Séminaire Big Data - 13 novembre

Une donnée isolée n'a aucune valeur! 

Suite à ce constat, le Kernix Lab, créateur de projets innovants dans les domaines du web et du mobile, s'est intéressé à l’exploitation de la donnée sous forme de graphe, jusqu'à en faire un axe de recherche et développement structurant.

Durant cette présentation, nous expliquerons quelques uns de nos choix techniques face aux problématiques que nous avons rencontrés en interne, et avec quelques uns de nos clients. Nous nous intéresserons notamment à l'intérêt de notre approche dans un environnement industriel complexe, où encore trop souvent les données propres aux différents métiers de l'entreprise vivent dans des silos séparés.

Nous illustrerons les possibilités offertes lorsque l'on travaille à la fois avec les données et leurs relations, et comment cette spécificité nous permet de développer des algorithmes complexes d'extraction d'informations et d'analyse prédictive.

Présentation des intervenants

François-Xavier BOIS : Diplômé de l’EPITA (Sciences Cognitives et Intelligence Artificielles), fondateur de l’agence numérique Kernix, François-Xavier est directeur du Kernix Lab. Il est l’auteur d’un grand nombre d’ouvrages consacrés aux nouvelles technologies. Il est à l’origine du moteur de recommandation universel DBSE (Document Based Search Engine) qui exploite les travaux du Kernix Lab (vecteurs sémantiques / graphmining).

Amine BENHENNI : Docteur en physique théorique, responsable scientifique et data scientist du Kernix Lab, Amine travaille sur les problématiques de valorisation des données à partir des sources brutes. Il a développé une expertise concernant  l'exploitation de données hétérogènes complexes et connectées ainsi que les algorithmes d'analyse prédictive correspondants.

Pour assister au séminaire, merci de vous inscrire sur le site: www.meetup.com/Master-Big-Data-Telecom-ParisTech.