IBM Watson Hackathon 2018

Quatre étudiants du master en Data Science & Engineering sur le podium du Hackathon (IBM)

Faculté des Sciences Appliquées


Parvenir à résoudre le problème réel d’un client IBM en utilisant certains de leurs services (IBM Cloud Services). C'est le défi qu'a pu relever l'équipe des étudiants ULiège en Data Science & Engineering composée d'Antoine Louis, Tom Crasset, Cyril Geortay et de Thibault Renaud.

L

e pitch de l'IBM Watson Hackathon a séduit un grand nombre de jeunes universitaires belges passionnés de programmation et désireux d'être confrontés à un problème concret. Pour cette édition, les 10 équipes présentes sur place (dont l’Université de Namur, la KU-Leuven, l’Université d’Anvers (2 équipes), l’Université Artesis Plantin, l’Université Thomas More, BECode (3 équipes) et l’Université de Liège ont dû imaginer un système de prédiction pour la Sabam.

Le cas Sabam

La Sabam, l'une des associations belges d'auteurs, compositeurs et éditeurs, est toujours à la recherche de nouveaux talents. Toutefois, les groupes émergents ne sont pas toujours conscients de leurs droits et de l'argent qu'ils peuvent légitimement gagner afin de se produire en public.

La mission d'Antoine Louis, Tom Crasset, Cyril Geortay et Thibault Renaud (voir photo ci-dessous) consistait donc à trouver le moyen d'identifier quels auteurs/groupes musicaux belges, français ou néerlandais sont actuellement en plein essor pour ensuite les atteindre et les informer sur les droits d'auteurs.

Ensemble, ces quatre étudiants de master 1 ont décidé de passer par l'intermédiaire de la très populaire plateforme musicale Spotify afin d'atteindre l'objectif fixé. Une solution qui a plu au jury et leur a permis d'atteindre la troisième place de la compétition.

Lire le compte rendu complet de leur expérience

 

IBM Hackathon Win

Le Big data

Le terme « big data » fait référence à ces données accumulées et les techniques qui permettent de les analyser et les exploiter sont reprises sous l'appellation « science des données » ou « data science ».

Un « data scientist » de qualité doit avoir un bagage solide en mathématique, en statistique et en informatique, qui lui servira de fondations pour faire évoluer par la suite une expertise en apprentissage automatique et, de manière plus générale, en intelligence artificielle.

Deux formations en Data Science sont proposées par la Faculté des Sciences Appliquées de l'ULiège, l'une est spécifiquement destinée aux bacheliers Sciences de l'ingénieur tandis que l'autre est accessible à différents profils d'étudiants.

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Photos © Katleen Ravijts

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