Appel aux équipes d’étudiants souhaitant participer au concours d’études de cas en analyse de données 2020 de la SSC

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Le concours d’affiches d’études de cas en analyse de données aura lieu durant le Congrès annuel de la société statistique du Canada (SSC) à l’Université de Carleton. Les études de cas ont pour but de permettre à des équipes enthousiastes d’étudiants diplômés ou en dernière année de bac d’appliquer leurs connaissances à l’analyse de jeux de données réels. Chaque équipe choisira d’analyser l’un des deux ensembles de données décrits ci-dessous. Les étudiants sont vivement encouragés à identifier un professeur qui pourra les soutenir alors qu’ils élaborent leur approche analytique et qu’ils préparent leur présentation finale. Les membres de chaque équipe travailleront ensemble pour présenter au congrès annuel une affiche qui résume leurs méthodes et les résultats de leur analyse.

Étude de cas 1 : Prévoir la demande horaire en électricité en Ontario

Les équipes qui choisiront cette étude de cas utiliseront les données groupées de demande horaire au niveau provincial pour tous les secteurs, et les données de demande annuelle pour chaque secteur provenant de la Régie de l’énergie du Canada (REC), ainsi que les données horaires météorologiques et de température de l’air provenant de ETH Zurich et du Imperial College London, afin de développer des modèles statistiques qui permettront de prédire la demande horaire en électricité dans le secteur résidentiel en Ontario.  

Étude de cas 2 : Prédire la popularité des baladodiffusions sur iTunes

Les équipes qui choisiront cette étude de cas utiliseront des baladodiffusions sur iTunes pour développer des modèles statistiques afin d’obtenir des fonctionnalités de ces balados dans le but de prédire le nombre de critiques sur les balados.

Prix

Un prix sera décerné à la meilleure affiche dans chacune des deux études de cas. La valeur du prix de la SSC pour chaque étude de cas dans le concours 2020 est 750 \$, étant entendu que le prix sera partagé en parts égales parmi les membres de chacune des équipes gagnantes. Un prix additionnel de seconde place d’une valeur de 750 \$ pour l’étude de cas 1 sera décerné par la REC. Le comité du prix des études de cas en analyse de données se réserve le droit de ne pas décerner de prix pour l’une ou l’autre des études de cas si le nombre de soumissions est insuffisant.

La SSC offre également 3 000 \$ en bourses de voyage aux équipes participantes, excluant les équipes gagnantes. Il est entendu que ces bourses seront partagées en parts égales parmi les équipes participantes, excluant les équipes gagnantes des deux études de cas.

Selon le nombre d’équipes participantes dans chacune des deux études de cas, 1–2 équipes pour chacune des études de cas seront sélectionnées avec la mention honorable. Il n’y a pas de prix en argent pour les mentions honorables.

Tous les étudiants participant au concours recevront un certificat de participation.

Dates importantes

À ÊTRE DÉCLARÉ : Inscription au congrès       

Les équipes intéressées à participer DOIVENT s’inscrire au congrès annuel de la SSC. Nous demandons qu’au moins un membre de chaque équipe s’inscrive au congrès (en choisissant étudiant comme type d’inscription). Veuillez s’il vous plaît vérifier la date limite pour les inscriptions au congrès en allant sur le site https://ssc.ca/fr/congres/annuel/congres-annuel-2020

11 mai 2020 Inscription au concours

Les équipes intéressées à participer au concours doivent s’inscrire au plus tard à cette date en envoyant un courrier au président du comité du prix des études de cas en analyse de données, Dr. Pingzhao Hu (Pingzhao.hu@umanitoba.ca). Les informations pour l’inscription devront inclure : noms, prénoms et courriels du chef d’équipe, des membres de l’équipe et des tuteurs membres du corps enseignant, le nom de l’université, le numéro de l’étude de cas, le titre de la présentation, et les informations indiquant les membres inscrits au congrès de la SSC.
 

18 mai 2020 : Étude de cas 2 — Soumission des résultats de la phase de prédiction

Les équipes intéressées à participer à l’étude de cas 2 doivent soumettre leurs résultats de la phase de prédiction (un fichier Excel avec deux colonnes : identifiant de la baladodiffusion, le nombre prédit de critiques. Veuillez s’il vous plaît, à ne pas arrondir les résultats en nombres entiers) pour chaque baladodiffusion dans le jeu de données non étiqueté d’ici cette date, au Dr. Kathryn Morrison (kathryn@precision-analytics.ca). Veuillez s’il vous plaît nommer le fichier comme suit : CaseStudyNumber_TeamLeaderFullName_UniversityName.xlsx. Les résultats de la phase de prédiction comptent pour 30 % du score finale du jugement de l’affiche.

18 mai 2020 Soumissions du résumé et de la photo de groupe

Les équipes intéressées à participer au concours doivent soumettre un résumé (maximum 500 mots) incluant les sections d’introduction, des objectifs, des méthodes et des conclusions, d’ici cette date, au président du comité des études de cas en analyse de données, Dr. Pingzhao Hu (Pingzhao.hu@umanitoba.ca). Un modèle de résumé peut être téléchargé ici. Une photo de groupe pour chaque équipe devra être soumise d’ici cette date. Veuillez s’il vous plaît nommer le fichier comme suit : CaseStudyNumber_TeamLeaderFullName_UniversityName.

Taille de l’équipe

Le nombre de membres d’une équipe (étudiants sous-gradués ou gradués) ne devrait excéder quatre.

Remerciements
Un grand merci aux membres du comité des études de cas sur l’analyse des données pour 2020 pour leurs contributions : Dr. Kathryn Morrison, Precision Analytics Inc. et l’Université McGill; Chel Hee Lee, Critical Care Medicine, Alberta Health Services & l’Université de Calgary; Dr. Ehsan Karim, École de santé publique et des populations, Université de la Colombie-Britannique; Dr. José Ribas Fernandes, Dr. Ryan Hum, M. Mantaj Hundal, M. Lukas Hansen, M. Michael Nadew, M. Matthew Hansen, la Régie de l’énergie du Canada.

Pour plus de détails, veuillez consulter : https://ssc.ca/fr/congres/annuel/congres-annuel-2020/etudes-cas.  

Pingzhao Hu

Président du comité des études de cas en analyse de données

Lundi, 3 février, 2020

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