Нескучный Data Science

Всем привет! 28 февраля в 17:00 приходите на митап по Data Science в Москве. На встрече экспертами из Центра Big Data МТС и Лаборатории машинного обучения Альфа-Банка поделимся кейсами:

🎙️Гибкая калибровка: как одновременно попадать в KPI для сотен рекламных кампаний?
🎙️Превращаем нейросети в SOTA и для табличных задач
🎙️Трансформеры в RecTools: от fit/predict из коробки до кастомных архитектур
🎙️Улучшаем клиентский опыт за счет комплекса моделей
🎙️Бандиты и нейросети. Строим рекомендации с нуля в стриминговом сервисе с UGC-контентом
🎙️Ускоряем работу аналитиков инструментами Data Science
🎙️Новый релиз CoolGraph – краткий обзор нашей библиотеки для быстрого старта с GNN

🎬Модераторы: Никита Зелинский (CDS & Head of ML Platforms, МТС) и Евгений Смирнов (CDS & Head of ML Lab, Alfa-Bank).

😍 В рамках колоборации двух CDS-ов из красных компаний запускаем розыгрыш аж 1️⃣0️⃣ подписок ✈️-премиум на год!

Как принять участие?
1️⃣ Подписаться на канал "Нескучный Data Science" (@not_boring_ds)
2️⃣ Подписаться на канал "Дата канальи – про "специалистов" данных в ML/AI" (@datarascals)
3️⃣ Ждать 28 февраля, когда мы объявим, кто победил.

🗓️ 28 февраля в 17:00
📍 г. Москва, офлайн
➡️ Регистрация по ссылке: https://mts-digital.ru/events/details?id=12357783

📞📞📞Команда исследователей
👍👍запускаю конкурс - священный MAPE👍👍 - хочу провести эксперимент.
Недавно в такси ехал и увидел какие яндекс такси хитрюшки-врушки. ☹☹☹

Вы посмотрите как они делают - предположим у них в модели прогнозирования времени поездки возьмем метрики MAPE (Mean Absolute Percentage Error) - допустим смотрим процент ошибки вверх и вниз прогноза от фактическиз значений - скрин 1. Немного математики.

Допустим эта ошибка 20%.

Яндекс делает похоже в такси для клиента и водителя разные ожидания скрин 2 - увидел у таксиста и сфотографировал - слева это фото и время поездки оставшееся, а справа мое время скрин из телефона. - разница 20-30% по нескольким поездкам идет.
➖- слева - для водителя похоже эту ошибку вычитают из прогноза и выводят в UI
➕- справа - для пассажира похоже эту ошибку прибавляют к прогнозу и выводят в UI


Хочу понять насколько у кого из нас в канале какая ошибка зависит от времени поездки.

Продуктово подумал как они аргументируют:
Водителю - у тебя поездка не такая долгая и ты получишь деньги == меньше отказов от поездки со стороны такси и тд
Пассажиру - ты точно приедешь за это время == меньше негатива, что поезда дольше идет чем ожидалось

🔥Конкурс в чем🔥 Как такси вызовите себе - в комментах напишите 2 цифры, которые посмотрите как поездка начнется в машине уже: сколько минут ехать на экране у водителя и сколько минут ехать на экране у пассажира. Репостните своим дата друзьям плиз - хочу статистики собрать веселой

🔼🔼Призы бабки🔼🔼 - из тех кто написал оценки - рандомно выберем 3 товарищей - им по 5 тысяч рублей за генерацию статистики) если вы картинки фотки прикрепите в треде - вам приоритет))

Итог 13 февраля подводим рандомом и тут напишу => и пишу в личку - купите своему любимому подарок (или себе грязные извращенцы)

🔔 Работа над искусственным интеллектом может принести вам не только научное признание, но и денежный приз

Премия Data Fusion Awards впервые запускает номинацию «Научный прорыв года в ИИ». Российские ученые, опубликовавшие статьи по ИИ или науке о данных в 2024 году, могут побороться за один из трех призов по 1 000 000 рублей.

Дедлайн подачи заявки: 31 января 2025 года.

🔥 Торжественное награждение пройдет 16-17 апреля в Москве на конференции Data Fusion.

