Approche pragmatique de la Data Science

Le point sur les démarches de traitement des données

La journée sera articulée autour du rappel de quelques concepts théoriques importants et d’application à des exemples simples et concrets à l’aide du langage Python.

Intervenant : Th Yalamas (Phimeca Engineering)

Après l’avènement des DataSciences d’abord dans les domaines de la vente et du marketing, les activités de l’industrie – de la conception à la fabrication – doivent aujourd’hui savoir prendre en compte un élément nouveau très important : collecte et mise à disposition de plus en plus faciles de données de natures variées (mais pas toujours en très grand nombre au sens du Big Data). Les méthodes d’analyse de données sont également de plus en plus accessibles du fait de leur démocratisation via, par exemple, de nombreuses librairies Python. Dans ce contexte, Phimeca et Michelin ont mis en place des démarches de traitement des données disponibles s’appuyant une approche pragmatique adaptée à chaque contexte : quantité de données, modélisation numérique disponible ou non, … 

 

Mots-clés : Traitement de la donnée, modèles, lien simulation données, propagation d’incertitude, méta modèle, régression, outil Jupiter

Formation gratuite : Seul un montant de 15€ pour couvrir les frais liés aux déjeuners vous sera demandé, une occasion unique à ne pas manquer !