École d'été - Big Data et apprentissage automatique, 2-6 juillet 2018, Allemagne

DÉTAILS OPPORTUNITÉ

Récompense totale

0 $

Centre de formation

CENTRE DE COMPÉTENCES POUR LES SERVICES ET SOLUTIONS DE DONNÉES ÉVOLUTIFS (ScaDs)

Région

Europe de l'Ouest

Pays hôte

Allemagne

Date limite

01 juin 2018

Niveau d'études

Troisième cycle

Type d'opportunité

Bourse d'étude , Sessions de Formation , Séminaire et colloque , Bourse

Financement d'opportunité

Financement complet

Pays éligibles

Région éligible

Maghreb , Moyen-Orient , Europe de l'Ouest , Europe centrale et orientale , Asie-pacifique , Afrique , Amérique , En ligne , Australie

Big Data et apprentissage automatique

Du 30 juin au 6 juillet 2018, les deux centres de compétences Big Data basés en Allemagne, ScaDS Dresden / Leipzig et BBDC, organisent la quatrième édition de l'université d'été sur le Big Data et l'Apprentissage Machine dans sa série de cours d'été. .RÉ. étudiants, chercheurs ainsi que praticiens débutants ou actifs dans le domaine du Big Data et de l'apprentissage automatique. Le programme offre des idées inspirantes sur la région par des discours de recherche choisis d'experts internationaux combinés à des discussions industrielles. Avant l'université d'été, il y aura un hackathon "rationalisé" pour le développement pratique d'une application pour l'analyse en temps réel des données en continu. De plus, il y aura de nombreuses occasions d'échanger des idées et de discuter des sujets avec d'autres participants et conférenciers. L'école d'été accueille également plusieurs activités sociales comme une promenade en ville et un dîner dans un restaurant traditionnel.

Rendez-vous importants

Hackathon: du 30 juin au 1er juillet 2018
Université d'été: du 2 juillet au 6 juillet 2018

Emplacements

Le Big Data Hackathon et l'Université d'été auront lieu à l'Université de Leipzig

Sujets et points saillants du programme

Le Hackathon se concentrera sur l'application pratique du traitement des événements basé sur les flux.

Vue d'ensemble de la construction de pipelines complexes d'analyse de données en temps réel basés sur des frameworks de grappes open-source
Mise en œuvre en utilisant de tels cadres
défi: choisir une ou plusieurs sources de données en temps réel et créer des flux de travail ou des outils d'analyse en temps réel qui améliorent la planification stratégique ou la prise de décision. Les sources sont fournies par les échantillons ou peuvent être choisies de manière autonome et des sources de données historiques optionnelles peuvent être utilisées.

Les sujets de l'école d'été comprennent: