Mathématiques pour les Systèmes du Monde Réel Centre de Formation Doctorale

2019-2020 série
Les mercredis de 11h à 12h en J1.07

La participation à ces cours est obligatoire pour les étudiants à la maîtrise.

Semaine de Premier trimestre 2 – 9 Octobre 2019

Introduction à la Plate-forme Technologique de Recherche en Informatique Scientifique partie 1 – Professeur David Quigley

Diapositives

Semaine de Premier trimestre 3 – 16 Octobre 2019

Introduction à la Plate-forme Technologique de Recherche en Informatique Scientifique partie 2 – Professeur David Quigley

Diapositives

Semaine de premier trimestre 4 – 23 octobre 2019

Introduction au développement logiciel – Dr Chris Brady et Dr Heather Ratcliffe

Cet exposé basé sur un résumé de ces diapositives

Semaine de premier trimestre 5 – 30 Octobre 2019

Contrôle de version et durabilité des logiciels – Dr Chris Brady et Dr Heather Ratcliffe

Semaine du premier trimestre 6 au 6 novembre 2019

Introduction au script bash – Dr Paul Brown

Diapositives

Semaine du premier trimestre 7 au 13 novembre 2019

Création de pages Web à contenu interactif – Dr Paul Brown

Diapositives

Semaine de premier trimestre 8 – 20 novembre 2019

Pas de séminaire

Semaine de premier trimestre 9 – 27 novembre 2019

Utilisation des GPU chez Warwick -Professor David Quigley

Le carnet utilisé pour livrer cette conférence, ainsi que des cahiers beaucoup plus détaillés sur la programmation GPU Python sont à github.com/WarwickRSE/gpuschool2018

Série 2018-2019

Premier trimestre semaine 2 – 10th Octobre 2018

Introduction à la Plate-forme Technologique de Recherche en Informatique scientifique

Dr David Quigley

L’Université de Warwick gère huit Plates-formes Technologiques de recherche (RTP) qui servent la communauté de la recherche universitaire en fournissant des installations partagées à grande échelle sur plusieurs départements académiques. Je présenterai les installations disponibles via le RTP de calcul scientifique, y compris notre environnement de bureau Linux géré et nos systèmes de calcul haute performance (HPC). Cela comprendra des mécanismes d’accès, un fonctionnement efficace dans un environnement Linux multi-utilisateurs géré et la façon d’accéder au support et à la formation.

Premier trimestre semaine 3 – 17 octobre 2018

Inférence statistique à partir de données génomiques

Dr Jere Koskela

Une révolution technologique en génétique est en cours. Le séquençage du génome devient de moins en moins cher et deviendra éventuellement une partie routinière des soins de santé. Il a été prédit que d’ici 15 ans, un milliard de génomes humains auront été séquencés. Ces données sont intéressantes car les modèles de variation des séquences d’ADN entre individus contiennent des informations sur un certain nombre de processus biologiques et démographiques, tels que la mutation, la sélection naturelle, la taille des populations et les événements de migration. Cependant, de telles quantités de données posent un certain nombre de problèmes statistiques et informatiques. Je discuterai de certaines des techniques statistiques qui ont été appliquées pour résoudre ces problèmes, en mettant l’accent sur les méthodes de Monte Carlo telles que l’échantillonnage d’importance et la chaîne de Markov Monte Carlo (MCMC). Je présenterai également certains des modèles de génétique des populations qui sont utilisés pour étudier l’évolution de grandes populations d’accouplement aléatoire, en utilisant en particulier une zone connue sous le nom de théorie coalescente.

Premier trimestre semaine 4 – 24 octobre 2018

Modélisation axée sur les données – un modèle des oscillations chromosomiques des données aux bifurcations

Professeur Nigel Burroughs

La biologie cellulaire est souvent décrite comme la nouvelle “physique”, un domaine riche où des théories physiques peuvent être développées pour expliquer / prédire les processus biologiques, analogues aux succès de la physique quantique et de la relativité au début du siècle dernier . La réalisation de cet objectif ambitieux s’avère cependant difficile, d’autant plus que les processus biologiques sont hors d’équilibre, sont souvent très stochastiques impliquant un petit nombre de molécules et sont très complexes, affichant une gamme de dynamiques d’auto-organisation phénoménales. Dans cette conférence, j’examinerai ce que signifie “expliquer” les processus biologiques et comment une gamme de techniques physiques allant des simulations stochastiques, de l’analyse des systèmes dynamiques et des statistiques informatiques peuvent être couplées pour répondre à ces questions complexes. Des exemples seront tirés de la mécanique du cytosquelette et de la division cellulaire.

