Monsieur Youssef HMAMOUCHE / Docteur

enseignant-chercheur, enseignant du supérieur*chercheur en milieu académique*chercheur en entreprise, R&D du secteur privé*

Coordonnées

Expérience professionnelle

Emplois

Informations complémentaires : Les échecs

Recherche : NON

Compétences

- Developpement des interfaces graphiques en Qt/C++.

Techniques maîtrisées

- Machine learning - Data mining - Mathématiques appliquées - Statistiques - Programmation en R, Python et C++. - Programmation distribuée avec Spark/Hadoop.

Doctorat

Titre : Informatique

1ère inscription en thèse : 1 mai 2015 / 4A

Ecole doctorale : Mathématiques et Informatique de Marseille

Date de soutenance de thèse : 13 décembre 2018

Sujet : Prédiction des Séries Temporelles Larges

Directeur de thèse : LAKHAL Lotfi

Co-directeur : CASALI Alain

Unité de recherche : LIS Laboratoire d'Informatique et Systèmes

Equipe : Bases de données et Apprentissage Automatique

Master

Titre : Master 2 recherche

décembre 2014 - Ecole des Mines de Saint-Etienne

Production scientifique

  • Automatic KDD Data Preparation Using Multi-criteria Features.
    IMMM 2015 - The Fifth International Conference on Advances in Information Mining and Management, 2015
    Youssef Hmamouche, Christian Ernst, Alain Casali

  • POP: A Parallel Optimized Preparation of Data for Data Mining.
    KDIR 2015 - The 7th International Joint Conference on Knowledge Discovery, Knowledge Engineering and Knowledge Management., 2015
    Christian Ernst, Youssef Hmamouche, Alain Casali

  • Automatic KDD Data Preparation Using Parallelism
    International Journal On Advances in Software, 2016
    Youssef Hmamouche, Christian Ernst, and Alain Casali

  • A Causality based feature selection approach for multivariate time series forecasting.
    The Ninth International Conference on Advances in Databases, Knowledge, and Data Applications, 2017
    Youssef Hmamouche, Alain Casali, Lotfi Lakhal
    https://www.researchgate.net/publication/318108815_A_Causality-Based_Feature_Selection_Approach_For_Multivariate_Time_Series_Forecasting
  • Finding Relevant Multivariate Models for Multi-plant Photovoltaic Energy Forecasting.
    Proceedings of the {ECML/PKDD} Discovery Challenges co-located with European Conference on Machine Learning - Principle and Practice of Knowledge Discovery in Database {(ECML} {PKDD} 2017), Skopje, Macedonia, September 1, 2017
    Youssef Hmamouche, Piotr Przymus, Lotfi Lakhal, Alain Casali
    http://ceur-ws.org/Vol-1972/paper2.pdf
  • Large Multivariate Time Series Forecasting: Survey on Methods and Scalability
    Utilizing Big Data Paradigms for Business Intelligence, 2018
    Hmamouche, Youssef and Przymus, Piotr Marian and Alouaoui, Hana and Casali, Alain and Lakhal, Lotfi
    https://www.igi-global.com/chapter/large-multivariate-time-series-forecasting/209572
  • Improving Multivariate Time Series Forecasting with Random Walks with Restarts on Causality Graphs
    Data Mining Workshops (ICDMW), 2017 IEEE International Conference on. IEEE, 2017
    Piotr Przymus, Youssef Hmamouche, Alain Casali, Lotfi Lakhal
    https://ieeexplore.ieee.org/document/8215761/

Langues

Anglais : B2 - Intermédiaire supérieur

Français : B2 - Intermédiaire supérieur

Arabe : C2 - Maternel