Nos experts en Big Data

> Emmanuel Bacry
chercheur au CNRS au Centre de Mathématiques Appliquées (CMAP – École polytechnique, CNRS) et professeur et responsable de l’Initiative « Data Science » à l’École polytechnique
Après des études à l’École normale supérieure de la rue d’Ulm, il obtient une thèse de Doctorat et une Habilitation à Diriger des Recherches en Mathématiques Appliquées. Ses recherches sont effectuées avec un souci applicatif constant, en lien étroit avec les spécialistes concernés. Il a notamment travaillé sur le traitement du son, la finance statistique, les réseaux sociaux, les applications dédiées à la santé ou encore sur les données gouvernementales.

> Stéphane Gaïffas
professeur et chercheur au sein de l’équipe Signal IMage Probabilités numériques Apprentissage Statistique (SIMPAS) au Centre de Mathématiques Appliquées (CMAP – École polytechnique, CNRS)
Il est co-porteur de la chaire AXA "Data Science for the insurance sector" et membre du comité directeur de l’Initiative « Data Science » à l’École polytechnique.
A l'interface entre les mathématiques appliquées, les statistiques et le traitement de données en grande dimension, son domaine de recherche concerne les « Big Data », tout particulièrement du point de vue des méthodes quantitatives et statistiques. Il travaille notamment sur la compréhension de la dynamique de diffusion d’informations sur un réseau, l'addictologie aux jeux en ligne, l'analyse des parcours de soins, et sur les données expérimentales.

> Michalis Vazirgiannis
chercheur au Laboratoire d'Informatique de l'X (LIX – École polytechnique, CNRS), fondateur de l'équipe "Data Science and Mining" (DaSciM)
Son expérience et son expertise industrielle réside dans les domaines du Data Mining et l'apprentissage automatique pour de très grands bases de données (graph web, réseaux sociaux, données médicales...). Plus particulèrement, il s'intéresse aux algorithmes de dégénérescence graphique appliqués aux graph mining à grandes échelles, à la visualisation de textes sur des graphiques, aux modèles d'apprentissage à partir de répétitions temporellse de données et à la compréhension de textes sur le web (publicités, flux d'informpations).

> Maks Ovsjanikov
maître de conférences au Laboratoire d’Informatique del’École polytechnique (LIX, École polytechnique, CNRS)
Diplômé d’un doctorat d’ingénierie mathématique et informatique del’Université de Stanford, il rejoint ensuite le pôle de recherche du groupe Google, pour travailler sur des projets d’analyse d’images et de formes en trois dimensions.
Il s’investit sur l’analyse et le traitement de données multimédias, images, vidéos et modèles en trois dimensions. Vision par ordinateur, traitement des modèles géométriques en trois dimensions et apprentissage automatique, Maks Ovsjanikov est l’auteur de plus de 30 publications et 4 brevets déposés à l’échelle internationale.

> Christos Giatsidis
Chercheur Post-doctorant au Laboratoire d'Informatique de l'X (LIX – École polytechnique, CNRS) sous la supervision de Michalis Vazirgiannis
Il a réalisé sa thèse sur l'analyse des interactions entre individusau sein de grandes communautés telles que les réseaux sociaux grâce à de nouveaux outils basés sur la dégénérescence des graphs. Ces nouvelles fonctionnalités apportent permettent d'évaluer les interactions, de capturer l'importance des individus au sein d'une communauté, ou encore d'examiner les tendances et les comportements. Il mène ses recherches sur le Data/Graph Mining, les pratiques d'ingénieurie et les algorithmes pour le Big Data, en lien étroit avec le monde industriel.

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