Meetup Data Science in Industrie

Op donderdag 23 februari 2017 organiseerde VORtech de eerste Meetup over Data Science: “Data Science in Industrie”, in samenwerking met de Meetup-groep Data Science Rotterdam. Het thema was sterk gerelateerd aan een van onze hoofdexpertises: Analytics. Er waren drie verschillende voordrachten over data science in de industrie, er was eten en drank aanwezig, en er was een borrel na afloop.

Bij VORtech zijn we enthousiast over het Meetup platform en waar het voor staat: samenkomen met gelijkgestemden, het delen van informatie en leren van elkaar. Onze collega’s bezoeken regelmatig Meetups. Verder heeft VORtech in het verleden meerdere Meetups gehost, voornamelijk op het gebied van High Performance Computing. Deze keer gaat de meetup dus over Data Science in Industrie.

Parameterkalibratie en data-assimilatie voor binnenklimaat-modellen door gebruik te maken van OpenDA (Werner Kramer, VORtech)

De eerste voordracht werd gegeven door Werner Kramer (Scientific Software Engineer bij VORtech). Hij sprak over “parameterkalibratie en data-assimilatie voor binnenklimaat-modellen door gebruik te maken van OpenDA”. Binnenklimaatmodellen hebben een aantal onzekere variabelen: forcings en fysische parameters die niet exact bekend zijn, het luchtstromingsveld is turbulent en het numerieke model is niet een exacte representatie van de werkelijkheid. VORtech gebruikt OpenDA om het numerieke luchtstromingsmodel met observatiedata te combineren zodat we hiermee de modelresultaten kunnen verbeteren. VORtech hanteert kalibratiemodellen voor historische data om betere parameterschattingen te maken en data-assimilatie om voorspellingen verder te verbeteren.

Advanced Analytics bij Shell (Winfried Theis, Shell)

Na Werner Kramer was Winfried Theis (Lead Data Science in de Advanced Analytics CoE bij Shell) aan de beurt om zijn voordracht te geven over Advanced Analytics bij Shell. In de energiesector zijn al al meerdere decennia grote datavolumes beschikbaar. Wat recent is veranderd is dat deze grote volumes realtime analyses vereisen en van verschillende bronnen komen. In deze voordracht werd er een overzicht gegeven van de organisatie achter deze transformatie en werden er drie use cases besproken waarin Data Science en statistiek hebben bijgedragen aan het succes van de business van Shell.

Data science and noisy social media data (Hannah Tops, Coosto)

De derde voordracht werd gegeven door Hannah Tops (Data Scientist bij Coosto). Zij vertelde over Data Science en vervuilde sociale media data. Coosto is een sociale media monitoring tool die kan werken met miljarden berichten. Het merendeel van deze berichten is afkomstig van sociale media platformen, wat betekent dat deze kort, incorrect gespeld en zonder context zijn. In deze presentatie liet zij het verschil zien tussen een model getraind door vervuilde sociale media en de nettere data. Ze liet verder zien hoe Coosto een model ontwikkelt dat een “buy intent” herkent in berichten en hoe we feedback afhandelen van de gebruikers van onze modellen.

Dit evenement werd georganiseerd en gesponsord door VORtech. Deelname was gratis. Vanwege capaciteitsbeperkingen konden we alleen de eerste 60 aanmeldingen accepteren.

Share on LinkedInShare on FacebookTweet about this on TwitterShare on Google+Email this to someonePrint this page