Hội nghị khoa học dữ liệu?

Đây là một câu hỏi tương tự như câu hỏi của Hội nghị thống kê tại CrossValidated

Các hội nghị khoa học dữ liệu quan trọng nhất hàng năm là gì?

Quy tắc:

• Bao gồm một liên kết đến hội nghị
• Vui lòng bao gồm các liên kết cho các cuộc đàm phán (có thể là youtube, trang web hội nghị hoặc một số trang web phát video khác)

PyData - nói về các công cụ dữ liệu Python
Liên kết: http://pydata.org/events/

Có một hội nghị PyData ở bờ biển phía đông và một hội nghị ở bờ tây mỗi năm.

NIPS -
Liên kết hệ thống xử lý thông tin thần kinh (NIPS) : https://nips.cc/

Đây là một trong những hội thảo Machine Learning khó nhất / uy tín nhất để có được một bản tóm tắt / poster được chấp nhận.

Hội thảo quốc tế lần thứ 5 về tính toán song song và phân tán cho việc học máy quy mô lớn và phân tích dữ liệu lớn (IEEE IPDPS 2016)
Liên kết: http://parlearning.ecs.fullerton.edu/

Đây cũng là một hội nghị học thuật với trình giấy.

Lưu ý: Tôi không chắc chắn nếu bạn muốn các hội nghị học thuật hay học thuật (có các thủ tục / bài viết hội nghị liên quan đến hội nghị). Một số hội nghị không phải là về phương pháp luận khoa học dữ liệu mới mà là các công cụ và thư viện (ví dụ PyData) thực hiện các phương pháp hiện có. Ngoài ra, khoa học dữ liệu rất rộng và bao gồm Stat, Machine Learning và lưu trữ / khai thác dữ liệu, v.v.

Mới đi đến cái này tuần trước (Hội thảo khoa học dữ liệu mở): http://odsc.com/

Nó thật sự rất thú vị. Tập trung nhiều vào các công nghệ nguồn mở. Diễn giả từ các dự án cao cấp (trong cộng đồng). Và họ cũng đã đăng rất nhiều video từ nó.

Danh sách phát của video nói chuyện.

Khoa học dữ liệu vẫn là một lĩnh vực hợp nhất, vay mượn từ các lĩnh vực lân cận.

Một ứng cử viên thú vị gần đây là DSAA, "Hội thảo quốc tế về khoa học dữ liệu và phân tích nâng cao". Phiên bản đầu tiên ( DSAA 2014 ) được tổ chức tại Thượng Hải. DSAA 2015 thứ hai là tại Paris, phiên bản DSAA 2016 được công bố tại Montreal, Canada, vào ngày 17-19 tháng 10 năm 2016.

Nuit Blanche gần đây đã công bố trường học hè PCMI " Toán học dữ liệu ", tháng 6-7 / 2016, Midway, Utah, Hoa Kỳ.

Các hội nghị và hội thảo liên quan khác là:

• COLT: Hội nghị thường niên về lý thuyết học tập ( COLT 2016 , 23-26 tháng 6, New-York, Hoa Kỳ)
  • video: 2013 Princeton , 2014 Barcelona , 2015 Paris
• MMDS: Hội thảo về thuật toán cho bộ dữ liệu lớn hiện đại ( MMDS 2016 phiên bản Berkeley CA 21-24 / 06/2016)
  • video: MMDSworkshop Kênh YouTube và theo dõi các tab cho video MMDS 2012 hoặc tại đây
• ICML: Hội nghị quốc tế về học máy ( ICML 2016 , tháng 6, New York, Hoa Kỳ)
  • video: 2015
• NIPS: Hội nghị thường niên về Hệ thống xử lý thông tin thần kinh với NIPS 2016 tại Barcelona, ​​5-10 / 12/2016
  • video: hướng dẫn NIPS 2015 , loa được mời , đèn sân khấu , NIPS 2014

Sử dụng hàng năm! hội nghị:

• liên kết: UseR! 2015
• liên kết: UseR! 2016

Dẫn dữ liệu có một hội nghị hàng năm. Năm ngoái ở Mỹ, năm nay tại Paris:

• http://www.dirthead2015.com/index.php

H2O có một hội nghị thế giới H2O

Vì Khoa học dữ liệu là một môn học rất rộng:

Các ứng dụng hiệu quả của ngôn ngữ R:

• http://www.earl-conference.com/

Thế giới Strata + Hadoop:

• http://conferences.oreilly.com/strata

Các cuộc họp thống kê chung:

• https://www.amstat.org/meetings/jsm.cfm

Và tất nhiên cuộc họp địa phương của bạn

Những cái yêu thích của tôi là Wrangle, Spark Summit và ampcamp.

1. Wrangle là một sự kiện công nghiệp mới, một ngày, theo dõi duy nhất về các nguyên tắc, thực tiễn và ứng dụng của Khoa học dữ liệu, trên nhiều ngành công nghiệp giàu dữ liệu. Nó bao gồm các cuộc nói chuyện từ các nhà khoa học dữ liệu từ các công ty như Salesforce, Pinterest, Facebook và Uber về các vấn đề khó khăn nhất mà họ gặp phải và các giải pháp họ tìm thấy cho họ. Nếu bạn là một nhà khoa học dữ liệu thực hành, Wrangle là dành cho bạn!

