Парный Data Science

Антон Голубев, ML teamlead Celsus
Рассказ о том, как парная работа помогает решать сложные задачи и создать дружескую атмосферу в команде. Мы поговорим о том, что такое парная работа в теории, о специфике парной работы в Data Science, как построить парную работу на удаленке. 

Как интерпретировать бизнесу алерты по аномалиям во временных рядах и не сойти с ума

Саша Толмачев, Head of Data Science в Xsolla
Как мы запустили автоматическую систему мониторинга аномалий в метриках нашей компании, чтобы вовремя реагировать на проблемы. Боль того, что статистически аномалия во временном ряду реально есть, но с точки зрения людей оказывается ооооочень много что не аномалия вовсе. Как мы подружили статистику и бизнес пользователей; поняли что возможно объяснить, а что нет; стали фешн дизайнерами правильного отчета — ведь красная стрелочка это круто

Стратегия данных и аналитики. Как компании спланировать и внедрить DS/ML

Михаил Садофьев, Директор практики управления данными и аналитики Accenture в России
Машинное обучение и искусственный интеллект хороши лишь настолько, насколько хороши данные, которые их питают. Также важно, насколько готовы люди, процессы и инфраструктура на всех активах компании, чтобы использовать такие преимущества.
Мы поговорим о стратегии данных, которая является тем инструментом, который позволяет компании перейти от точечных прототипов и проектов продвинутой аналитики к полномасштабному переходу организации к управлению на основе данных. Это включает:

• Формулирование ценностей и целей data-driven организации
• Требуемые роли и компетенции
• Процессы и управление, включая обеспечение качества, доступности данных, информационной безопасности
• Платформы данных
• Индустриализацию проектов машинного обучения

Об этих вопросах и опыте компаний из разных географий и индустрий будем говорить в этом докладе.

Время: 10 июня четверг

Начало: 19-00 по москве

Формат: онлайн