D'une part, ils doivent s'assurer que le workflow et les modèles développés répondent aux besoins métiers. D'autre part, ils doivent vérifier que les outils et les technologies utilisés sont optimaux et compatibles avec la production.
Cela entraîne généralement de nombreux allers-retours entre les différentes équipes conduisant à un processus de développement global long et pénible. Certains projets n'atteignent même jamais la phase de production malgré leur potentiel !
L'objectif de la présentation est d'illustrer au travers d'un cas d'utilisation concret en NLP, comment l'utilisation d'un outil tel que Dataiku DSS peut vous aider, en tant que data scientists, à harmoniser ce processus et à déployer des projets avancés en quelques jours au lieu de plusieurs mois.

3️⃣. "Large scale NLP in Digital Advertising" par Zofia Trstanova, Senior Machine Learning Engineer @Criteo
💥 In Criteo, we leverage contextual signals extracted from web pages to build privacy-compliant personalized digital advertising. In this talk, I will explain how we built our systems capable of analysing half a billion web pages every day using the state-of-the-art Natural Language Processing (NLP) techniques to extract the relevant information.

N'hésitez pas à partager le lien à vos collègues et amis intéressé.e.s.
À très vite !
********* Informations pratiques *********
▶️ 19h00 - Lancement de l'édition physique et du livestream Youtube - Présentation des speakeuses
⏩ 19h05 - Début des présentations puis session de Q&A avec les intervenantes
⏹ 20h30 - Cocktail en physique