➡️Детали участия

🥇 Как взять соло золото на Kaggle

🧑‍💻 Недавно на Kaggle завершилось соревнование UM - Game-Playing Strength of MCTS Variants - в котором наш тиммейт Вадим в одиночку занял 6 из 1608 мест, забрав золотую медаль 🏆

⭐️ Задачей соревнования было создать решение, способное предсказывать насколько хорошо один вариант поиска по дереву Монте-Карло (MCTS) будет работать по сравнению с другим в той или иной игре. MCTS алгоритмы используются в качестве ИИ в различных настольных и компьютерных играх, исследователи регулярно придумывают их улучшения, однако нет единой конфигурации, которая подходила была для всех игр, поэтому правильный подбор этих агентов для каждой игры являеется важной исследовательской задачей направленной на достижение наилучшего перформанса в каждой из возможных игр.

🧪Для обучения моделей участниками были даны описания агентов, правила игр, а также различные ситуативные и статистические параметры для каждой игры. Требовалось избегать переобучения и создать модель с хорошей генерализацией: тестовом датасете будут уже новые игры.

💡 В решении зашли как классически тактики (генерация и отбор фичей, ансамбли), так и более продвинутые (OpenFE и калибровка под тестовое распределение). Большой прирост по точности дала идея генерации новых данных: ее использовали лучшие участники, а победитель даже придумал прогонять микросимуляции для каждого нового семпла.

🎓 Прочитать полностью про решение Вадима можно по ссылке.

🤴 Стоит отметить, что это не первый успех на Kaggle у Вадима. Ранг мастера и свое первое соло золото он получил еще 3 года назад, когда учился в старшей школе. Сейчас Вадим работает в Лаборатории на позиции Senior Data Scientist и занимается разработкой AutoML & AutoDL в Альфе Банке.

🏆 Поздравляем и желаем еще больше побед!

🏆 Альфа-Банк получил премию за лучший AutoML

12 декабря на конференции AI Journey получили премию «Лидеры ИИ» за прорыв года в AutoML - наши сервисы ANNA и AMELIA 🌿

Премию получил CEO Альфа-Банка - Владимир Верхошинский. Теперь и топ-менеджмент знает про наш AutoML 🏆

🌐 Пока все обсуждают новые LLM, большой процент бизнес-value по-прежнему лежит в классических моделях - бустингах и небольших нейросетях

🏎 Умение их быстро строить, деплоить и обновлять является трамплином к многомиллионным фин-эффектам 💸

🌱 Активно прокапывать тему AutoML мы начали в 2023 году - в то время у многих были сомнения: AutoML изжит, зачем изобретать велосипед...

Однако мы твердо уверены - тема ML-автоматизации раскрыта не до конца. За этот год:
1️⃣ Покрыли AutoML все процессы и заработали сотни миллионов рублей
2️⃣ Наши сервисы ANNA и AMELIA стали первопроходцами нового поколения AutoML
3️⃣ Выпустили большой AutoML курс, множество Habr-статей и провели AutoML-хакатон
4️⃣ Тема AutoML возрождена и активно обсуждается на всех конференциях

Очень рады продолжать быть трендсеттерами в банковском DS 💅

🚀 Лимит технологии не достигнут: на 2025 год у нас большие планы по развитию AutoML. Будем активно делиться с вами новостями, не отключайтесь 😎

📖 В сети появился бесплатный хендбук по математике для анализа данных

Онлайн-учебник, который помогает прокачать математические знания и попрактиковаться в решении реальных задач, с которыми к DS приходят заказчики, специально ко дню математика составили Яндекс Образование и факультет компьютерных наук НИУ ВШЭ. Одним днем, правда, предлагают не ограничиваться — полезной информации и задачек хватит до конца года.

Первые главы хендбука посвятили графам — особенностям, типам, способам применения.

Уже знакомы с графами? Тогда вот небольшая проверка.

Проводим самые прорывные исследования — и делаем вклад в мировую науку 🧑‍🎓

Наши ребята из Лаборатории машинного обучения Альфа-Банка написали уникальную научную работу — об атаках на искусственный интеллект и техниках его защиты. Это исследование на уровне ведущих международных институтов 🦾

Работу опубликовали на главном научном сайте в мире — arXiv. А наших ребят пригласили на международную конференцию для учёных — ICDM 2024: IEEE International Conference on Data Mining в Абу-Даби.

Гордимся достижениями и продолжаем создавать науку будущего ❤️

Редактор канала: своими шутками делает вклад в мировой стендап 🤩

@alfabank

📹 Влияние DS на бизнес, управление проектами и построение команды | R77 AI

🤔 Хотите узнать самые актуальные тематики, находящиеся в фокусе моего внимание на текущий момент? Смотрите наш подкаст с Ярославом Шмулевым, сооснователем интегратора AI в корпорации R77.

