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Le CANSSI Showcase est une célébration annuelle du travail effectué par les chercheurs, les boursiers postdoctoraux et les étudiants financés par l’INCASS.
Le 2022 CANSSI Showcase se tiendra virtuellement le vendredi 25 novembre. Ce sera une merveilleuse opportunité pour vous :
Nous vous invitons à vous joindre à nous pour un programme complet d’événements passionnants, y compris des présentations par nos équipes de recherche collaborative, une table ronde sur les carrières, des exposés éclairs, une séance d’affichage et une heure sociale, ainsi qu’un discours-programme spécial.
Vous repartirez avec une nouvelle inspiration, des liens plus profonds et une meilleure compréhension de ce qui se passe au Canada.
Que vous soyez étudiant, stagiaire postdoctoral ou membre du corps professoral, le Showcase vous offre plusieurs façons de présenter vos travaux. Trouvez le format de présentation qui vous convient, puis inscrivez-vous comme présentateur pour réserver votre place.
Exposés éclairs (créneaux de présentation en ligne de 12 minutes)
Session de posters (créneaux de présentation en ligne)
Les places sont limitées et les créneaux de présentation seront attribués selon le principe du premier arrivé, premier servi. Nous vous encourageons à vous inscrire rapidement si vous espérez faire une présentation.
INSCRIPTIONS DES PRÉSENTATEURS FERMÉES
Ne manquez pas cette occasion d’entrer en contact avec la communauté de la statistique et des sciences des données.
Nous enverrons même par e-mail une carte-cadeau Starbucks GRATUITE de 20 $ à tous ceux qui assisteront à la session d’affiches et à l’heure sociale !*
INSCRIPTIONS CLOTUREES
*Pour recevoir la carte-cadeau, il vous sera demandé de confirmer que vous êtes un étudiant, un membre du corps professoral ou un chercheur d’une université membre de l’INCASS ou d’une entité gouvernementale, d’un institut ou d’une entreprise de recherche au Canada, et vous devrez soumettre votre courriel adresse de cet organisme après avoir assisté à la session d’affiches et à l’heure sociale.
(Nous ajouterons plus de détails dès qu’ils seront disponibles).
| Heure (PST) | Activité |
| 7h45–8h00 | Ouverture et bienvenue – Présentation du conférencier |
| 8h00–9h00 | Conférence principale : « Veridical Data Science with a Case Study to Seek Genetic Drivers of a Heart Disease » Conférencière : Bin Yu (University of California, Berkeley) Voir le résumé de la conférence ci-dessous |
| 9h00–9h15 | Pause |
| 9h15–10h45 | Table ronde : « Current Innovations in Statistics and Data Science in Environmental Statistics » Panélistes : Charmaine Dean (Université de Waterloo), Johanna Neslehova (Université McGill), Will Welch (Université de la Colombie-Britannique) et Xuebin Zhang (Environnement et Changement climatique Canada) Voir la description du panneau ci-dessous |
| 10h45–11h00 | Pause |
| 11h00–12h15 | Conférences des boursiers postdoctoraux distingués de l’INCASS et des équipes de recherche collaborative
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| 12h15–13h15 | Déjeuner |
| 13h15–15h15 | Présentations éclairs
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| 15h15–16h30 | Session d’affiches et heure sociale : Gather.Town
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Veridical Data Science with a Case Study to Seek Genetic Drivers of a Heart Disease
« AI is like nuclear energy—both promising and dangerous. » – Bill Gates, 2019.
Data Science is a pillar of artificial intelligence (AI) and has driven most recent cutting-edge discoveries in biomedical research and beyond. Human judgement calls are ubiquitous at every step of a data science life cycle, e.g., in choosing data cleaning methods, predictive algorithms and data perturbations. Such judgement calls are often responsible for the “dangers” of AI.
To maximally mitigate these dangers, we introduce in this talk a framework based on three core principles: Predictability, Computability and Stability (PCS). The PCS framework unifies and expands on the best practices of machine learning and statistics. PCS emphasizes reality check through predictability and takes a full account of uncertainty sources in the whole data science life cycle, including those from human judgment calls such as those in data curation/cleaning. PCS consists of a workflow and documentation and is supported by our software package v-flow. Next we illustrate the usefulness of PCS in development of iterative random forests (iRF) for predictable and stable non-linear interaction discovery (in collaboration with the Brown Lab at LBNL and Berkeley Statistics). Finally, in the pursuit of genetic drivers of a heart disease called hypertrophic cardiomyopathy (HCM) as a CZ Biohub project in collaboration with the Ashley Lab at Stanford Medical School and others, we use iRF and UK Biobank data to recommend gene-gene interaction targets for knock-down experiments. We then analyze the experimental data to show promising findings about genetic drivers of HCM.
About Bin Yu: Bin Yu est professeure émérite du chancelier et titulaire de la deuxième chaire de la promotion 1936 dans les départements de statistique et de génie électrique et d’informatique (EECS) de l’Université de Californie à Berkeley. Elle dirige le groupe Yu, qui se compose de 15 à 20 étudiants et postdoctorants de la statistique et de l’EECS. Formée en tant que statisticienne, ses recherches s’étendent au-delà du domaine des statistiques. Avec son groupe, son travail a tiré parti de nouveaux développements informatiques pour résoudre d’importants problèmes scientifiques. Cela se fait en combinant de nouvelles approches d’apprentissage automatique statistique avec l’expertise de ses nombreux collaborateurs en neurosciences, en génomique et en médecine de précision.
Elle et son équipe développent des théories pertinentes pour comprendre les forêts aléatoires, y compris l’apprentissage en profondeur pour mieux comprendre et guider les pratiques.
