Recherche & Développement

DataStorm mène une activité de Recherche & Développement complémentaire à la recherche académique du groupe ENSAE

Afin de proposer à nos clients les solutions et algorithmes les plus pertinents et performants, nous dédions 20% du temps à des travaux de Recherche & Développement :
  • Développement d’outils (R, python, …)
  • Recherche algorithmique / optimisation
  • Veille technologique et académique
  • Ecriture de white paper / post / article
  • Formation interne
  • Participation à des conférences
Des sujets aux thématiques variées :
  • Décomposition en valeur singulière appliquée aux matrices de grande dimension
  • Interprétation des modèles « boite noire » type forêts aléatoires
  • Application de suivi de logs
  • Text mining : récupération de l’information / structuration / algorithmes adaptés au français
Un dépôt ouvert sur Github : datastorm-open
Avec actuellement quatres packages R disponibles sur le CRAN :
rAmCharts Interface simple pour la création de graphiques interactifs
VisNetwork Visualisation dynamique de réseaux
Suncalc Positions et phases du soleil et de la lune
ROI.plugin.clp Plugin pour le solver clp

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R&D
Frank Rimek rejoint Datastorm

Data scientist expérimenté, Frank Rimek rejoint Datastorm comme Directeur R&D – Project Manager. Après un début de carrière à la tête d’un service d’appui Analytics de la division Recherche & Innovation de L’Oréal, Frank Rimek a pris le chemin du conseil où il a pu déployer des solutions de traitement de données dans de nombreux […]

Indispensable : R pour la statistique et la science des données

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CIF : l’IA pour améliorer le recouvrement des créances immobilières

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Sujet de mathématiques pures depuis le XVIIIe siècle et les travaux de Gaspard Monge, le transport optimal connaît un renouveau spectaculaire avec les avancées en machine learning. L’éclairage de Marco Cuturi Professeur de Statistique à l’ENSAE.

RTE : web-application Shiny pour optimiser les travaux sous tension

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