Normalement, je n’ai pas à vous présenter le MS Cloud Summit. Vous savez déjà que c’est la grande conférence communautaire que le GUSS organise avec aOS, AZUG FR, Agile.NET et CMD.
On y retrouve ce qu’aurait pu être les Journées SQL Server 2016 avec plein de sessions Data pour parler de la plate-forme de données Microsoft.
Nous avons d’ailleurs l’immense chance d’avoir Rohan Kumar, le General Manager Database Systems de Microsoft qui nous vient de Redmond pour animer la Keynote, assisté de Tobias Ternstrom pour les démos. On ne peut pas rêver mieux quand on travaille dans la Data avec les technos Microsoft.
Je posterai surement plus largement sur l’événement car vous l’aurez noté, l’article est censé parlé de Data Science. Retenez juste que :
- le planning est disponible ici > Jour 1 – Jour 2
- Les détails sur l’événement sont ici > Site MS Cloud Summit Paris 2017
Les sessions Data Science
Si vous êtes intéressé par la Data Science et les outils Microsoft (et pas que), bloquez votre mercredi après-midi dans l’une des salles Data.
Il y a 2 sessions prévues sur le sujet :
- Data Science : Méthodologie, Outillage et Application animé par Emmanuel Frenod et moi-même
- Le Machine Learning dans l’écosystème Microsoft animé par Fabien Adato
Pour faire un très court résumé, l’idée est d’avoir une session plutôt focalisée sur la phase « études » d’un processus Data Science (méthodologie, outillage, analyse) puis une session orienté sur la phase d’implémentation et d’industrialisation dans l’écosystème Microsoft.
Démarche Data Science
Je peux évidemment parler plus précisément de la première session, celle que j’anime avec Emmanuel Frenod.
Emmanuel est un scientifique, un universitaire. Il est professeur de mathématiques appliquées à l’Université de Bretagne Sud. Autant dire qu’on ne va pas parler code ou technique mais plutôt équations et modèles (modèles mathématiques évidemment).
Quant à moi, je traiterai plutôt les aspects de méthodologie générale (un peu d’ALM sans doute) et l’outillage qu’on peut utiliser.
L’idée est de creuser la démarche Data Science et les compétences qu’on doit adopter pour résoudre un problème prédictif.
Donc en synthèse, ne vous attendez pas à des démos d’Azure Machine Learning ou de Spark mais plutôt à des équations, des formules de mathématiques et de la méthodologie.
Notre objectif est de vous éclairer sur le déroulement d’un projet Data Science.
Et la session de Fabien ?
La session de Fabien est plus « IT » (plutôt dev en fait :)). On rentre dans le dur avec l’implémentation avec les solutions techniques à votre disposition : R Server, Power BI, Azure Machine Learning, HDInsight.
Sur un cas d’usage de Machine Learning, Fabien déroulera les possibilités qui s’offrent à vous avec des démos et une vision d’architecte.
Le descriptif des sessions
Data Science : Méthodologie, Outillage et Application
L’approche Data Science des données révolutionne l’analyse traditionnelle. La façon d’appréhender les questions, la méthodologie à suivre ainsi que l’outillage à utiliser sont différents de la BI traditionnelle. Nous aborderons dans cette session ces différences et pointeront les bonnes pratiques de la Data Science avec les outils Microsoft au travers d’un cas d’utilisation concret. Ce « retour d’expérience » expliquera, en illustrant le propos à travers des applications réalisées pour des entreprises de transport, des réparateurs et des grossistes en bâtiment, comment la Data Science aide à la mise au point des prix pendant leur négociation.
Info speaker :
Le Machine Learning dans l’écosystème Microsoft
Il existe aujourd’hui de nombreuses technologies Microsoft de machine learning: R server (SQL 2016), Azure ML et R dans Power BI… Il n’est pas toujours simple de choisir la plus adaptée en fonction de notre besoin. L’objectif de cette session est donc d’apporter une vision d’ensemble de toutes ces solutions et de comprendre leur différentes avantages.
Info speaker : http://mscloudsummit.fr/speaker/fabien-adato/
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