Data Science Liege MEETUP #4

Abstract

L’alchimie numérique ou comment placer le datamining au cœur de la stratégie de son entreprise –  David Eskenazi (Expert R&D – Prayon)

La Direction du groupe Prayon a fait, depuis deux ans, le pari d’exploiter la richesse contenue dans ses données. Les techniques d’analyse de l’information et d’apprentissage de modèle de données disponibles aujourd’hui permettent une révolution profonde de la manière dont les données impactent le développement d’une entreprise. L’intégration et l’exploitation des capteurs et des systèmes de stockages de données couplées à l’utilisation d’algorithmes permettant des analyses très fines et prédictives supportent des approches jusque-là peu explorées dans l’industrie chimique minérale.

Opisense platform for data science industrialisation: Use case with smart meters in the energy sector – Loïc Bar (CEO – Opinum)

Opinum à développé Opisense, une plateforme analytique destinée à traiter les données issues de l’IoT (Internet des objets) dans l’énergie et l’environnement. La plateforme permet d’automatiser des traitements algorithmiques dans le cadre des données issues de compteurs intelligents (smart meter) ou de système de production décentralisée d’énergie. Elle est utilisée par des sociétés comme EDF, Colruyt, Total, Lampiris, etc.

An introduction to the STRANGER package –  Eric Lecoutre (Data Science Advisor – WeLoveDataScience!)

We introduce you the STRANGER package, for: Simple Toolkit in R for Anomaly Get Explain and Report. Stranger is to anomaly detection what ‘caret’ is for supervised modeling: a wrapper package providing a common way to use a set of methods (from other packages) and extending usage with some utilities such as stacking and visualizations methods. This talk won’t present the various anomaly detection methods (a workshop is in preparation) but will illustrate the typical analysis workflow with stranger on a concrete case.