Departemen Statistika UNP akan melaksanakan seminar international pertamanya pada tahun 2024 ini yang merupakan kerjasama Departemen statistika IPB University dengan Departemen Statistika UNP. Pelaksanaan seminar international ini merupakan rangkaian seminar international ICSDS yang ke-4. Sebelumnya, ICSDS merupakan seminar international bidang statistika yang pertama kali diadakan oleh Departemen Statistika IPB, dan pada tahun 2024 ini, Departemen Statistika UNP mendapatkan kesempatan untuk menjadi tuan rumah pelaksanaan ICSDS 2024.
ICSDS 2024 direncanakan akan dilaksanakan pada tanggal 26-27 September 2024 secara Hybrid, untuk kegiatan offline akan dilaksanakan di UNP Hotel & Convention Center. Kegiatan ICSDS 2024 mengundang tujuh keynote speakers dari berbagai universitas yang ada di beberapa negara. Keynote speakers terdiri dari pembicara yang berasal dari Jepang, Malaysia, Senegal, Thailand, dan Indonesia. Selain itu, ICSDS 2024 juga mengundang contributing speakers dari peneliti, dosen, mahasiswa, atau praktisi yang akan mempresentasikan dan mengkomunikasikan/ memaparkan hasil penelitiannya.
Tema yang diusung pada ICSDS 2024 ini adalah “Statistics and Data Science: Leveraging AI and Machine Learning for a Sustainable Development” yang menggabungkan inovasi dalam teknologi kecerdasan buatan (AI) dan pembelajaran mesin (machine learning) untuk tujuan pembangunan berkelanjutan. Beberapa topik yang akan menjadi fokus peneliti pada ICSDS 2024 ini yaitu Computational science dengan sub-topik Optimization, Big Data Analytics, Simulations and Statistical Computing, topik Statistics for physics, chemistry and agriculture dengan sub-topik Chemometrics, Bioinformatics, Statistical Physics, Climate Modeling, Experimental Design, and Statistics for Agriculture, topik Mathematical and Statistical Modeling dengan sub-topik Generalized Linear Mixed Model, Actuarial Science, Time Series Analysis, Multivariate Analysis, Spatial Statistics, Survey Methodology, and Ensemble Model, dan topik Artificial Intelligence and machine learning dengan sub-topik Supervised Learning, Unsupervised Learning, Reinforcement Learning, Deep Learning, Interpretable machine learning, explainable machine learning.