Semaine du premier trimestre 6 au 7 novembre 2018

Comprendre le comportement humain avec la science des données

Professeur Tobias Preis

Dans cette conférence, nous présenterons quelques faits saillants récents de nos recherches, en abordant deux questions. Premièrement, les ressources Big data peuvent-elles fournir des informations sur les crises sur les marchés financiers ? En analysant les volumes de requêtes Google pour les termes de recherche liés à la finance et les vues d’articles de Wikipédia, nous trouvons des modèles qui peuvent être interprétés comme des signes avant-coureurs de mouvements boursiers. Deuxièmement, pouvons-nous donner un aperçu des différences internationales en matière de bien-être économique en comparant les modèles d’interaction avec Internet? Pour répondre à cette question, nous introduisons un indice d’orientation future pour quantifier la mesure dans laquelle les internautes recherchent plus d’informations sur les années à venir que sur les années passées. Nous analysons Google logs et trouvons une corrélation frappante entre le PIB du pays et la prédisposition de ses habitants à regarder vers l’avenir. Nos résultats illustrent le potentiel qu’offre la combinaison de vastes ensembles de données comportementales pour une meilleure compréhension du comportement économique humain à grande échelle.

Semaine du premier trimestre 7 au 14 novembre 2018

Inférence statistique à l’aide de la chaîne de Markov Monte Carlo

Dr Jake Carson

Dans cette conférence, je présenterai quelques techniques d’ajustement des modèles dans un cadre bayésien et les illustrerai avec quelques exemples simples. En particulier, je me concentrerai sur la chaîne de Markov Monte Carlo et les méthodes connexes. Je vais essayer d’expliquer comment cela fonctionne, pourquoi il est si couramment utilisé et donner des conseils pratiques sur sa mise en œuvre.

Semaine du premier trimestre 8 au 21 novembre 2018

Modélisation basée sur des images de la dynamique cellulaire

Dr Sharon Collier

La microscopie à fluorescence à cellules vivantes moderne nous permet de visualiser des processus cellulaires dynamiques avec des détails sans précédent. Je présenterai des projets de recherche en cours qui visent à réunir i) des méthodes d’analyse d’images pour suivre les cellules et leurs mouvements, et quantifier les modèles spatio-temporels des constituants cellulaires marqués par fluorescence, et ii) des modèles mathématiques pour étudier les mécanismes de régulation de la biochimie et de la mécanique cellulaires.

Semaine du premier trimestre 9 au 28 novembre 2018

Développement de logiciels pour les universitaires

Dr Heather Ratcliffe

Le développement de logiciels est bien plus que l’écriture de code – il s’agit de produire des logiciels professionnels, maintenables et compréhensibles. Planification et style, documentation, contrôle de version, packaging, licence et plus encore. Cette conférence vise à présenter certains des outils essentiels que vous devriez connaître en tant que chercheurs-qui-écrivent-du-code, afin que vous soyez bien équipé pour lire et apprendre davantage et les utiliser. Nous discuterons du contrôle de version sous la forme de Git, un peu des licences logicielles, de quelques bons paquets pour documenter le code, et mentionnerons brièvement quelques autres choses que tout le monde devrait savoir, mais personne ne pense à mentionner.

Série 2017-2018

Premier trimestre semaine 2 – 11 octobre 2017

S’attaquer à la complexité et à l’auto-organisation dans les systèmes biologiques

Professeur Nigel Burroughs

La biologie cellulaire est souvent décrite comme la nouvelle “physique”, un domaine riche où les théories physiques peuvent être développées pour expliquer / prédire les processus biologiques, analogue aux succès de la physique quantique et de la relativité au début du siècle dernier. La réalisation de cet objectif ambitieux s’avère cependant difficile, d’autant plus que les processus biologiques sont hors d’équilibre, sont souvent très stochastiques impliquant un petit nombre de molécules et sont très complexes, affichant une gamme de dynamiques d’auto-organisation phénoménales. Dans cette conférence, j’examinerai ce que signifie “expliquer” les processus biologiques et comment une gamme de techniques physiques allant des simulations stochastiques, de l’analyse des systèmes dynamiques et des statistiques informatiques peuvent être couplées pour répondre à ces questions complexes. Des exemples seront tirés de la mécanique du cytosquelette et de la division cellulaire.

