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	<title>#GIEC | datacraft</title>
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	<description>Club dedicated to data scientists and their company</description>
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	<title>#GIEC | datacraft</title>
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	<item>
		<title>INTÉGRER LES DONNÉES DU GIEC DANS SES MODÈLES DE PREDICTION (ATELIER)</title>
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		<dc:creator><![CDATA[datacraft]]></dc:creator>
		<pubDate>Mon, 27 Mar 2023 09:00:00 +0000</pubDate>
				<category><![CDATA[#Adaptation]]></category>
		<category><![CDATA[#CatastrophesNaturelles]]></category>
		<category><![CDATA[#ChangementClimatique]]></category>
		<category><![CDATA[#Climate]]></category>
		<category><![CDATA[#Geospatial]]></category>
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		<category><![CDATA[#IPCC]]></category>
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		<category><![CDATA[#Resilience]]></category>
		<category><![CDATA[#TimesSeries]]></category>
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					<description><![CDATA[Atelier présenté par Xiao Wei, Céline Alby, Ismail Erradi et Martin Dizier]]></description>
										<content:encoded><![CDATA[<div class="et_pb_section et_pb_section_0 et_section_regular" >
				
				
				
				
				
				
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                <!--h2 style="text-align: center;">Etes-vous membre ?</h2>
                <div class="et_pb_button_module_wrapper et_pb_button_1_wrapper et_pb_button_alignment_center et_pb_module" style="text-align: center;">
                    <a class="no-arrow datacraft-btn et_pb_button et_pb_button_1 et_pb_bg_layout_light " href="https://datacraft.paris/tag/giec/feed/?login=true">Je suis membre et je me connecte</a>
                </div>
                <div class="et_pb_button_module_wrapper et_pb_button_1_wrapper et_pb_button_alignment_center et_pb_module" style="text-align: center;    padding-bottom: 9px;">
                    <a class="no-arrow datacraft-btn et_pb_button et_pb_button_1 et_pb_bg_layout_light " href="https://datacraft.paris/tag/giec/feed/?login=false">Je ne suis pas membre</a>
                </div-->


