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R&DV du Plateau Inria : "big data, comment traiter des cas particuliers ?"

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Chaque mois, de 10h00 à 11h30, ne manquez pas « Les R&DV du Plateau » organisés sur le Plateau Inria situé à EuraTechnologies. Une équipe de recherche Inria viendra à la rencontre des entreprises afin de soutenir le transfert de technologies vers l’écosystème régional. Inscrivez-vous à la session du jeudi 22 septembre 2016 consacrée au big data : comment traiter des cas particuliers ?

  • Date : 22/09/2016
  • Lieu : Plateau Inria, EuraTechnologies - 165 avenue de Bretagne, Lille

Venez découvrir un type particulier de « Big data »

Courbes de températures, courbes de croissance (à la bourse ou en médecine), spectres, données historiques, … Voici quelques objets dont l’analyse statistique essaie de répondre aux objectifs les plus divers : visualisation, prédiction, typologie (clustering), régression.

Le traitement de telles données fait appel à des techniques spécifiques connaissant un grand essor notamment depuis une vingtaine d’années : lissage, réduction de la dimension, modélisation stochastique. Ces données sont clairement un type particulier de “big data”. Dans cette présentation, nous allons illustrer à l’aide d'exemples les techniques de base pour l’analyse statistique de ce type de données avec le logiciel R.

Le principal objectif de l’équipe-projet Modal (commune avec le CNRS, l'Université Lille 1 et l'Université Lille 2*) est de concevoir des modèles traitant des données multi-variées complexes et / ou des données hétérogènes. Les cas types de données sont :

  • Des co-variables nominales avec des positions multi-variées ;
  • Des combinaisons de variables continues et nominales avec des positions hétérogènes.

D'autres co-variables complexes et répandus sont également source d'intérêt telles que les données ordinales, les données de rangs, et les intervalles de données.

A partir des modèles générés, une analyse statistique pratique et efficace reste à effectuer, ce conduisant au traitement des données (visualisation, clustering) et à son apprentissage (classification supervisée et semi-supervisée, estimation de densité).

L’intervenant : Cristian Preda

Cristian Preda est professeur en mathématique à l’Université de Lille 1 et enseignant-chercheur au sein de l’équipe-projet Modal.

À la fin de cette présentation, Cristian Preda sera heureux de répondre à vos questions et de partager vos réflexions autour d’un café.

Inscrivez-vous vite, le nombre de place est limité !

Inria

Inria, institut de recherche dédié au numérique, promeut  « l'excellence scientifique au service du transfert technologique et de la société ». Inria emploie 2700 collaborateurs issus des meilleures universités mondiales, qui relèvent les défis des sciences informatiques et mathématiques. L’institut rayonne sur le territoire français à travers ses huit centres de recherche.

Le centre de recherche Inria Lille - Nord Europe, créé en 2008, compte 360 personnes dont 300 scientifiques répartis dans seize équipes de recherche. Reconnu pour son implication forte dans le développement socio-économique sur le territoire du Nord - Pas-de-Calais, le centre de recherche Inria Lille - Nord Europe s’engage, aux côtés de ses partenaires académiques, institutionnels et industriels, sur les grands chantiers de recherche et d’innovation dans le domaine du numérique.

Le Plateau Inria

Le Plateau Inria est  un espace de démonstration de 200m² situé au cœur d’EuraTechnologies. C’est une partie intégrante du centre Inria Lille - Nord Europe puisqu’il est dédié aux activités de ses équipes de recherche dans le domaine des sciences du numérique.

Il permet de favoriser les interactions entre la communauté scientifique, le monde économique et la société. Configuré tel un espace de travail collaboratif ou lieu d’accueil d’évènements, il a vocation à être un lieu de convergence de l’ensemble des acteurs de l’écosystème régional dans le domaine de l’innovation et du numérique.

* au sein de l'UMR 8524 CNRS-Université Lille1, Laboratoire Paul Painlevé, et de l'EA 2694 "Santé Publique : épidémiologie et qualité des soins" de l'Université Lille 2.

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