Premier trimestre semaine 3 – 18 octobre 2017

Inférence statistique à l’aide de la chaîne de Markov Monte Carlo

Dr Simon Spencer
Dans cette conférence, je présenterai quelques techniques d’ajustement des modèles dans un cadre bayésien et les illustrerai avec quelques exemples simples. En particulier, je me concentrerai sur la chaîne de Markov Monte Carlo et les méthodes connexes. Je vais essayer d’expliquer comment cela fonctionne, pourquoi il est si couramment utilisé et donner des conseils pratiques sur sa mise en œuvre.

Semaine de premier trimestre 4 – 25 octobre 2017

Comprendre le comportement humain avec la science des données
Professeur Tobias Preis
Dans cette conférence, nous présenterons quelques faits saillants récents de nos recherches, en abordant deux questions. Premièrement, les ressources Big data peuvent-elles fournir des informations sur les crises sur les marchés financiers ? En analysant les volumes de requêtes Google pour les termes de recherche liés à la finance et les vues d’articles de Wikipédia, nous trouvons des modèles qui peuvent être interprétés comme des signes avant-coureurs de mouvements boursiers. Deuxièmement, pouvons-nous donner un aperçu des différences internationales en matière de bien-être économique en comparant les modèles d’interaction avec Internet? Pour répondre à cette question, nous introduisons un indice d’orientation future pour quantifier la mesure dans laquelle les internautes recherchent plus d’informations sur les années à venir que sur les années passées. Nous analysons Google logs et trouvons une corrélation frappante entre le PIB du pays et la prédisposition de ses habitants à regarder vers l’avenir. Nos résultats illustrent le potentiel qu’offre la combinaison de vastes ensembles de données comportementales pour une meilleure compréhension du comportement économique humain à grande échelle.

Semaine du premier trimestre 6 au 8 novembre 2017

Calcul scientifique avec Julia
Professeur Christoph Ortner
PARTIE 1: Introduction à Julia. Je présenterai brièvement le langage Julia et certains de ses outils, et montrerai comment il interpole Matlab, Python et Lisp dans un environnement de programmation parfaitement adapté au calcul numérique intensif, à la fois au prototypage rapide et au HPC.
PARTIE 2: Je vais montrer quelques exemples de mes propres recherches sur la modélisation des matériaux à plusieurs échelles.

Semaine du premier trimestre 7 au 15 novembre 2017
Simulations stochastiques
Professeur Matthew Keeling
Dans cette conférence, nous discuterons d’abord de l’importance de la stochasticité dans la compréhension des problèmes du monde réel. La stochasticité peut être incorporée de plusieurs façons, mais nous nous concentrerons sur la stochasticité basée sur l’individu et axée sur les événements et discuterons des méthodes de simulation d’une telle dynamique. Prenant sans vergogne des exemples exclusivement tirés de l’écologie et de l’épidémiologie, nous examinerons à la fois les méthodes de Gillespie et les équations d’ensemble / Maître. Nous discuterons de ce qui se passe lorsque la taille de la population devient importante — et des approximations qui rendent le problème traitable par calcul. Enfin, nous examinerons des simulations spatiales entièrement basées sur des individus et discuterons des méthodes qui peuvent fournir une énorme économie de calcul.

Semaine du premier trimestre 8 au 22 novembre 2017

Modélisation basée sur l’image de la dynamique cellulaire
Professeur Till Bretschneider

La microscopie à fluorescence à cellules vivantes moderne nous permet de visualiser des processus cellulaires dynamiques avec des détails sans précédent. Je présenterai des projets de recherche en cours qui visent à réunir i) des méthodes d’analyse d’images pour suivre les cellules et leurs mouvements, et quantifier les modèles spatio-temporels des constituants cellulaires marqués par fluorescence, et ii) des modèles mathématiques pour étudier les mécanismes de régulation de la biochimie et de la mécanique cellulaires.

Semaine du premier trimestre 9 au 29 novembre 2017

Inférence statistique à partir de données génomiques

Dr Paul Jenkins

Une révolution technologique en génétique est en cours. Le séquençage du génome devient de moins en moins cher et deviendra éventuellement une partie routinière des soins de santé. Il a été prédit que d’ici 15 ans, un milliard de génomes humains auront été séquencés. Ces données sont intéressantes car les modèles de variation des séquences d’ADN entre individus contiennent des informations sur un certain nombre de processus biologiques et démographiques, tels que la mutation, la sélection naturelle, la taille des populations et les événements de migration. Cependant, de telles quantités de données posent un certain nombre de problèmes statistiques et informatiques. Je vais discuter de certaines des techniques statistiques qui ont été appliquées pour résoudre ces problèmes, en mettant l’accent sur les méthodes de Monte Carlo telles que l’échantillonnage d’importance, la Chaîne de Markov Monte Carlo (MCMC) et le Calcul Bayésien Approximatif (ABC). Je présenterai également certains des modèles de génétique des populations qui sont utilisés pour étudier l’évolution de grandes populations d’accouplement aléatoire, en utilisant en particulier une zone connue sous le nom de théorie coalescente.

