Hálózatos adattudomány alkalmazásai

Janosov Milán, PhD
Chief Data Scientist, Datapolis

Előadás bemutatása

A hálózatkutatás hosszú és szerteágazó utat járt be Euler és Karinthy elméletei óta, érintve és táplálkozva számos klasszikus tudományterületből, a matematikától egészen a szociológiáig, miközben fontos pillérévé vált olyan interdiszciplináris tudományágaknak is, mint az adattudomány. Előadásomban ezen interdiszciplinaritásra reflektálok, a hálózattudomány néhány adatvezérelt alkalmazásán keresztül. A terület rövid áttekintését követően részletesebben mutatom be, hogyan alkalmazható a hálózatos gondolkodásmód három jelentős adattudományi szegmensben: szövegelemzési feladatok megoldásában, gépi tanulási algoritmusok táplálásában, valamint térbeli és urbanisztikai kérdések vizsgálatában.

Előadó

Janosov Milán, PhD – hálózatkutató, Köztársasági Ösztöndíjas fizikus, a Datapolis kutatásvezetője. Kitüntetéses fizikus BSc (2013) és biofizikus MSc (2016) okleveleit az ELTE-n, hálózattudományi PhD fokozatát a CEU-n (2020) szerezte. Eötvös Collegista. Kutatott a Barabási Lab-ben Bostonban, és a Bell Labs-ben Cambridge-ben, tudományos szakértő a Maven7-nél. Kutatási eredményei széleskörű alkalmazásra nyertek nagyvállalati közegtől zeneiparon át a popkultúráig. Munkássága elismeréseként szerepelt a Forbes 30u30 sikerlistáján 2020-ban.