Evénements satellites du vendrediLors de cette édition des ``Journées de Statistique'', deux événements satellites vous seront proposés sur la journée du vendredi :
Formation DataViz avec Python :
Présentation et contenu Le langage R est un outil logiciel utilisé de longue date par la communauté statisticienne, aussi bien en enseignement, en recherche que dans l'industrie. La communauté informaticienne et du machine learning utilise de son côté le langage Python. La formation s'adresse à un utilisateur R qui peut être amené à rencontrer l'environnement Python, ou qui souhaite simplement d'informer sur ce langage. Cette session se focalisera sur les aspects de visualisation et aura lieu en deux temps :
A l'issue, les participants seront capables de mettre en oeuvre la construction de graphiques statistiques ou animés à partir de jeux de données.
Modalités Cet événement, en ligne, est gratuit et ouvert à tou.te.s dans la limite des places disponibles. L'inscription préalable est nécessaire en renseignant le questionnaire en ligne https://forms.gle/EZyKHT7acSvWDkUi8 et donnera accès à l'envoi d'un lien de connexion quelques jours avant la formation. Une connaissance basique en Python et en statistique est conseillée, ainsi que l'installation préalable de Python.
Formateurs Charlotte Laclau, Université Jean Monnet Saint-Etienne Baptiste Gregorutti, Lead Data Scientist & DataLab Manager chez LumenAI
Contact formationpython.sfds@gmail.com
Lancement de FrEnbis Cette demie-journée (14h00 - 17h30), sera l'occasion d'inaugurer la création du réseau français d'ENBIS qui a pour but de promouvoir la statistique pour les entreprises et l'industrie, favoriser la fertilisation mutuelle entre industrie et monde académique tout en assurant et en développant les liens entre la communauté statistique et ENBIS. Organisateurs Comité de pilotage de frENBIS : Yannig Goude, Bertrand Iooss, Jairo Cugliari, Anne Gégout-Petit, Jean-Michel Poggi Groupe ``Fiabilité et Incertitudes'' de la SFdS : présidente Mitra Fouladirad
Thème scientifique Approches stochastiques pour la certification d'algorithmes de machine learning. Deux exposés émanant de l'industrie et du monde académique seront proposés. Enfin, les enjeux de l'interprétabilité du machine learning liés aux problématiques de régulation et du management des risques dans le domaine de l'énergie seront également traités. Une large place sera laissée aux discussions pour faire émerger des sujets ou des problèmes propices à la collaboration entre académie et industrie.
Programme et formulaire d'inscription Le programme de cette demie-journée ainsi que le formulaire d'inscription sont disponibles sur la page web https://eric.univ-lyon2.fr/frenbis/fr/events
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