Série 2016-2017
Ce cours a lieu les mercredis de 11h à 12h dans la salle D1.07.

Premier trimestre semaine 2 – 12 octobre 2016

Comprendre le comportement humain avec la science des données
Dr Tobias Preis
Dans cette conférence, nous présenterons quelques faits saillants récents de nos recherches, en abordant deux questions. Premièrement, les ressources Big data peuvent-elles fournir des informations sur les crises sur les marchés financiers ? En analysant les volumes de requêtes Google pour les termes de recherche liés à la finance et les vues d’articles de Wikipédia, nous trouvons des modèles qui peuvent être interprétés comme des signes avant-coureurs de mouvements boursiers. Deuxièmement, pouvons-nous donner un aperçu des différences internationales en matière de bien-être économique en comparant les modèles d’interaction avec Internet? Pour répondre à cette question, nous introduisons un indice d’orientation future pour quantifier la mesure dans laquelle les internautes recherchent plus d’informations sur les années à venir que sur les années passées. Nous analysons Google logs et trouvons une corrélation frappante entre le PIB du pays et la prédisposition de ses habitants à regarder vers l’avenir. Nos résultats illustrent le potentiel qu’offre la combinaison de vastes ensembles de données comportementales pour une meilleure compréhension du comportement économique humain à grande échelle.

Semaine de premier trimestre 3 – 19 octobre 2016

Simulations stochastiques
Professeur Matthew Keeling
Dans cette conférence, nous discuterons d’abord de l’importance de la stochasticité dans la compréhension des problèmes du monde réel. La stochasticité peut être incorporée de plusieurs façons, mais nous nous concentrerons sur la stochasticité basée sur l’individu et axée sur les événements et discuterons des méthodes de simulation d’une telle dynamique. Prenant sans vergogne des exemples exclusivement tirés de l’écologie et de l’épidémiologie, nous examinerons à la fois les méthodes de Gillespie et les équations d’ensemble / Maître. Nous discuterons de ce qui se passe lorsque la taille de la population devient importante — et des approximations qui rendent le problème traitable par calcul. Enfin, nous examinerons des simulations spatiales entièrement basées sur des individus et discuterons des méthodes qui peuvent fournir une énorme économie de calcul.

Semaine de premier trimestre 4 – 26 octobre 2016

Big data et bioinformatique
Dr Richard Savage
La médecine et la biologie sont en pleine révolution des données. Du séquençage du génome entier à l’imagerie numérique et aux dossiers de santé électroniques, de nouvelles sources de données promettent de révolutionner la façon dont nous traitons les maladies et menons nos recherches biomédicales. Cependant, ces opportunités s’accompagnent de défis importants. Les données sont souvent de grande dimension, bruyantes, avec une structure sous-jacente complexe. Et nous souhaiterions peut-être combiner plusieurs types de données provenant de sources très différentes. Je vais faire un tour de certains de ces problèmes, en me concentrant sur des projets concrets qui ont le potentiel de changer la façon dont nous faisons de la recherche dans ces domaines. Je parlerai également de la façon dont cela se rapporte à l’implication de Warwick dans des projets à grande échelle tels que le projet 100,000 Genomes et l’Institut Alan Turing.

Semaine de premier trimestre 5 – 2 Novembre 2016

Techniques de calcul en biologie mathématique
Dr Nabil-Fareed Alikhan, Dr Till Bretschneider et Dr Giorgos Minas

Semaine de premier trimestre 6 – 9 novembre 2016

Pas de séminaire cette semaine

Première semaine – semaine du terme 7 au 16 novembre 2016

Inférence statistique à l’aide de la chaîne de Markov Monte Carlo
Dr Simon Spencer
Dans cette conférence, je présenterai quelques techniques d’ajustement de modèles dans un cadre bayésien et les illustrerai avec quelques exemples simples. En particulier, je me concentrerai sur la chaîne de Markov Monte Carlo et les méthodes connexes. Je vais essayer d’expliquer comment cela fonctionne, pourquoi il est si couramment utilisé et donner des conseils pratiques sur sa mise en œuvre.

