ASSOCIATIONS CAUSALES DANS LES TWEETS LIÉS AU DIABÈTE

Atelier animé par Adrian Ahne, Epiconcet Les données des médias sociaux, comme Twitter, offrent une opportunité unique d’étudier des données en temps-réel qui ne sont pas disponibles dans un cadre clinique traditionnel. Nous avons commencé à collecter des tweets liés...

DONNEES SYNTHETIQUES : METHODES DE GENERATION ET LIMITES

Atelier animé par Gilles Essoki & Aymeric Floyrac, Health Data Hub Description  Certaines bases de données sont particulièrement complexes à manipuler, voire inaccessibles pour le datascientist (pour des raisons, par exemple, d’autorisations). Disposer de données...

MULTIVARIATE AND FUNCTIONAL ANOMALY DETECTION – PART 1

Workshop led by Pavlo Mozharovskyi, Telecom Paris. Anomaly detection (Chandola et al., 2009) is a branch of machine learning which aims at identifying observations that exhibit abnormal behavior. Be it measurement errors, disease development, severe weather,...

VALORISER LES DONNÉES TWITTER : LA VACCINATION ET LES FAKE NEWS

Atelier animé par Pierre Foulquié et Anaïs Gedik, Data Scientists, Kap Code. Descriptif : En partie lié à la crise pandémique actuelle, Twitter recense une augmentation mondiale de 8% du nombre d’utilisateurs quotidiens entre le quatrième trimestre 2019 et le premier...

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