École d'été - Big Data et apprentissage automatique, 2-6 juillet 2018, Allemagne
CENTRE DE COMPÉTENCES POUR LES SERVICES ET SOLUTIONS DE DONNÉES ÉVOLUTIFS (ScaDs)

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

Allemagne 01 juin 2018

À PROPOS L'INSTITUTION

Dans le cadre du programme de financement «Centres de compétences pour l'utilisation intelligente des données volumineuses», le ministère fédéral

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DÉTAILS OPPORTUNITÉ

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:

  •  Exploration de données dans les données de flux
  •  Apprentissage automatique pour les sciences
  •  Apprentissage automatique déclaratif avec Apache SystemML
  •  Confidentialité et intégrité des bases de données cloud
  •  Visual Analytics pour Big Data
  • Graph-Based Graph-Analytics sur Spark
  •  Extraction d'informations à l'échelle du Web
  •  Intégration de Big Data

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