Journée Dataquitaine

Cette manifestation est la 6e édition. Elle vise à organiser un forum ouvert autour des questions qui dérivent de l’optimisation, l’Intelligence Artificielle et de la Recherche Opérationnelle, avec un focus particulier sur les problématiques liées à la gestion de grandes masses de données, à l’utilisation de méthodes d’apprentissage au sein d’applications décisionnelles, et à l’interaction entre processus de propagation par contraintes et optimisation mathématique.

Elle est donc ouverte à tout ingénieur, chercheur, responsable de l’innovation ou de la donnée, entrepreneur, …, issu du monde académique ou de l’entreprise, intéressé par ces thèmes.

Un des objectifs de la journée est d’être fructueuse pour les experts et ceux qui souhaitent développer une expertise dans le domaine.

DATAQUITAINE propose comme chaque année aux sociétés (Startup, PME, Grands Groupes), aux laboratoires et aux administrations de participer à la journée sous la forme d’une présentation de 30 minutes.

Ces présentations seront intégralement diffusées en ligne en direct sur la chaîne Youtube de Dataquitaine.

La participation est gratuite pour tous les orateurs et pour tous les participants (grâce au soutien de nos sponsors). L’année dernière, l’événement a rassemblé plus de 600 participants.

Le programme et les thématiques :

Le programme, riche de 8 thèmes couvre divers sous-domaines de l’IA et de la Data Science

Il est résumé ci-dessous :

1. Récupération des données : Tracking, crawling, consolidation, parsing,…
2. Structuration des données : ETL, Indexation, Données Structurées, Data Management, Algorithme d’Apprentissage, Classification par Machine Learning…
3. Mise à disposition des données : Business Intelligence, Dashboard, KPI, Sécurisation, Haute Performance…
4. Analyse des données : Prévisions, statistiques, corrélations, Machine Learning,…
5. Recherche Opérationnelle : Planification, Optimisation, Aide à la Décision, Simulation, Algorithme, Yield, Revenue Management, Pricing
6. Intelligence Artificielle : Robotique, Réseaux de Neurones, Deep Reinforcement, Automatique, Chatbot…
7. Sobriété numérique : Projet IA et Data qui ont intégré des méthodologies, des outils ou des technologies permettant de réduire la consommation par l’optimisation du temps de calcul ou du volume de données.
8. Data Ops / ML Ops : Retour d’expérience sur les méthodologies et les outils de gestion de projet utilisés par les équipes d’analyse et de gestion des données, pour améliorer la qualité et réduire le temps de cycle de l’analyse des données

Programme complet

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Votre contact Agence :

Céline ANDRONIKOS, Responsable Transitions numériques et technologiques
06 21 36 37 05 –c.andronikos@adi-na.fr