Semaine de premier trimestre 8 – 23 novembre 2016

Calcul scientifique avec Julia
Professeur Christoph Ortner
PARTIE 1: Introduction à Julia. Je présenterai brièvement le langage Julia et certains de ses outils, et montrerai comment il interpole Matlab, Python et Lisp dans un environnement de programmation parfaitement adapté au calcul numérique intensif, à la fois au prototypage rapide et au HPC.
PARTIE 2: Je vais montrer quelques exemples de mes propres recherches sur la modélisation des matériaux à plusieurs échelles.

Semaine du premier trimestre 9 au 30 novembre 2016

Inférence et ajustement des systèmes dynamiques spatiaux en biologie cellulaire.
Professeur Nigel Burroughs
La biologie cellulaire est souvent décrite comme la nouvelle “physique”, un domaine riche où des théories physiques peuvent être développées pour expliquer / prédire les processus biologiques, analogues aux succès de la physique quantique et de la relativité au début du siècle dernier. La réalisation de cet objectif ambitieux s’avère cependant difficile, d’autant plus que les processus biologiques sont hors d’équilibre, sont souvent très stochastiques impliquant un petit nombre de molécules et sont très complexes, affichant une gamme de dynamiques d’auto-organisation phénoménales. Dans cette conférence, j’examinerai ce que signifie “expliquer” les processus biologiques, y compris la discussion sur les types de modèles / modélisation et quand ils sont utiles, la comparaison de ces modèles avec des données (rétro-ingénierie) et la vérification de ces modèles. Des exemples seront tirés des processus cytosquelettiques et de la division cellulaire.

Série 2015-2016
Ce cours a lieu les mercredis de 11h à 12h dans la salle de cours de complexité.

Semaine de premier trimestre 2 – 14 octobre 2015

Simulations stochastiques
Professeur Matthew Keeling
Dans cette conférence, nous discuterons d’abord de l’importance de la stochasticité dans la compréhension des problèmes du monde réel. La stochasticité peut être incorporée de plusieurs façons, mais nous nous concentrerons sur la stochasticité basée sur l’individu et axée sur les événements et discuterons des méthodes de simulation d’une telle dynamique. Prenant sans vergogne des exemples exclusivement tirés de l’écologie et de l’épidémiologie, nous examinerons à la fois les méthodes de Gillespie et les équations d’ensemble / Maître. Nous discuterons de ce qui se passe lorsque la taille de la population devient importante — et des approximations qui rendent le problème traitable par calcul. Enfin, nous examinerons des simulations spatiales entièrement basées sur des individus et discuterons des méthodes qui peuvent fournir une énorme économie de calcul.

Premier trimestre semaine 3 – 21 octobre 2015

L’informatique scientifique à Warwick: une double perspective d’un chimiste / directeur
Professeur Mark Rodger
Cette conférence abordera l’informatique scientifique à Warwick d’un point de vue général et personnel. Du point de vue général, je chercherai à donner un aperçu de l’éventail des activités qui se déroulent à Warwick, du rôle du Centre de calcul scientifique dans la promotion de ces activités et de certains matériels et logiciels facilement disponibles pour aider la recherche dans le domaine général du calcul scientifique. Pour donner une perspective plus personnelle, je vais ensuite décrire certaines des recherches que je fais dans le domaine de la mécanique statistique classique et de la modélisation moléculaire, en particulier en décrivant certaines des méthodes de dynamique moléculaire adaptative qui ont été développées ces dernières années pour améliorer l’exploration spatiale des phases, la caractérisation des paysages à énergie libre et la simulation d’événements rares pour des applications à la science des matériaux.

Semaine du premier trimestre 4 au 28 octobre 2015

Inférence et ajustement des systèmes dynamiques spatiaux en biologie cellulaire.
Professeur Nigel Burroughs
La biologie cellulaire est souvent décrite comme la nouvelle “physique”, un domaine riche où des théories physiques peuvent être développées pour expliquer / prédire les processus biologiques, analogues aux succès de la physique quantique et de la relativité au début du siècle dernier. La réalisation de cet objectif ambitieux s’avère cependant difficile, d’autant plus que les processus biologiques sont hors d’équilibre, sont souvent très stochastiques impliquant un petit nombre de molécules et sont très complexes, affichant une gamme de dynamiques d’auto-organisation phénoménales. Dans cette conférence, j’examinerai ce que signifie “expliquer” les processus biologiques, y compris la discussion sur les types de modèles / modélisation et quand ils sont utiles, la comparaison de ces modèles avec des données (rétro-ingénierie) et la vérification de ces modèles. Des exemples seront tirés des processus cytosquelettiques et de la division cellulaire.

