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SUMMARY:ATELIER - Prédiction de valeurs manquantes : application à des mesures de capteurs [NOUVELLE DATE]
DESCRIPTION:Inscription\n                \n            \n            \n			\n				\n				\n				\n				\n				Niveau en Machine Learning \n** : Bonnes connaissances  \nNiveau en python \n* : Connaissances de base \nPrérequis techniques \nApporter son PC Portable \nIntervenants \nCet atelier sera animé par : \n\nYewan Wang\, data scientist chez Miratlas\nGuillaume Simon\, data scientist chez Miratlas\n\nPrésentation de l’atelier \nLes enjeux de Miratlas portent sur la communication optique en espace libre. Toutefois\, celle-ci dépend des conditions atmosphériques\, elle-même dépendante des conditions météorologiques et en particulier les turbulences. C’est pourquoi Miratlas déploie et gère un réseau mondial d’instruments optiques pour surveiller ces conditions en continue et surtout en temps réel. \nPour la turbulence\, les mesures se font en observant des objets célestes brillants\, le Soleil pendant la journée\, l’étoile Polaire pendant la nuit. Ce qui rend les instruments inefficaces dans les cas où ces objets ne peuvent pas être pris comme référence ; par exemple si la couverture nuageuse est trop importante. Il en résulte que les relevés de turbulences s’accompagnent de nombreuses valeurs manquantes. Cependant les stations météorologiques\, elles\, obtiennent des mesures sans interruption\, ainsi\, dans cet atelier\, Miratlas nous propose d’analyser les relations internes potentielles entre les variables de turbulence et les données météorologiques\, avec l’objectif d’obtenir des prédictions pouvant venir combler les trous dans les séries temporelles. \nAu programme  \nAu cours de cet atelier\, nous vous invitons à venir réfléchir à une méthode de pré-traitement des données de turbulence et météorologiques afin de les rendre compatibles pour une analyse conjointe. Nous chercherons à établir un modèle prédictif des variables de turbulences sur la base des données météorologiques disponibles. Venez avec vos idées de corrélations\, de causalité ou autres pour voir ce qu’il est possible de prédire !
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LOCATION:datacraft –\, 3 rue Rossini\, 75009 Paris\, France
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