Voici notre liste des principaux influenceurs dans le domaine de l’extraction de données à suivre sur Twitter/Linkedin. La liste était en effet difficile et nous ne prétendons pas qu’elle soit complète. Faites-nous savoir si nous avons oublié des noms.
Influenceurs à suivre dans le domaine du Data Mining
Gregory Piatetsky-Shapiro : Président de KDnuggets, qui fournit des conseils en matière d’analyse et de data mining. Gregory est l’un des fondateurs des conférences KDD (Knowledge Discovery and Data mining) et le rédacteur et éditeur de KDnuggets News, la principale lettre d’information sur l’extraction de données et la découverte de connaissances (publiée depuis 1993), et du site KDnuggets.com. @kdnuggets
Kirk Borne : Scientifique des données, spécialiste de l’exploration des données, professeur d’astrophysique et de sciences informatiques, consultant et conseiller en matière de Big Data. Kirk Borne a une grande expérience des grandes bases de données scientifiques et des systèmes d’information, y compris une expertise dans l’exploration de données scientifiques. @kirkdborne
Eric A. King : Fondateur et président de The Modeling Agency (TMA), qui permet à ceux qui sont riches en données mais pauvres en informations d’établir et de maintenir leur propre pratique interne de modélisation prédictive. Eric a représenté la technologie d’apprentissage automatique, produit des solutions d’exploration de données et géré des projets et des équipes d’analyse prédictive pendant plus de 19 ans. @data_mining
Dean Abbott : Fondateur et président d’Abbott Analytics, Inc. Consultant en data mining et en analyse prédictive, formateur, mentor et conférencier. Passionné par l’utilisation des données pour améliorer les décisions et l’efficacité des entreprises. @deanabb
Frank Podlaha : Architecte de solutions cloud et propriétaire de Carp Data Service, un logiciel d’exploration de données et une société de conseil. Il a 20 ans d’expérience dans les technologies de l’information en tant que programmeur informatique, expert en bases de données et en exploration de données, et directeur d’entreprise. @CarpData
Bruce Ratner : Auteur du livre à succès Statistical and Machine-Learning Data Mining : Techniques pour une meilleure modélisation prédictive et une meilleure analyse des Big Data. Il est un orateur souvent invité à des événements publics du secteur, par exemple la SAS Data Mining Conference, et à des séminaires privés des 100 premières entreprises du magazine Fortune. @bruceratner
Dr. Vincent Granville : Un data scientist visionnaire avec plus de 15 ans d’expérience en big data, modélisation prédictive, analyse numérique et commerciale. Fondateur de Data Science Central, un réseau social de premier plan pour les praticiens du big data, de l’analytique d’entreprise, du data mining et de la science des données. @analyticbridge
Randall Matignon : Auteur de Data Mining Using SAS Enterprise Miner et Neural Network Modeling Using SAS Enterprise Miner. Depuis plus de 20 ans, il est programmeur SAS et développeur d’applications Microsoft Office. @randallmatignon
Jason H. Moore : Rédacteur en chef de la revue BioData Mining, professeur du troisième siècle, directeur de http://iQBS.org au Dartmouth College. @moorejh
John F. Elder IV : Président de Elder Research Inc. (ERI), une équipe de consultants en data mining. Co-auteur de Handbook of Statistical Analysis & ; Data Mining Applications, Ensemble Methods in Data Mining : Improving Accuracy through Combining Predictions, et Practical Text Mining. @JohnElder
Tom Khabaza : Mineur de données de longue date et président fondateur de la Society of Data Miners. Auteur de Clementine & ; CRISP-DM. @tomkhabaza
Rakesh Agrawal : Fellow technique de Microsoft et responsable des Search Labs de Microsoft Research. Connu pour avoir développé des concepts et des technologies fondamentales de data mining et pour avoir été le pionnier de concepts clés en matière de confidentialité des données, notamment la base de données Hippocrate, le partage souverain de l’information et le data mining préservant la confidentialité.
