https://datascience.stackexchange.com/questions/8941
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16-10-2019 - |
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Russian質問
これは同様の質問です 統計会議の質問は相互に検証されています
最も重要な年次データサイエンス会議は何ですか？
ルール：
- 会議へのリンクを含めます
- 講演のリンクを含めてください（YouTube、会議サイト、またはその他のビデオストリーミングサイトなど）
解決
Pydata- Pythonデータツールについて話します
リンク： http://pydata.org/events/
毎年、東海岸で1つのピダタ会議があり、西海岸で1つの会議があります。
NIPS-神経情報処理システム（NIP）
リンク： https://nips.cc/
これは、抽象 /ポスターを受け入れるための最も難しい /最も権威のある学術機械学習会議の1つです。
大規模な機械学習とビッグデータ分析のための並行および分散コンピューティングに関する第5回国際ワークショップ（IEEE IPDPS 2016）
リンク： http://parlearning.ecs.fullerton.edu/
これは、紙の提出を伴う学術会議でもあります。
注：アカデミックな会議と学術会議が必要かどうかはわかりません（会議に関連する会議の手続き /論文があります）。一部の会議では、新しいデータサイエンスの方法論に関するものではなく、既存の方法論を実装するツールとライブラリ（Pydataなど）に関するものです。また、データサイエンスは非常に広く、統計、機械学習、データウェアハウジング /マイニングなどが含まれます。
他のヒント
先週これに行ったばかりです（Open Data Science Conference）： http://odsc.com/
本当に楽しかったです。オープンソーステクノロジーに重点を置いています。 （コミュニティ内）プロジェクトの講演者。そして、彼らはそれからもたくさんのビデオを投稿しました。
プレイリスト トークビデオの。
データサイエンスは依然として融合のドメインであり、近隣のフィールドから借用しています。
最近の興味深い競争相手は、DSAA、「IEEE International Conference on Data Science and Advanced Analytics」です。初版（DSAA 2014）上海で開催。二番目 DSAA 2015 パリにいた DSAA 2016 エディションは、2016年10月17〜19日にカナダのモントリオールで発表されます。
Nuit Blanche 最近PCMIサマースクールを鳴らしました」データの数学「、2016年6月から7月、米国ユタ州ミッドウェイ。
その他の関連する会議やワークショップは次のとおりです。
- コルト： 学習理論に関する年次会議 (コルト2016, 、6月23〜26日、米国ニューヨーク）
- ビデオ： 2013プリンストン, 2014バルセロナ, 2015パリ
- MMDS： 最新の大規模なデータセットのアルゴリズムに関するワークショップ (MMDS 2016 エディションバークレーCA 21-24/06/2016）
- ビデオ： mmdsworkshop YouTubeチャンネル, 、およびMMDS 2012ビデオのタブをフォローする、または ここ
- ICML： 機械学習に関する国際会議 (ICML 2016, 、6月、ニューヨーク、米国）
- ビデオ： 2015リール
- ニップス： 神経情報処理システムに関する年次会議 バルセロナでNIPS 2016とともに、5-10/12/2016
- ビデオ：NIPS 2015 チュートリアル, 招待されたスピーカー, スポットライト, NIPS 2014
私のお気に入りのものは、Wrangle、Spark Summit、Ampcampです。
Wrangleは、複数のデータが豊富な業界にわたるデータサイエンスの原則、実践、および適用に関する、新しい1日のシングルトラック業界のイベントです。これには、Salesforce、Pinterest、Facebook、Uberなどの企業からのデータサイエンティストからの講演が含まれており、彼らが直面した最も難しい問題と、彼らが見つけたソリューションが含まれています。あなたが練習データサイエンティストなら、Wrangleはあなたのためです！
スパークサミット。大規模なデータサイエンスとエンジニアリング
AMP Campsは、アンプラブが作成するビッグデータ分析、機械学習、人気のオープンソースソフトウェアプロジェクトに関するUC Berkeley Amplabが主催するビッグデータトレーニングイベントです。すべてのAMPキャンプカリキュラム、および可能な限りAMP Campsで発表された教育講演のビデオは、ここから公開され、無料でアクセス可能です。
Strata + Hadoop World オライリーによって
datascicon.tech
これは、11月/12月に米国アトランタで開催された3日間の開発者中心の会議です
終日ワークショップ：発見、イノベーション、価値創造のためのデータサイエンスRワークショップPythonおよびTensorflow Data Analyticsを使用した機械学習の紹介Tableau
その後、データサイエンス、データ分析、人工知能、機械学習、ディープラーニング、ビッグデータ、データの視覚化、ディープラーニングなどのトピックに関する4つのトラックにディープダイブコンテンツを含む2日間が続きます。
毎年恒例のWolfram Technology Conference。
技術トレーニング、幅広い業界に関する分析トピック、ソフトウェア開発、キュレーションデータなど。
既存の回答ですでに言及されている多くの素敵な会議。これが私がトップ会議リストの場所に値すると思ういくつかを紹介します：
- mlconf: ：名前が言うように： 機械学習会議.
会議の目的：
MLCONFはコミュニティを集めて、大規模で騒々しいデータセットの整理と分析に存在する困難な問題を解決するためのアルゴリズム、ツール、プラットフォームの最近の研究と適用について議論します。
- Baylearn: ：ベイエリア機械学習シンポジウム。
目的：
Baylearnシンポジウムは、サンフランシスコ湾岸地域から機械学習の科学者を集めることを目指しています。学術機関と産業機関からの地元の研究者間のコミュニティ構築を促進しますが、訪問者も歓迎します。この1日イベントは、招待された講演とポスターを組み合わせて、アイデアの交換を促進します。
5番目の象は、ビッグデータエコシステムに関するコミュニティ駆動の会議であり、さまざまな業界での技術とそのアプリケーションをカバーしています。
パス分析 -SQL Serverの専門協会には、分析に焦点を当てた会議があります。マイクロソフトはHadoopをサポートし続け、RをSQL Serverに統合し続けているため、多くのカンファレンストラックは高度に適格なデータサイエンティスト向けではない可能性がありますが、多くは特に関連しています。
データ分析の分野で始めたばかりであるか、スキルセットを拡大する際の価値を見ているデータプロであるか、経験豊富なビジネスアナリティクスプロであるかどうか、Pass Business Analytics Conferenceはその場所です。
Startup.ml Conferenceには、いくつかの良い会議がありました。講演はこの分野の専門家によって行われ、他の会議よりも技術的で実用的であるとわかりました。
開示: ：このメッセージは、Data ScienceConference®チームによって投稿されています。
非スポンサー、ベンダーのない、非再生師のデータサイエンス会議のアイデアがあなたに魅力的である場合、データサイエンス会議®が良い選択肢かもしれません。
