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Teradata University Network annonce les vainqueurs de ses concours étudiants internationaux


Rédigé par Communiqué de Teradata le 5 Janvier 2018

Teradata (NYSE : TDC), société leader dans le domaine des données et de l'analyse, vient de révéler les vainqueurs de son concours étudiant annuel, auquel ont participé 41 équipes émanant de 23 universités du monde entier. Les 16 équipes finalistes, sélectionnées par un comité composé de cadres de Teradata et de membres sélectionnés du conseil universitaire du réseau Teradata University Network (TUN), ont présenté leur travail lors de la conférence Teradata PARTNERS et les lauréats ont été révélés le 25 octobre 2017.



Teradata University Network annonce les vainqueurs de ses concours étudiants internationaux
Afin de remédier au déficit chronique de professionnels qualifiés dans le domaine de l'ingénierie et de l'analyse des données auquel est confronté le secteur, TUN, le programme de sensibilisation universitaire de Teradata, a pour objectif d'informer les étudiants des derniers outils analytiques et technologies Teradata, afin de préparer la prochaine génération de professionnels à saisir les opportunités de carrière qui s'offriront à elle.

Grâce à un accès gratuit 24 h/24 et 7 jours/7 aux ressources TUN, les étudiants peuvent s'informer de tous les aspects, des solutions analytiques (veille économique) et big data aux entrepôts et à l'ingénierie de données. Ce programme se distingue par sa capacité unique à qualifier les étudiants et à mettre les diplômés en relation avec les opportunités de carrière dans le domaine des données et de l'analyse au sein de la communauté Teradata. TUN compte plus de 4000 membres du corps universitaire, représentant plus de 2500 universités dans 117 pays, ainsi que des dizaines de milliers d'étudiants inscrits.





Chaque année, des étudiants du monde entier participent aux deux concours universitaires organisés par Teradata. Les finalistes sélectionnés dans le cadre des deux concours gagnent une inscription gratuite à la conférence Teradata PARTNERS, où ils peuvent présenter leur travail aux nombreux professionnels des données et de l'analyse qui assistent à l'événement. Les participants à la conférence contribuent même à la sélection des vainqueurs. Les finalistes précédents ont profité de l'occasion pour développer leur réseau et apprendre des autres acteurs du secteur, certains parvenant même à décrocher un emploi auprès de Teradata ou de l'un de ses clients.

Voici la liste des lauréats de cette année, ainsi que des liens vers des vidéos de leurs présentations :
California State University Fullerton, grand gagnant du Analytics Challenge 2017
Loyola University Chicago, prix du public du Analytics Challenge 2017
University of North Carolina Charlotte, Meilleur usage de la visualisation de données, Analytics Challenge 2017
NIDA Business School, Thaïlande, Teradata Technology Award 2017
University of North Carolina Charlotte, grand gagnant du Data Challenge 2017
University of North Carolina Charlotte, prix du public du Data Challenge 2017
Loyola University Chicago, Meilleure solution pour Rise Against Hunger, Data Challenge 2017 (Data Challenge pour un partenaire sans but lucratif)

La liste ci-après fournit davantage de détails sur les gagnants des différentes catégories des TUN Awards.



2017 Analytics Challenge
L'objectif du Analytics Challenge est de donner l'occasion aux étudiants de présenter leurs dossiers de recherche ou leurs applications analytiques pour l'entreprise à des professionnels du secteur des solutions analytiques.

Grand gagnant: California State University Fullerton
Partout dans le monde, la gestion des soins et des services fournis à la population dans une région en situation d'urgence (par exemple en cas d'ouragan, d'inondation ou de tremblement de terre) demeure inadaptée. L'écart est énorme entre les soins de santé requis et proposés. Pour les établissements de santé, cela se traduit par une gestion chaotique, un surpeuplement des services d'urgence et un déficit de lits d'hospitalisation. Les recherches de la California State University de Fullerton définissent des mesures visant à évaluer le risque associé à la population âgée fragile vivant dans une région donnée, sur la base de sa vulnérabilité et de sa possibilité d'accès aux soins de santé.