                <!--div class="et_pb_button_module_wrapper et_pb_button_1_wrapper et_pb_button_alignment_center et_pb_module" style="text-align: center; margin-bottom: 4px;">
                    <a class="no-arrow datacraft-btn et_pb_button et_pb_button_1 et_pb_bg_layout_light " href="https://www.eventbrite.com/e/billets-integrer-les-donnees-du-giec-dans-ses-modeles-de-prediction-atelier-569242859717" style=" margin-bottom: 0px;">Inscription</a>
                </div-->
                <div class="et_pb_button_module_wrapper et_pb_button_1_wrapper et_pb_button_alignment_center et_pb_module" style="text-align: center; margin-bottom: 4px;">
                    <a class="no-arrow datacraft-btn et_pb_button et_pb_button_1 et_pb_bg_layout_light " href="https://datacraft.paris/tag/giec/feed/?login=false">Inscription</a>
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				<div class="et_pb_text_inner"><p><b>Difficulté</b><b><br /></b>Connaissances avancées en ML/Data/IA et bonne maîtrise de Python</p>
<p><strong> </strong><b>Prérequis techniques<br /></b>Apporter son PC portable</p>
<p><b>Intervenants<br /></b><span style="font-weight: 400;">Cet atelier sera animé par : </span></p>
<ul>
<li style="font-weight: 400;" aria-level="1"><a href="https://www.linkedin.com/in/c%C3%A9line-alby/"><b>Céline Alby</b></a><span style="font-weight: 400;">, <strong>PhD, Lead Data &amp; Climate Science, Axionable</strong></span></li>
<li style="font-weight: 400;" aria-level="1"><strong><a href="https://www.linkedin.com/in/weixiao1127/">Xiao Wei</a>, PhD, Data Scientist Climat &amp; Géospatial, Axionable</strong></li>
<li aria-level="1"><strong><a href="https://www.linkedin.com/in/ismail-erradi-487713140/">Ismail Erradi</a>, Senior Datascientist, Axionable</strong></li>
<li aria-level="1"><strong><a href="https://www.linkedin.com/in/martin-dizier/">Martin Dizier</a>, Datascientist, Axionable</strong></li>
</ul>
<p><b>Présentation de l’atelier<br /></b><span data-key="20">Le changement climatique accentue irrémédiablement les impacts liés aux phénomènes extrêmes : sécheresse, vagues d’intense chaleur, inondations, tempêtes, etc. Plusieurs de ces impacts se matérialisent déjà sur les acteurs de l’économie française : usines à l’arrêt lors des vagues de chaleur, augmentation des sinistres climatiques pour les assureurs, rendements agricoles fortement impactés, etc.</span></p>
<p data-key="21"><span data-key="22">Le 6ᵉ rapport du GIEC, dont la version finale sort le 20 mars 2023, fournit l’éclairage scientifique de référence en matière de projection des différents scénarios climatiques futurs et des politiques d’atténuation et d’adaptation à envisager. Ces scénarios climatiques appellent à des réactions fortes des entreprises et organisations pour se préparer, anticiper et s’adapter au changement climatique</span></p>
<p data-key="23"><span data-key="24">L&#8217;atelier sera précédé d&#8217;une Keynote présentée par Sophie Szopa, co-autrice du dernier rapport du GIEC, et d&#8217;un panorama des données et modèles climatiques.<br /><strong>Si vous voulez y participer, cliquer <a href="https://datacraft.paris/event/integrer-les-donnees-du-giec-dans-ses-modeles-de-prediction-keynote/">ici</a>. </strong></span></p>
<p data-key="25" 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data-key="26">L’atelier pratique, animé par les experts climat d’Axionable, permettra aux data scientists de se familiariser avec les données et modèles climatiques utilisés comme sources par les auteurs du rapport du GIEC. Les cas d’usages proposés permettront de comprendre comment prendre en compte la causalité entre des variables climatiques dans des modèles de prédiction et d’identifier les impacts à long termes du changement climatique sur le fonctionnement d’une entreprise, et de projeter sous forme de série temporelle cette matérialisation dans un horizon futur, en utilisant les données utilisées par les auteurs du GIEC.</span></p>
<p><b>Déroulement de l&#8217;atelier<br /></b><strong>11h – 18h</strong> : atelier pratique sur un dataset (présentiel)<br /><strong>18h</strong> : friendly cocktail &amp; networking (présentiel)</p>
<p>*La keynote et le panorama sont possibles en hybride, le présentiel est principalement réservé aux membres de datacraft mais nous gardons quelques places pour ceux qui souhaiteraient découvrir le club</p></div>
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			</item>
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		<title>INTÉGRER LES DONNÉES DU GIEC DANS SES MODÈLES DE PREDICTION (KEYNOTE)</title>
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		<dc:creator><![CDATA[datacraft]]></dc:creator>
		<pubDate>Mon, 27 Mar 2023 07:30:00 +0000</pubDate>
				<category><![CDATA[#Adaptation]]></category>
		<category><![CDATA[#CatastrophesNaturelles]]></category>
		<category><![CDATA[#ChangementClimatique]]></category>
		<category><![CDATA[#Climate]]></category>
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		<category><![CDATA[#TimesSeries]]></category>
		<guid isPermaLink="false">https://datacraft.paris/?post_type=tribe_events&#038;p=8255</guid>

					<description><![CDATA[Keynote présentée par Sophie Szopa et Paul Leville

]]></description>
										<content:encoded><![CDATA[<div class="et_pb_section et_pb_section_1 et_section_regular" >
				
				
				
				
				
