Join us as we continue this series of webinars specifically designed for the community by the community with the goal to share knowledge, spark innovation, and further build and link the relationships within our HPCC Systems community. Featured speakers include: Itauma Itauma, PhD Candidate, Keiser University - Cervical Cancer Risk Factors: Exploratory Analysis using HPCC Systems Cervical cancer is a leading cause of cancer-related death among women with about half a million new cases worldwide in 2018. 90% of cervical cancer deaths occur in low resource settings. This mortality could be reduced through effective prevention, screening and treatment programs. I will explain how an exploratory analysis of a cervical cancer database was performed using HPCC Systems with data visualizations and how the findings could be beneficial. Itauma Itauma is a doctoral candidate at Keiser University and a Technical Program Facilitator Data Analytics/Data Science at Southern New Hampshire University. Lili Xu, Software Engineer III, LexisNexis Risk Solutions - Automatically cluster your data with the HPCC Systems massively scalable K-Means machine learning bundle Imagine you are sitting in front of thousands of articles and trying to organize them into different folders. How would you accomplish it and how long would you expect to finish it? Reading all the articles one by one and spending days or even months to finish the task? If you have some sort of data but have no clue how to efficiently cluster them, then Lili's talk will provide insight on a great place to start. Lili Xu is in the final stages of completing her PhD in Computer Science at Clemson University. Now an employee, Lili has completed three internships with HPCC Systems on machine learning. Richard Taylor, Chief Trainer, HPCC Systems, LexisNexis® Risk Solutions - ECL Tips and Tricks Richard Taylor has worked with the HPCC Systems technology platform and the ECL programming language for over 15 years.

Hora

17:00 - 18:00 hs GMT+1

Organizador

HPCC Systems Open Source Big Data Platform
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