Elle est membre de l’Académie nationale des sciences des États-Unis et de l’Académie américaine des arts et des sciences. Parmi les autres réalisations passées, mentionnons :
Actuellement, elle siège au comité de rédaction des Proceedings of the National Academy of Sciences (PNAS) et au comité consultatif scientifique de l’Institut britannique Alan Turing pour la science des données et l’IA.
Innovations actuelles en statistique et science des données dans les statistiques environnementales
Objectif : Partager une méthodologie statistique de pointe pour les statistiques environnementales et le rôle des collaborations de recherche dans le développement de ces innovations.
L’objectif principal du Showcase est de fournir aux jeunes chercheurs un lieu de partage de leurs recherches avec la communauté statistique, de mettre en valeur les réalisations des jeunes chercheurs et de fournir des informations utiles aux jeunes chercheurs en termes d’établissement d’une carrière. La table ronde est un événement majeur du Showcase qui suscite beaucoup d’intérêt.
À propos de Charmaine Dean : La Dre Charmaine B. Dean (Ph.D., Université de Waterloo) est vice-présidente, Recherche et international, à l’Université de Waterloo. Dans ce rôle, elle assure le leadership dans les domaines de la recherche et de l’innovation, de la commercialisation et de l’internationalisation. Elle est également responsable de la création d’alliances et de partenariats stratégiques avec d’autres institutions universitaires, gouvernements, entreprises et industries aux niveaux national et international.
Plusieurs portefeuilles clés sont gérés par son bureau, y compris les centres et instituts de niveau universitaire et plusieurs partenariats industriels majeurs couvrant diverses unités de l’université. Elle a mis l’accent sur l’éthique et l’impact social liés aux développements technologiques à travers diverses initiatives et est un moteur clé de l’équité et de la diversité dans le contexte de la recherche et de l’internationalisation.
Avant de se joindre à l’Université de Waterloo, le Dr Dean a été doyen des sciences à l’Université Western de 2011 à 2017. Elle a également joué un rôle majeur dans la création de la Faculté des sciences de la santé de l’Université Simon Fraser, en tant que doyenne associée de cette faculté, et a été la présidente fondatrice du Département de statistique et de science actuarielle de l’Université Simon Fraser.
Mme Dean a dirigé plusieurs autres organisations (p. ex., la Société statistique du Canada), a siégé à d’autres (p. ex., Conseil de recherches en sciences naturelles et en génie du Canada) et a reçu de nombreux prix pour son travail (p. ex., le prix CRM-SSC, FAAAS, FASA, FIMS).
À propos de Johanna Neslehova : Johanna G. Nešlehová est professeure de statistique au Département de mathématiques et de statistique de l’Université McGill, Montréal, Canada. Ses intérêts de recherche actuels portent sur l’analyse des valeurs extrêmes, l’inférence causale et la modélisation de la dépendance avec des applications en climatologie, en hydrologie et en gestion des risques.
Elle est membre élue de l’Institut international de statistique et membre de l’Institut de statistique mathématique. Elle est récipiendaire du prix CRM-SSC 2019 en statistique et du prix Carrie M. Derick 2019 de McGill pour la supervision et l’enseignement aux cycles supérieurs. Elle est rédactrice en chef de la Revue canadienne de statistique et représente le Québec au conseil d’administration de la Société statistique du Canada ainsi que membre ordinaire du conseil de la Société Bernoulli.
À propos de Will Welch : Will Welch a rejoint le Département de statistique de l’Université de la Colombie-Britannique en tant que professeur en 2003, et a été chef de département de 2003 à 2008 et chef par intérim d’août à décembre 2018. Avant cela, il a été à l’Université de Waterloo pendant 16 ans. Il détient également le titre honorifique de professeur invité à la Business School de l’Université de Loughborough, au Royaume-Uni.
Les recherches de Welch couvrent la conception assistée par ordinateur d’expériences, l’amélioration de la qualité, la conception et l’analyse d’expériences informatiques, les méthodes statistiques pour la découverte de médicaments, l’apprentissage automatique/statistique et les applications environnementales. Veuillez consulter https://scholar.google.com/citations?user=Bus4Xi8AAAAJ&hl=en. Le travail sur les applications environnementales comprend deux équipes de recherche collaborative de l’INCASS. Il a remporté le prix Statistics in Chemistry de l’American Statistical Association et est membre de l’American Statistical Association.
Welch a siégé aux comités de rédaction des Annals of Applied Statistics, de la Revue canadienne de statistique et du SIAM/ASA Journal on Uncertainty Quantification. Il a également été président de la Section de la statistique commerciale et industrielle de la Société statistique du Canada et directeur associé de l’Institut canadien des sciences statistiques (INCASS).
À propos de Xuebin Zhang : Le Dr Xuebin Zhang est chercheur scientifique principal à la Division de la recherche sur le climat, Environnement et Changement climatique Canada. Son principal intérêt de recherche est de comprendre comment et pourquoi le climat, en particulier ses événements météorologiques et climatiques extrêmes, a changé au cours du siècle dernier et comment il est susceptible de changer à l’avenir. Il travaille en étroite collaboration avec les utilisateurs d’informations climatiques. Il est membre de la Société royale du Canada. Il est rédacteur en chef de la revue Weather and Climate Extremes. Il a été auteur principal coordonnateur du chapitre sur les événements météorologiques et climatiques extrêmes dans un climat changeant du 6e rapport d’évaluation du GIEC, et il a également été auteur principal du rapport spécial du GIEC sur la gestion des risques d’événements extrêmes et du 5e Rapport du Groupe de travail sur l’évaluation I. Il a dirigé l’évaluation des changements de température et de précipitations pour le Rapport sur le climat changeant du Canada.