Data Science Lublin #2

Zapraszamy na drugie spotkanie osób pracujących przy projektach wykorzystujących Data Science / Machine Learning / Big Data / Artificial Intelligence. Będziemy rozmawiać m.in o algorytmach, statystyce, Pythonie, R, Javie, Scali, Sparku. Celem wydarzenia jest wymiana wiedzy i doświadczeń. Jeśli zajmujesz się tym także hobbystycznie, to również jesteś mile widziany(a) :)

REJESTRACJA:

Spotkanie jest darmowe, ale obowiązuje rejestracja: https://data-science-lublin-2.evenea.pl/

MIEJSCE SPOTKANIA:

Główna Aula w starym Humaniku (Wydział Filozofii i Socjologii, Plac MC Skłodowskiej 4, zobacz budynek: https://goo.gl/eyyRss, zobacz na mapie: https://goo.gl/4ipcWs​)

WSPÓŁPRACA:

Jeśli chcesz zostać Partnerem wydarzenia, napisz na adres: [email protected]

PRELEGENCI:

• KAMIL FILIPEK

Adiunkt w Instytucie Socjologii UMCS, naukowo związany z badaniami ilościowymi, analizą sieci społecznych oraz mediami społecznościowymi. Staż naukowy odbył w Centrum Modelowania Matematycznego i Komputerowego UW, gdzie po raz pierwszy zetknął się z Data Science. Entuzjasta R, miłośnik ciężkich, gitarowych brzmień.

Opis prezentacji:

Data Science to inspirujący obszar wiedzy i praktyki, który obrósł w mity generowane nieostrością wielu pojęć, zalewem danych oraz gwałtownymi zmianami zachodzącymi na rynku pracy. Niezrozumienie istoty Data Science może rodzić jednak liczne problemy, a niekiedy prowadzić do złych decyzji związanych z wyborem ścieżki kariery czy miejsca pracy. Celem prezentacji jest rozprawienie się z głównymi mitami związanymi z Data Science oraz przedstawienie najważniejszych faktów stanowiących o istocie wyłaniającej się dyscypliny wiedzy i zawodu przyszłości.

• KONRAD MICIUŁA

Analityk, ETL Developer, szkoleniowiec. Pasjonat nowoczesnych technologii oraz oprogramowania Open Source. Posiadający 15-letnie doświadczenie w dziedzinie informatyki. Prowadzący szkolenia z przetwarzania, analizy i audytu danych. Posiadający doświadczenie w administracji systemami, bazami danych, programowaniu, informatyce śledczej. Zawodowo szukający coraz lepszych, prostszych i bardziej optymalnych rozwiązań. Z pasją wykorzystujący rozwiązania Open Source.

Opis prezentacji:

Bazy grafowe są ciekawym, innym modelem reprezentowania danych. Struktura grafu z węzłami i krawędziami umożliwia wykorzystanie baz grafowych w realizacji zadań dla których bazy relacyjne nie są optymalnym rozwiązaniem. Prostota tworzenia obiektów, brak konieczności wcześniejszego definiowania skomplikowanej struktury bazy oraz wysoka wydajność są ciekawym, innym podejściem do przechowywania danych. Bazy grafowe mogą być przydatne przy realizacji zadań w Data Science. Celem prezentacji jest prezentacja podstaw baz grafowych na podstawie Neo4j oraz języka Cypher (CQL).

Wydarzenie jest organizowane w ramach grupy Lublin IT.