Date : 2022-06-19 => 2022-06-19
Lieu : Bastia, Corse, France, Centre IGESA, La Marana

ÉCOLE THÉMATIQUE DU CNRS : BDA MDD
19 – 24 juin 2022, Bastia, Corse, France
https://cedric.cnam.fr/lab/confs/mdd2022/

LES INSCRIPTIONS SONT OUVERTES

Date limite d’inscription: 15 mai 2022
Le nombre de participants est limité (la priorité sera donnée aux doctorants).

Venez surfer sur les vagues de données avec nous !

L’ère des données est ici et maintenant. Dans une société et un environnement axés sur les données, les solutions d’intégration, d’analyse et de modélisation des données doivent fonctionner au-dessus de différentes architectures cibles. Les solutions, protocoles et technologies de base de données évoluent à un rythme élevé, ce qui ouvre des défis passionnants à relever par des approches de recherche et de développement.

L’école thématique CNRS MDD « Masses de données distribuées » est une école thématique récurrente ayant lieu tous les deux ans depuis 2010. Cette école est une émanation de la communauté des bases de données en France, structurée autour de la conférence BDA : Gestion de données – principes et applications, qui a fêté ses 30 ans d’existence en 2016. Si notre conférence est le lieu de rencontre de notre communauté, l’école thématique MDD permet d’exposer en détails des thèmes fondamentaux pour la compréhension de l’évolution de notre domaine de recherche, et de préparer les doctorant(e)s à suivre – et provoquer – ses évolutions.

L’école MDD s’est attachée lors des cinq premières sessions à aborder des thèmes liés à ces défis. La première session (2010), a ainsi traité des systèmes distribués de gestion de données et du Web sémantique ; la seconde session (2012) s’est consacrée aux opérateurs de traitement de requêtes à l’échelle du Pétaoctet, aux nouvelles sources d’information (réseaux sociaux), à l’intégration de données issues d’environnement indépendants ; la session de 2014 a été dédiée à la visualisation analytique de données, à la qualité des données et au crowdsourcing ; la session de 2016 a porté sur les processus intégrés d’analyse de données massives respectueux de la vie privée. En 2018, la session a traité du « Scalable Data Analytics » avec les moyens d’analyser les données à large échelle. La session de 2020 a malheureusement été suspendue durant la pandémie et reportée à 2022.

L’école MDD offrira un programme intensif et passionnant et un environnement de travail avec des expert.e.s qui donneront des cours et mettront en pratique les problèmes qui font avancer le domaine. Les activités scientifiques seront combinées à des discussions et activités informelles qui favoriseront l’émergence d’idées, de projets et d’expérimentations qui aideront les doctorants et les chercheurs à compléter leurs recherches actuelles.

— PROGRAMME —

19/6 : Dimanche après-midi : arrivée

6/20 : Lundi : Intégration de données hétérogènes : Sémantique et polystores, Ioana Manolescu, François Goasdoué, Maxime Buron

21/06 : Mardi : Matin : Systèmes de traitement des grands graphes
Angela Bonifati, Chao Zhang

Après-midi : Comment mener des expériences ?
Nicolas Travers

6/22 : Mercredi Matin : Déployer des applications de Deep Learning à l’échelle : le défi des bases de données,
Genoveva Vargas-Solar et Javier Espinosa

Après-midi : Evénement social

6/23 : Jeudi : Sécurité des données et confidentialité des données externalisées dans le Cloud
Amr el Abbadi, Tristan Allard

Tutorial le matin et session pratique l’après-midi.

6/24 : Vendredi : Départ le matin

Le public cible de cette école est principalement constitué de jeunes chercheurs dans le domaine des bases de données ainsi que dans des domaines connexes ou multidisciplinaires (gestion de grandes quantités de données pour des applications scientifiques par exemple). Par jeunes chercheurs, nous entendons les doctorants et post-doctorants. L’école est également ouverte aux enseignants-chercheurs et chercheurs plus expérimentés dans un but d’ouverture thématique, de création d’un réseau d’échange ou de reconversion. L’école s’adresse évidemment aux ingénieurs de recherche du secteur privé (R&D, startup, etc.).

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