A coté des cours, un projet
| Pourquoi | Devenir un data scientiste, acquérir la connaissance pratique de l'apprentissage | |
| Comment | Projet en équipe de 3 ou 4 étudiants | |
Evaluation du projet
| Ecrit | code + 2 pages de présentation, méthodologie et résultat | |
| Oral | soutenance, 10 mn présentation, 15 mn questions | |
| Quand | Lundi 9 ou Jeudi 12 novembre | |
Liste des projets
- Challenge Otto Kaggle
- http://legacy.alixpartners.com/en/AnalyticsChallenge.aspx : Problemes de la start-up AlixPartners
- Données financières (bientot ici)
- Données Trafic routier
- Unsupervised Feature Learning for image classification
Equipes et projet
(nom, prénom,| 13:00 | ||
| ALFONSO NAYA | Victor | Kaggle Otto |
| BLAUDEZ | Eric | |
| BACHAR | Hamza | Kaggle Otto |
| MA | Hongyu | |
| TAOUFIQ | Mouhcine | |
| YIN | Ruiqing | |
| BOOSZ | Paul | Kaggle Otto |
| GENSOLLEN | Thibaut | |
| GENTET | Enguerrand | |
| AZOUGARH | Mohammed | Kaggle Otto |
| BEN FADHEL | Imen | |
| LAMCHAHAB | Houda | |
| 15:15 | ||
| LU | Jie | Kaggle Otto |
| RAIS | Hadjer | |
| SHANG | Guokan | |
| DA PONT | Charles | Kaggle Otto |
| FOURNIER | Pierre | |
| LAGRANGE | Adrien | |
| CHAABANE | Imad Eddine | Kaggle Otto |
| DAOUDI | Nassim | |
| ESTRADE | Victor | |
| 17:00 | ||
| BEAUCHENE | Maxime | Unsupervised Feature Learning |
| ROODNEJAD | Maxime | |
| SAKLY | Sami | |
| BOUDON | Hélène | Trafic routier |
| CAREIL | Alexandre | |
| ANSELME | Bryan | Alixpartners pb 4 |
| BELOUADAH | Sakher | Objets géométriques |
| OUKID | Ines | |
| SANA | Katia | |
| 18:30: Fin | ||
| OUBRIK | Brahim | |
| SARDI | Abbas | |