Premier trimestre semaine 5 – 4 Novembre 2015

Approches univariées et multivariées de masse pour Comprendre la variation génétique dans le Cerveau
Professeur Thomas Nichols
La découverte et la compréhension du rôle de la variation génétique dans les données d’imagerie cérébrale ont suscité un grand intérêt. Les études typiques de “génétique de l’imagerie” utilisent un petit nombre de gènes candidats, un petit nombre de régions du cerveau, ou les deux. Dans cet exposé, j’examinerai les méthodes de recherche d’associations gène-cerveau sur l’ensemble du génome et toutes les régions du cerveau. Une telle approche présente d’énormes défis informatiques et statistiques. Je vais discuter de deux approches, une approche de masse univariée et une approche multivariée. Un modèle univarié de masse est l’outil standard de l’analyse de neuroimagerie, mais sa mise à l’échelle pour 100 000 SNP nécessite une série d’innovations informatiques et statistiques. Grâce à notre méthode appliquée aux données de morphométrie basées sur des tenseurs du projet ADNI, nous rapportons la première association gène-cerveau à survivre à la correction d’erreur par famille du génome entier et du cerveau entier. Notre approche multivariée utilise une Régression de rang réduit clairsemée (sRRR) pour expliquer conjointement et parcimonieusement les associations gène-cerveau. Des analyses de puissance détaillées montrent que l’approche multivariée devrait avoir une puissance encore plus grande que l’approche univariée.

Premier trimestre semaine 6 – 11 Novembre 2015

Inférence statistique à l’aide de la chaîne de Markov Monte Carlo
Dr Simon Spencer
Dans cette conférence, je présenterai quelques techniques d’ajustement des modèles dans un cadre bayésien et les illustrerai avec quelques exemples simples. En particulier, je me concentrerai sur la chaîne de Markov Monte Carlo et les méthodes connexes. Je vais essayer d’expliquer comment cela fonctionne, pourquoi il est si couramment utilisé et donner des conseils pratiques sur sa mise en œuvre.

Semaine du premier trimestre 7 au 18 novembre 2015

Big data et bioinformatique
Dr Richard Savage
La médecine et la biologie sont en pleine révolution des données. Du séquençage du génome entier à l’imagerie numérique et aux dossiers de santé électroniques, de nouvelles sources de données promettent de révolutionner la façon dont nous traitons les maladies et menons nos recherches biomédicales. Cependant, ces opportunités s’accompagnent de défis importants. Les données sont souvent de grande dimension, bruyantes, avec une structure sous-jacente complexe. Et nous souhaiterions peut-être combiner plusieurs types de données provenant de sources très différentes. Je vais faire un tour de certains de ces problèmes, en me concentrant sur des projets concrets qui ont le potentiel de changer la façon dont nous faisons de la recherche dans ces domaines. Je parlerai également de la façon dont cela se rapporte à l’implication de Warwick dans des projets à grande échelle tels que le projet 100,000 Genomes et l’Institut Alan Turing.

Semaine du premier trimestre 8 au 25 décembre 2015

Pas de discussion cette semaine

Semaine du premier trimestre 9 au 2 décembre 2015

Comprendre le comportement humain avec la science des données
Dr Tobias Preis
Dans cette conférence, nous présenterons quelques faits saillants récents de nos recherches, en abordant deux questions. Premièrement, les ressources Big data peuvent-elles fournir des informations sur les crises sur les marchés financiers ? En analysant les volumes de requêtes Google pour les termes de recherche liés à la finance et les vues d’articles de Wikipédia, nous trouvons des modèles qui peuvent être interprétés comme des signes avant-coureurs de mouvements boursiers. Deuxièmement, pouvons-nous donner un aperçu des différences internationales en matière de bien-être économique en comparant les modèles d’interaction avec Internet? Pour répondre à cette question, nous introduisons un indice d’orientation future pour quantifier la mesure dans laquelle les internautes recherchent plus d’informations sur les années à venir que sur les années passées. Nous analysons Google logs et trouvons une corrélation frappante entre le PIB du pays et la prédisposition de ses habitants à regarder vers l’avenir. Nos résultats illustrent le potentiel qu’offre la combinaison de vastes ensembles de données comportementales pour une meilleure compréhension du comportement économique humain à grande échelle.