2. hội nghị thượng đỉnh KHOA HỌC DỮ LIỆU VÀ KỸ THUẬT TẠI QUY MÔ

3. Trại AMP là các sự kiện đào tạo Dữ liệu lớn do UC Berkeley AMPLab tổ chức về phân tích dữ liệu lớn, học máy và các dự án phần mềm nguồn mở phổ biến do AMPLab sản xuất. Tất cả các chương trình giảng dạy của AMP Camp, và bất cứ khi nào có thể các video về các buổi nói chuyện hướng dẫn được trình bày tại AMP Camps, đều được xuất bản tại đây và có thể truy cập miễn phí.

1. http://www.wrangleconf.com/

2. https://spark-summit.org/

3. http: //ampcamp.ber siêu.edu /

Thế giới Strata + Hadoop của O'Reilly

DataEDGE của Trường Thông tin Berkeley. Liên kết với các video.

DataSciCon.Tech

http://datascicon.tech/

Đây là hội nghị tập trung vào nhà phát triển kéo dài 3 ngày tại Atlanta Hoa Kỳ vào tháng 11/12

Hội thảo cả ngày về: Khoa học dữ liệu để khám phá, đổi mới và tạo giá trị Khoa học dữ liệu với hội thảo R Giới thiệu về học máy với Python và phân tích dữ liệu hàng chục với Tableau

Tiếp theo là 2 ngày với nội dung lặn sâu trong 4 bài hát về các chủ đề như: Khoa học dữ liệu, Phân tích dữ liệu, Trí tuệ nhân tạo, Học máy, Học sâu, Dữ liệu lớn, Trực quan hóa dữ liệu và Học sâu.

Hội nghị Công nghệ Wolfram hàng năm.

• Hội nghị Công nghệ Wolfram 2015

Đào tạo kỹ thuật, phân tích các chủ đề về một loạt các ngành công nghiệp, phát triển phần mềm, dữ liệu giám tuyển, v.v.

ACM KDD là hội nghị hàng đầu cho cả ngành công nghiệp và học viện.

Lần trước nó đã diễn ra ở Sydney. Có một cái nhìn đến chương trình và người tham gia .

Rất nhiều hội nghị tốt đẹp đã được đề cập bởi các câu trả lời hiện có. Đây là một số thứ mà tôi nghĩ xứng đáng có một vị trí trong danh sách hội nghị hàng đầu:

• MLConf : Đúng như tên gọi: HỘI NGHỊ HỌC TẬP MÁY .

Mục đích của hội nghị:

MLconf tập hợp các cộng đồng để thảo luận về nghiên cứu và ứng dụng gần đây của Thuật toán, Công cụ và Nền tảng để giải quyết các vấn đề khó khăn tồn tại trong việc tổ chức và phân tích các tập dữ liệu lớn và ồn ào.

Liên kết video

• Baylearn : Hội thảo chuyên đề Học máy Bay Area.

Mục đích:

Hội nghị chuyên đề BayLearn nhằm tập hợp các nhà khoa học học máy từ Khu vực vịnh San Francisco. Mặc dù nó thúc đẩy xây dựng cộng đồng giữa các nhà nghiên cứu địa phương từ các tổ chức học thuật và công nghiệp, nó cũng chào đón du khách. Sự kiện kéo dài một ngày này kết hợp các cuộc nói chuyện và áp phích được mời để thúc đẩy trao đổi ý tưởng.

Liên kết tới video

• Con voi thứ năm :

Con voi thứ năm là một hội nghị do cộng đồng cung cấp về hệ sinh thái dữ liệu lớn, bao gồm công nghệ và các ứng dụng của nó trong một loạt các ngành công nghiệp.

Liên kết tới video

Phân tích PASS - Hiệp hội chuyên nghiệp cho SQL Server có một hội nghị tập trung vào phân tích. Mặc dù một số bài hát trong hội nghị có thể không dành cho các nhà khoa học dữ liệu có trình độ cao, nhưng nhiều bài có liên quan cụ thể khi Microsoft tiếp tục hỗ trợ Hadoop và tích hợp R vào SQL Server trong số nhiều thứ khác.

Cho dù bạn mới bắt đầu trong lĩnh vực phân tích dữ liệu, là một chuyên gia dữ liệu nhìn thấy giá trị trong việc mở rộng bộ kỹ năng của bạn hoặc là một chuyên gia phân tích kinh doanh dày dạn, Hội nghị phân tích kinh doanh PASS là nơi sẽ diễn ra.

Hội nghị Startup.ml đã có một vài hội nghị tốt. Các cuộc thảo luận được thực hiện bởi các chuyên gia trong lĩnh vực này và tôi thấy có nhiều kỹ thuật và thực tế hơn các hội nghị khác.

http://conf.startup.ml

Tiết lộ : Thông báo này được đăng bởi nhóm Hội thảo Khoa học Dữ liệu.

Nếu ý tưởng về một hội nghị khoa học dữ liệu không có nhà tài trợ, không có nhà cung cấp, không có nhà tuyển dụng nào hấp dẫn bạn, thì Data Science Conference® có thể là một lựa chọn tốt.

Liên kết: http://www.thedatascienceconference.com/

Có một cái nhìn tại:

http://www.kdnuggets.com/meetings/

Nó có một danh sách các hội nghị và các cuộc họp của Khoa học dữ liệu được phân chia mỗi tháng.