Le fil

Le transport optimal appliqué au machine learning

Recherche académique - 28 septembre 2018
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.
Open innovation via le Business Data Challenge avec Cdiscount

Chez Datastorm, nous sommes fiers d’avoir assuré le pilotage opérationnel du Business Data Challenge ENSAE-Cdiscount. Un excellent moyen de faire entrer l’open innovation dans la stratégie data des entreprises. Pendant quatre mois, quatre groupes d’élèves de l’ENSAE ont mis leur expertise en Data Science et en Economie au service du pricing chez le leader français […]

R&D
R&D : l’agrément CIR de Datastorm renouvelé

Le Ministère de l’Enseignement supérieur, de la Recherche et de l’Innovation renouvelle l’agrément Crédit Impôt Recherche de Datastorm pour la période 2020-2022. Le renouvellement de l’agrément Crédit Impôt Recherche pour 3 ans distingue la filiale d’expertise et de conseil du groupe ENSAE-ENSAI dans sa capacité à accompagner l’innovation des entreprises dans un contexte de valorisation […]

Projets Data Science : « Un bon design de code facilite l’industrialisation »

Après un cursus brillant outre-Atlantique et en Europe, Thomas Zamojski aurait pu devenir chercheur en mathématiques. C’était sans compter sur son besoin de confronter la théorie au réel. Lead Data Scientist chez Datastorm, il accompagne aujourd’hui les entreprises dans l’industrialisation de leurs projets Data Science. Thomas, ton cursus académique est impressionnant. Qu’est-ce qui a guidé […]

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