Список полезных и хайповых тем из интервью:
1️⃣ Нужны ли проджект менеджеры в Data Science?
2️⃣ Как продавать Data Science бизнесу?
3️⃣ Зачем нужно глубоко понимать жизненный цикл моделей?
4️⃣ Как эффективно управлять командой?
5️⃣ Когда нужно привлекать DS-консалтинг?
6️⃣ Что означает "режим куколда" в рабочем процессе?
7️⃣ Как математика помогает принимать эффективные решения?
8️⃣ Как хайп ChatGPT мешает работать?
9️⃣ Как помогает расчет финансового эффекта?

🤝 Несмотря на довольно разный карьерный трек мы на многие вещи смотрим одинаково.
🗯 А как вы смотрите на распределение ролей в менеджменте DS-проектов?

⚗️ Выступили с первой научной статьей от Лаборатории на ICDM 2024

🚀 Впервые от Лаборатории представили нашу статью на международной конференции ICDM 2024, проходившей в Абу-Даби с 9 по 12 декабря

⚔️ В выступлении разобрали, как правильно защищать банковские ML-модели от adversarial атак с учетом всех реальных тонкостей (ансамбли из нейросетей и бустингов, функционирующие анти-фрод системы, ограниченный доступ к реальным данным)

⭐️ Среди поданных на конференцию 1000+ статей наша работа прошла в топ 10%, и была опубликована в расширенном формате

🏜 Кроме насыщенных научных сессий, в конференцию была включена и фановая поездка в арабскую пустыню 🐫

🤝 Хотим снова поблагодарить команду Алексея Зайцева @likzet из Сколтеха и Олега @fullyconnected из нашей команды за большую работу по подготовке статьи и ее классную презентацию 👨‍🏫

🤴 Два Kaggle-мастера организовали AutoML хакатон

Задача: Студентам из 200+ вузов по всей России предстояло разработать свой AutoML с нуля

Условия:
1️⃣ Единственная метрика оценки - качество на лидерборде. Никаких презентаций и питчей.
2️⃣ Реальные (анонимизированные) задачи и данные напрямую из продакшена
3️⃣ Экстремальные условия по скорости - AutoML был должен решить задачу за полчаса, даже на больших данных

🥇 Победители разделили призовой фонд в 500000 рублей, а также получат Fast-Track в команду Альфы 🚀

🧑‍💻Участники как дорабатывали открытые AutoML, так и создавали полностью свои решения. Шейкапа не было - разработанные AutoML генерализиуются под реальные задачи

Хотим сказать большое спасибо всем участникам за усердную работу над задачей, а также отдельно поблагодарить Вадима, Данилу и Олега из нашей команды за отличную организацию 🌿

🤔 Data Science в промышленности и в финтехе: где интереснее?

Насмотренность практических кейсов применения Data Science важна на всех уровнях и особенно на позициях выше Middle DS. Опыт внедрения ml-решений в промышленности сильно отличается от финтеха, ортогональная информация особенно полезна для обучения, поэтому особенно рекомендую к просмотру этот подкаст.

🗯 В промышленности есть огромные объёмы данных из разных источников, возможность решать нетривиальные задачи и строить жизненно важные прогнозы.
🗯 В финтехе задачи ближе к традиционным DS-алгоритмам: скоринг, риски, предиктивная аналитика. Больше рисков и ограничений, но процессы обкатаны и данные представлены, как правило, шире и лучше.
🗯 Софт-скиллы и хард-скиллы вроде бы нужны одинаковые, но со своими нюансами. Например, в промышленности никуда без знаний физики.

Новый эпизод «Деньги любят техно» о специфике работы DS вместе с Михаилом Граденко из «Русала» и Юлием Шамаевым из ВТБ:
Смотреть 💬
Слушать 🎧

🧠 Хакатон по созданию AI-продуктов от T1

Предлагаю дополнить ваши компетенции по AI командой из бекендера, фронтендера, системного аналитика и решить один из двух кейсов:

1️⃣ Хаб: объединение данных пользователя в золотую запись.
Создайте методику, которая поможет найти "золотую запись" в большом наборе данных, используя признаки актуальности, частоты и полноты.

2️⃣ Окно знаний: цифровой ассистент для базы знаний.
Создайте платформу, которая позволит пользователям взаимодействовать с ассистентом и интегрировать собственные базы знаний.

💸 Призовой фонд: 1 200 000 рублей на 2 кейса:
🥇1 место - 300 000 ₽
🥈2 место - 200 000 ₽
🥉3 место - 100 000 ₽

📆 Когда: 26-29 ноября 2024
Формат: гибридный

▶️ Регистрация открыта! Успей зарегистрироваться по ссылке до 24 ноября, 23:59 МСК.

