これは、CrossValidatedのStatistics Conferences質問と同様の質問です
最も重要な年次データサイエンス会議は何ですか？
ルール：
回答:
PyData-Python Data tools
リンクについて：http : //pydata.org/events/
毎年東海岸と西海岸で1つのPyData会議があります。
NIPS-神経情報処理システム（NIPS）
リンク：https : //nips.cc/
これは、アブストラクト/ポスターを承認するための最も困難で最も権威のある学術機械学習会議の1つです。
大規模機械学習とビッグデータ分析のための並列および分散コンピューティングに関する第5回国際ワークショップ（IEEE IPDPS 2016）
リンク：http :
これは、論文提出による学術会議でもあります。
注：学術会議または学術会議が必要かどうかはわかりません（会議の議事録/会議に関連する論文があります）。会議の中には、新しいデータサイエンスの方法論ではなく、既存の方法論を実装するツールとライブラリ（PyDataなど）に関するものもあります。また、データサイエンスは非常に幅広く、統計、機械学習、データウェアハウジング/マイニングなどが含まれます。
先週、これに行きました（Open Data Science Conference）： http //odsc.com/
本当に楽しかったです。オープンソース技術に重点を置いています。注目度の高い（コミュニティ内）プロジェクトのスピーカー。また、彼らはそこから多くのビデオを投稿しました。
トークビデオのプレイリスト。
データサイエンスは、融合の領域であり、近隣の分野から借りています。
最近の興味深い候補はDSAA、「データサイエンスと高度な分析に関するIEEE国際会議」です。上海で開催された初版（DSAA 2014）。2回目のDSAA 2015はパリで、2016年 10月17〜19日にカナダのモントリオールでDSAA 2016エディションが発表されました。
Nuit Blancheは最近、米国ユタ州ミッドウェイのPCMIサマースクール「データの数学」2016年6月から7月に発表しました。
その他の関連する会議およびワークショップは次のとおりです。
年間使用R！会議：
データリードには年次会議があります。昨年の米国、今年のパリ：
H2Oには会議H2Oの世界があります
データサイエンスは非常に幅広い主題であるため、
R言語の効果的なアプリケーション：
Strata + Hadoop World：
共同統計会議：
そしてもちろん、あなたの地元の交流会
私のお気に入りは、Wrangle、Spark Summit、ampcampです。
Wrangleは、データが豊富な複数の業界にわたる、データサイエンスの原則、実践、および適用に関する、新しい1日1トラックの業界イベントです。Salesforce、Pinterest、Facebook、Uberなどの企業のデータサイエンティストが直面した最も困難な問題と、彼らが見つけた解決策についての講演が含まれています。あなたが実践的なデータサイエンティストなら、Wrangleはあなたにぴったりです！
スパークサミット。スケールでのデータサイエンスとエンジニアリング
AMP Campは、UCバークレーAMPLabが主催するビッグデータトレーニングイベントで、AMPLabが作成したビッグデータ分析、機械学習、人気のあるオープンソースソフトウェアプロジェクトについて説明します。すべてのAMPキャンプのカリキュラム、および可能な場合はAMPキャンプで行われる説明会のビデオがここで公開され、無料でアクセスできます。
Strata + Hadoop World by O'Reilly
DataSciCon.Tech
これは、11月/ 12月に米国アトランタで開催される3日間の開発者向けカンファレンスです。
終日ワークショップ：発見、イノベーション、価値創造のためのデータサイエンスRによるデータサイエンスワークショップPythonによる機械学習とTableauによるTensorFlowデータ分析の概要
データサイエンス、データ分析、人工知能、機械学習、ディープラーニング、ビッグデータ、データの視覚化、ディープラーニングなどのトピックに関する4つのトラックで2日間のディープダイビングコンテンツが続きます。
年次Wolfram Technology Conference。
技術トレーニング、幅広い業界の分析トピック、ソフトウェア開発、キュレーションされたデータなど。
既存の回答ですでに言及された多くの素晴らしい会議。カンファレンスのトップリストにふさわしいと思うものをいくつか紹介します。
会議の目的：
MLconfはコミュニティを集めて、アルゴリズム、ツール、プラットフォームの最近の研究と応用について議論し、大規模でノイズの多いデータセットの整理と分析に存在する困難な問題を解決します。
目的：
BayLearn Symposiumは、サンフランシスコ湾岸地域から機械学習の科学者を集めることを目的としています。学術および産業機関の地元の研究者間のコミュニティ構築を促進する一方、訪問者も歓迎します。この1日のイベントでは、招待講演とポスターを組み合わせて、アイデアの交換を促進します。
フィフスエレファントは、ビッグデータエコシステムに関するコミュニティ主導の会議であり、さまざまな業界でのテクノロジーとそのアプリケーションを扱っています。
PASS Analytics -SQL ServerのProfessional Associationには、分析に焦点を当てた会議があります。一部のカンファレンストラックは高度な資格を持つデータサイエンティスト向けではない場合がありますが、Microsoftは引き続きHadoopをサポートし、RをSQL Serverに他の多くのものと統合するため、多くは特に関連があります。
データ分析の分野で始めたばかりでも、スキルセットの拡大に価値を見出しているデータプロでも、経験豊富なビジネス分析プロでも、PASS Business Analytics Conferenceは最適な場所です。
Startup.mlカンファレンスにはいくつかの良いカンファレンスがありました。講演はこの分野の専門家によって行われ、他の会議よりも技術的で実用的であることがわかりました。
開示：このメッセージは、Data ScienceConference®チームによって投稿されました。
スポンサーもベンダーもリクルーターもいないデータサイエンス会議のアイデアがあなたにとって魅力的であれば、データサイエンスカンファレンス®は良い選択肢かもしれません。