Prix du public : Loyola University Chicago
Lorsqu'un client de GE Transportation (GET) subit une panne de moteur sur une locomotive, GET répare le moteur et le test pour déterminer s'il est conforme aux normes de fonctionnement. Le projet de la Loyola University de Chicago visait à la fois à analyser les données chronologiques de ces tests moteur, et à fournir un tableau de bord susceptible d'indiquer des signes précoces de défaillance, tout en offrant une vue d'ensemble des données des capteurs. Les résultats de leurs analyses ont procuré à GET deux enseignements majeurs : (1) comment réduire le temps nécessaire au processus de test et (2) comment améliorer la satisfaction client en optimisant ses pratiques métier grâce à une plate-forme de surveillance des moteurs.

Meilleur usage de la visualisation de données : University of North Carolina Charlotte
La popularité d'un restaurant dépend souvent de son emplacement : les préférences de consommation des clients d'un restaurant varient fortement selon les endroits. Ce projet vise à mener une analyse comparative approfondie des opportunités et des pièges que peuvent rencontrer les restaurants dans le comté de Charlotte-Mecklenburg, en exploitant les commentaires correspondants sur Yelp.

Teradata Technology Award

Grand gagnant: NIDA Business School (Thaïlande)
Le but de cette étude est d'examiner si des modèles analytiques plus complexes, utilisant plusieurs techniques d'exploration des données, peuvent améliorer les programmes de fidélité et la personnalisation des offres et les campagnes destinées aux groupes cibles adéquats. Cette étude synthétise les enseignements issus de l'élaboration d'un programme de fidélité à travers la présentation d'une étude de cas réelle, qui peut être utile et exploitable aussi bien pour les chercheurs que pour les professionnels.

2017 Data Challenge
Dans le cadre du concours Data Challenge, tous les étudiants se sont vu soumettre le même ensemble de données et les mêmes questions émanant du partenaire Teradata à but non lucratif Rise Against Hunger. Parmi les sept équipes finalistes retenues pour la conférence, deux se sont démarquées et ont remporté les trois prix.


Grand gagnant et prix du public : University of North Carolina Charlotte
La faim et la pauvreté ont été l'un des échecs majeurs du 20e siècle. Rise Against Hunger (RAH) se consacre à nourrir les plus démunis, à faire face aux situations d'urgence et à aider les communautés touchées en leur fournissant de la nourriture, de l'argent et des dons dans le but de lutter contre la famine. Le projet de la University of North Carolina à Charlotte procure à RAH des techniques analytiques et des renseignements permettant d'optimiser la gestion des bénévoles, des hébergements et des dons. Leurs contributions aideront RAH dans sa mission d'éradiquer la faim dans le monde d'ici 2030.

Meilleure solution pour Rise Against Hunger : Loyola University Chicago
L'organisme à but non lucratif Rise Against Hunger (RAH) a fourni des données sur ses opportunités de dons, contacts et comptes. Dans le cadre de ce projet, la Loyola University de Chicago a mené diverses analyses qui lui ont permis de mettre en évidence des moyens permettant à RAH de développer le nombre de ses donateurs, les recettes issues des dons et la fidélité de ses donateurs existants. Cette présentation donne un aperçu de la manière dont RAH pourrait mieux venir en aide aux plus démunis grâce à des propositions concrètement exploitables.

Concours étudiants 2018
Teradata University Network est heureux d'annoncer que le partenaire caritatif du Data Challenge 2018 sera la National Multiple Sclerosis Society (Société nationale de lutte contre la sclérose en plaques). Des informations sur les concours étudiants 2018 seront disponibles à partir du 1er janvier 2018 sur teradatauniversitynetwork.com.




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