Name: Data Journal Club #3: jupyter en pratique
Start: 2019-06-12T19:30:00+02:00
End: 2019-06-12T21:30:00+02:00
Location: Etincelle - Rue Alsace Lorraine

Bonjour !

Troisième session du #journal-club, qui portera sur l'échange de pratiques, astuces, et méthodes autour des jupyter notebooks pour la data science,

En effet, les utilisations de Jupyter vont d'un simple "web-ipython" à un worflow complet comme celui de Netflix, en passant par un support de développement logiciel (fastai-v2). Qu'en est-il réellement ? Que peut-on en faire ?

L'idée est de discuter / d'échanger sur les pratiques, de faire des petites démos d'outils, et de repartir enrichis !

Au programme pour amorcer la discussion: Une démo de jupytext, et une démo de Papermill

Pour plus d'informations, rendez-vous sur le slack de TDS !

Pour obtenir une invitation si vous n'y êtes pas c'est ici: http://www.tlse-data-science.fr/

Pour rappel, le journal-club c'est:

L'idée : des "mini-meetings" plus informels que les meetups pour parler d'un sujet libre autour de la data: que ce soit la dernière publication de Geoffrey Hinton, un repo open sourcé, mais aussi le décryptage des articles "test of time" de NeurIPS (parce qu'il ne faut pas oublier que tout a commencé bien avant 2012). Destiné à de plus petits groupes, on se donnerait le droit de ne pas avoir des slides sexys ou bien d'aller un peu plus loin. Sans tomber dans l'élitisme ou mettre trop de barrière à l'entrée bien sûr 😁

En pratique : des sessions (mensuelles ? bi mensuelles ?) avec 1 ou 2 articles chacunes, et en gardant en tête de se donner le tour pour présenter.

Le pré-requis : Etre curieux (mais vous l'êtes déjà !), et accepter de parfois présenter en retour (mais pas forcément quelque chose de complexe ! Les idées les plus simples sont souvent les meilleures)

Les deux premières sessions du journal-club portaient sur "Training cifar10 in less than 20 epochs" et "Implementation des highway networks en pytorch"

Florient Chouteau

Samia Drappeau

Toulouse Data Science

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Data Journal Club #3: jupyter en pratique

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