				
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                <!--h2 style="text-align: center;">Etes-vous membre ?</h2>
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                <!--div class="et_pb_button_module_wrapper et_pb_button_1_wrapper et_pb_button_alignment_center et_pb_module" style="text-align: center; margin-bottom: 4px;">
                    <a class="no-arrow datacraft-btn et_pb_button et_pb_button_1 et_pb_bg_layout_light " href="https://www.eventbrite.com/e/billets-integrer-les-donnees-du-giec-dans-ses-modeles-de-prediction-keynote-569234544847" style=" margin-bottom: 0px;">Inscription</a>
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                    <a class="no-arrow datacraft-btn et_pb_button et_pb_button_1 et_pb_bg_layout_light " href="https://datacraft.paris/tag/giec/feed/?login=false">Inscription</a>
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				<div class="et_pb_text_inner"><p><b>Intervenants<br /></b><span style="font-weight: 400;">Cette keynote sera présenté par : </span></p>
<ul>
<li style="font-weight: 400;" aria-level="1"><span style="font-weight: 400;"><strong><a href="https://www.linkedin.com/in/sophie-szopa-7b93b961/">Sophie Szopa</a> , <b>co-autrice et coordinatrice du dernier rapport du GIEC </b></strong></span></li>
<li style="font-weight: 400;" aria-level="1"><a href="https://www.linkedin.com/in/paul-laville/"><b>Paul Laville</b></a><span style="font-weight: 400;">, <strong>Manager Sustainability &amp; Climate Change, Axionable</strong></span></li>
</ul>
<p><span data-key="40">Le changement climatique accentue irrémédiablement les impacts liés aux phénomènes extrêmes : sécheresse, vagues d’intense chaleur, inondations, tempêtes, etc. Plusieurs de ces impacts se matérialisent déjà sur les acteurs de l’économie française : usines à l’arrêt lors des vagues de chaleur, augmentation des sinistres climatiques pour les assureurs, rendements agricoles fortement impactés, etc.</span></p>
<p data-key="41"><span data-key="42">Le 6ᵉ rapport du GIEC, dont la version finale sort le 20 mars 2023, fournit l’éclairage scientifique de référence en matière de projection des différents scénarios climatiques futurs et des politiques d’atténuation et d’adaptation à envisager. Ces scénarios climatiques appellent à des réactions fortes des entreprises et organisations pour se préparer, anticiper et s’adapter au changement climatique</span></p>
<p data-key="44"><b>Déroulement de la matinée<br /></b><span style="font-weight: 400;"><strong>9h30 &#8211; 10h</strong> : Keynote de Sophie Szopa, co-autrice du rapport du GIEC (présentiel* &#8211; distanciel)<br /></span><span style="font-weight: 400;"><strong>10h &#8211; 10h40</strong> : panorama des données et modèles climatiques (Paul Laville, Axionable) (présentiel* &#8211; distanciel)</span></p>
<p data-key="51"><span data-key="52">La keynote sera suivie d&#8217;un atelier pratique en présentiel uniquement qui nécessitera des compétences en Python et en Machine Learning.<br /><strong>Si vous voulez y participer, cliquer <a href="https://datacraft.paris/event/integrer-les-donnees-du-giec-dans-ses-modeles-de-prediction-atelier/">ici</a>.</strong><br /></span><span data-key="54">L’atelier pratique, animé par les experts climat d’Axionable, permettra aux data scientists de se familiariser avec les données et modèles climatiques utilisés comme sources par les auteurs du rapport du GIEC. Les cas d’usages proposés permettront de comprendre comment prendre en compte la causalité entre des variables climatiques dans des modèles de prédiction et d’identifier les impacts à long termes du changement climatique sur le fonctionnement d’une entreprise, et de projeter sous forme de série temporelle cette matérialisation dans un horizon futur, en utilisant les données utilisées par les auteurs du GIEC.</span></p>
<p>*La keynote et le panorama sont possibles en hybride, le présentiel est principalement réservé aux membres de datacraft mais nous gardons quelques places pour ceux qui souhaiteraient découvrir le club</p></div>
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