发布于 2015-11-20 19:30:24
PyData -讨论PyData工具
链接:http://pydata.org/events/
每年在东海岸和西海岸都有一个PyData会议。
神经信息处理系统( NIPS )
这是最难/最有声望的学术机器学习会议之一,以获得摘要/海报接受。
第五届大型机器学习和大数据分析并行和分布式计算国际研讨会(IEEE IPDPS 2016)
链接:http://parlearning.ecs.fullerton.edu/
这次会议也是一个学术会议,论文提交。
注:我不确定你想要学术会议还是学术会议(有与会议有关的会议记录/论文)。有些会议不是关于新的数据科学方法,而是实现现有方法的工具和库(例如PyData)。此外,数据科学非常广泛,包括统计、机器学习和数据仓库/挖掘等。
发布于 2015-11-21 08:17:54
数据科学仍然是一个融合领域,借鉴邻近的领域。
最近一个有趣的竞争者是DSAA,"IEEE数据科学和高级分析国际会议“。第一版(DSAA 2014)在上海举行。第二届2015年年DSAA在巴黎举行,DSAA 2016版于2016年10月17日至19日在加拿大蒙特利尔发布。
努特·布兰奇最近宣布了PCMI暑期学校"数据数学",2016年6月至7月,美国犹他州中途岛。
其他相关会议和讲习班有:
发布于 2015-11-22 17:42:25
https://datascience.stackexchange.com/questions/8941
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