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Teaching machine learning with
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The Telecom ParisTech Experiment
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Filière Science des Données (SD)
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SD210 - SD207: ≈50% hands on
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Doing datascience with challenges
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Alexandre Gramfort
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Teaching ML with scikit-learn at Telecom ParisTech

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Talk at scikit-learn day at PyData Paris 2016.

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Teaching ML with scikit-learn at Telecom ParisTech

  1. 1. Teaching machine learning with scikit-learn: The Telecom ParisTech Experiment Alexandre Gramfort Telecom ParisTech - CNRS LTCI alexandre.gramfort@telecom-paristech.fr GitHub : @agramfort Twitter : @agramfort
  2. 2. TheTelecom ParisTech Experiment
  3. 3. >>> import sklearn
  4. 4. History >>> import sklearn From To $ R R version 2.15.1 (2012-06-22) -- … Copyright (C) 2012 The R Foundation for Statistical Computing > or < M A T L A B (R) > Copyright 1984-2012 The MathWorks, Inc. R2012b (8.0.0.783) 64-bit (glnxa64) August 22, 2012 >>
  5. 5. History From To 16 students in ML class in 2012 > 60 students in ML class in 2016
  6. 6. Alexandre Gramfort Teaching with scikit-learn Formations 6 • Ingénieur Télécom, filière Sciences des Données • M2 Data Science (Télécom & Polytechnique) • M2 Data & Knowledge (Télécom, Paris Sud, Polytechnique) • M2 DataScale (UVSQ, ENSIIE,Télécom,Télécom SudParis) • Mastère Spécialisé « Big Data : gestion et analyse des données massives » • Certificat d’études spécialisées «Data Scientist» • MOOC Fondamentaux du Big Data http://www.telecom-paristech.fr/cartobigdata
  7. 7. Alexandre Gramfort Teaching with scikit-learn Filière Science des Données (SD) 7 1er semestre 2eme semestre Période 1 Période 2 Période 3 Période 4 SD201 Exploration des grands volumes de données SD203 Développement Web SD210 Bases de l'apprentissage statistique SD211 Optimisation pour l'apprentissage statistique SD202 Bases de données SD204 Statistique : modèles linéaires SD205 Statistique avancée : estimation non paramétrique et théorie de l’apprentissage SD207 Apprentissage statistique par la pratique Team effort: • > 10 faculties (MdC, Professors) • with help from PhD students / Postdocs in ML
  8. 8. SD210 - SD207: ≈50% hands on
  9. 9. Challenges
  10. 10. Can’t stop working ! I need to win the challenge
  11. 11. Doing datascience with challenges
  12. 12. Doing datascience with challenges
  13. 13. Doing datascience with challenges
  14. 14. Alexandre Gramfort alexandre.gramfort@telecom-paristech.frContact: GitHub : @agramfort Twitter : @agramfort Questions? 1 position to work on Scikit-Learn and Scipy stack available !

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