Méthodologies de science des données intelligentes et innovantes pour soutenir les applications du monde réel

Les avancées des moyens et méthodes de collecte de données conduisent à une quantité massive de données multi-structurées qui peuvent être utilisées pour dériver de meilleures informations comme une percée vers des applications réelles plus intelligentes. L'utilisation de ces données de manière scientifique appropriée, via des solutions intelligentes et de science des données, peut aider à dériver de nouvelles solutions en Prédiction de Maladies et Imagerie Médicale, développer des Modèles Prédictifs pour différentes Applications d'Ingénierie, gérer des Modèles Complexes pour le Cloud, l'IoT et les Applications de Trafic Intelligent, et aider à identifier les tendances mondiales sur les Réseaux Sociaux. Cette session spéciale offre un forum international exceptionnel pour partager des connaissances et des idées sur des méthodologies et des résultats de recherche intelligents et innovants, à la lumière des applications réelles basées sur des données intelligentes. Les auteurs sont invités à soumettre des articles de recherche de haute qualité couvrant des sujets qui incluent (mais ne sont pas limités à) les suivants :

1. Analyse de données, Visualisation et Prise de Décision.
2. Méthodologies de Science des Données.
3. Approches innovantes en Classification et Prédiction utilisant l'Apprentissage Automatique.
4. Intelligence Computationnelle dans les Applications Basées sur les Données.
5. Analyse et Imputation de Données Manquantes utilisant des solutions de Science des Données et d'Apprentissage Automatique.
6. Analyse de Big Data utilisant des solutions de Science des Données et d'Apprentissage Automatique.
7. Science des Données et apprentissage automatique dans la technologie blockchain et la cybersécurité.
8. Science des Données pour soutenir la Santé et la Médecine.
9. Science des Données pour l'Apprentissage et l'Extraction de Caractéristiques.
10. Science des Données pour l'Informatique en Nuage et l'Internet des Objets (IoT).
11. Science des Données et apprentissage automatique pour l'Ingénierie Environnementale et Civile.
12. Science des Données d'Entreprise de Nouvelle Génération et Méthodes Intelligentes.

Comité de Session :

• Dr Ahmed J. Aljaaf (Centre de l'Informatique - Université d'Anbar, Irak)
• Dr Mohamed Alloghani (Khawarizmi International College, Émirats Arabes Unis)
• Dr Khattab Alheeti (Collège d'Informatique et de TI - Université d'Anbar, Irak)
• Dr Mohamed Mahyoub (Liverpool John Moores University, Royaume-Uni) 
• Dr Omar Khaldoon Abdulrahman (Université d'Anbar, Irak)
• Dr Salah L. Zubaidi (Collège d'Ingénierie – Université de Wasit, Irak)
• Dr Atheer Bassel (Centre de l'Informatique - Université d'Anbar, Irak)