📈🗯 Расширяем Лабораторию в направлении LLM

🚀 Альфа-Банк активно развивает направления применения генеративного ИИ. Лаборатория находится в активном поиске 3-х junior/middle/senior + Team Lead под направление LLM. Качество текущего поиска определит, насколько быстро мы сможем выполнить стратегические задачи компании.

💸 Формирование команды - это одна из ключевых задач её руководителя. На этот раз инвестируем не только собственное время, но и 1️⃣0️⃣ подписок ✈️-премиум для повышения охвата этой вакансии вместе с дружественным каналом @neural, который рассказывает про актуальные сценарии применения LLM.

Как принять участие?
1️⃣ Подписаться на канал "Нескучный Data Science" (@not_boring_ds)
2️⃣ Подписаться на канал "Neural Networks | Нейронные сети" (@neural)
3️⃣ Ждать 15 ноября, когда мы объявим, кто победил.

🚀 Запускаем соревнование по AutoML для студентов

🌿 Настало время оправдать название курса AutoML in Practice и закрепить полученные в нем знания. Каждый курс от Лаборатории обязательно подкрепляется соревнованием по анализу данных и в этом году мы не стали делать исключение. Уверен, оно вам точно зайдет, ведь на этот раз его готовили исключительно kaggle-мастера из нашей команды. Соревнование будет состоять из отборочного онлайн-этапа и очного офлайн-этапа.

1️⃣ В отборочном испытании вам предстоит решить одну из трех наших актуальных задач:

🔹Кредитный скоринг ЮЛ (вероятность дефолта, PD модели)
🔹Склонность физических лиц к инвестициям (Look-alike модели)
🔹Отток юридических лиц из расчётно-кассового обслуживания (CLTV модели)

2️⃣ В финальном этапе участники соревнования напишут свой AutoML, который сможет решить 15 различных задач.

Распределение призовых:
🥇1 место - 250 000 ₽
🥈2 место - 150 000 ₽
🥉3 место - 100 000 ₽

🗓Ключевые этапы:
🔹 22-31.10 — Подача заявок (дедлайн)
🔹 1-12.11 — Отборочный этап - онлайн
🔹 18.11-7.12 — Финальный этап -онлайн
🔹 7-8.12 — Финальный этап - офлайн

🚫Ограничения: К участию допускаются студенты 18-25 лет.

👉 Регистрируйся по ссылке на соревнование сейчас, чтобы закрепить полученные знания из нашего курса.

🚀Команда Сбера🚀выложила в open-source самый большой датасет, содержащий мультимодальные банковские данные ЮЛ.

🔥Multimodal Banking Dataset (MBD)🔥

Датасет состоит из обезличенных исторических данных, содержащих следующую информацию по клиентам ЮЛ за 12-24 месяцев:
📌транзакционная активность (transactions);
📌эмбеддинги диалогов (dialogs);
📌гео-активность (geostream).

Таргет: предсказать для каждого пользователя взятие каждого из четырех продуктов в течение месяца после отчетной даты. Исторические данные за 2022 находятся в targets.

Датасет на HuggingFace:

🖥https://huggingface.co/datasets/ai-lab/MBD (14,6 GB, основной датасет)
🖥https://huggingface.co/datasets/ai-lab/MBD-mini (3,38 GB, уменьшенная версия, 10% клиентов из основного датасета)

Датасет опубликован под лицензией Creative commons 4.0, доступен для использования в научных работах, экспериментах итд.

📚 Пришло время провести розыгрыш подарков для буста вашей карьеры

На этот раз мы разыграем целую коллекцию актуальных и нужных книг Дата Саентиста.

Условия просты:
👉 подписаться на Machine Learning,
👉 подписаться на Нескучный Data Science

Каждый победитель получит Telegram Premium и одну из книг, которые рекомендуют прочитать авторы каналов:

📖 System Design. Машинное обучение. Подготовка к сложному интервью | Сюй Алекс
📖 Глубокое обучение Курвилль Аарон, Гудфеллоу Ян
📖 Как быть успешным в Data Science.
📖 Все, что нужно, чтобы понимать математику в одном толстом конспекте
📖 Илон Маск | Айзексон Уолтер

Итоги подведем при помощи бота, который рандомно выберет победителя. Всем удачи ❤️

P.S. Не забывайте ставить огонек под этим постом. Поговаривают, что шанс на победу может увеличится ))) 🔥

Разогреем эту осень на IT Talk by Sber в Омске! ⚡️

24 октября эксперты Сбера расскажут о сложных запросах в ClickHouse, импортозамещении технологических стеков и инструментах бизнес-аналитики.

Спикеры и темы:
✅ Григорий Пилипейко, Senior Data-инженер – «Clickhouse и сложные запросы»
✅ Светлана Ромашева, Senior Data-инженер – «Импортозамещение инструментов Business Intelligence на примере управленческой отчётности»
✅ Александр Ткаченко, руководитель направления – «Как мы делали Корпоративный Портал, а получилась WEB-платформа "СРЕДА" для разработчиков и бизнеса».

Митап будет интересен всем без исключения, а особенно инженерам данных, владельцам продуктов и DB-инженерам.
Если это ты, то регистрируйся здесь!💚

🚀 Комбинаторика для начинающих на STEPIK

🌿 Легендарный курс от Андрея Михайловича Райгородского теперь можно бесплатно пройти на платформе степик. Лично смотрел этот курс еще будучи студентом и впоследствии с его помощью освежал свои знания, когда проводил семинары по Комбинаторике на Физтехе.

📚 Этот курс предназначен для начинающих, которые хотят освоить основы комбинаторики с нуля, а также для тех, кто когда-то изучал этот раздел математики, но нуждается в обновлении и систематизации знаний. Как мне кажется, автор курса излагает его настолько доступным языком из-за искренней любви к предмету, что его можно смотреть даже продвинутым школьникам. Знание комбинаторики конечно же вам пригодится на собеседованиях по анализу данных.

🎁 В честь запуска разыграем книжку "Кому нужна математика?" авторства А.М. Райгородского с автографом автора!

Как принять участие?
1️⃣ Подписаться на канал "Нескучный Data Science" (@not_boring_ds)
2️⃣ Подписаться на Клуб любителей математики (@mathloversclub28)
3️⃣ Ждать 20 октября, когда мы объявим, кто победил.

👉 Давно не испытывали КАТАРСИС от математики? Самое время повторить!

🎙Как мы прокачиваем навык публичных выступлений в команде?

🌿 Пару лет мне пытались навязать мнение, что выступать на конференциях джунам не стоит и относились с подозрением к спикерам этого уровня. Никак не мог с этим согласиться, так как это один из 🐳 развития моей команды. Мы уже давно поменяли эту парадигму и наши джуны рассказывают о своей работе не хуже синьоров и тим лидов.

Все получилось нативно без заказа отдельной стратегии под эту цель. Однако, постфактум, могу выделить следующие факторы, оказавшие положительное влияние на навык публичных выступлений моей команды:
1️⃣ Участие во всех коммуникациях со смежными командами в рамках решения своей задачи.
2️⃣ Самостоятельное составление первичного квартального плана с учетом всех этапом жизненного цикла модели и работ смежных команд.
3️⃣ Питчинг на регулярной основе о результатах своей работы на внутренних встречах Лаборатории.
4️⃣ Презентация результатов по ходу проекта смежным командам и руководителям любого уровня.
5️⃣ Помощь руководителя при подготовке материалов для первого публичного выступления в формате обратной связи, а не выполнения работ по ее подготовке.
6️⃣ Переиспользование внутренних материалов, шаблонов презентаций и банка оформленных слайдов.
7️⃣ Прогон материалов ровно столько раз, пока не получится.
8️⃣ Чувство товарищеского локтя и личный пример.

👉 Следование этим принципам позволяет быстро прокачивать команду в публичных выступлениях, тратить минимум времени на подготовку материалов и записывать курсы по машинному обучению без суфлера.

💪 Навык публичных выступлений позволяет вам получить должное признание за свою работу, а компании замотивированного члена команды, вовлекающегося в решение задачи end-to-end.

🗂 Рекомендую подписаться на папку с ит-спикерами, у которых вы сможете подчерпнуть больше опыта в этом навыке.

P.S. @Aleksey_Firstov уже стал тим лидом)

#️⃣1️⃣Опубликовали первую научную статью от Лаборатории

📝Вместе с коллегами из Сколтеха, Иннотеха и ВТБ написали статью, посвященной анализу adversarial атак на банковские ML модели

🔬 Приняли активное участие в подготовке статьи - провели множество экспериментов, обучали модели и улучшали текст

⭐️ После множества улучшений нашу статью приняли на публикацию на международную конференцию ICDM 2024: IEEE International Conference on Data Mining, проходящую с 9 по 12 декабря в Абу-Даби!

Наша работа оказалась одной из 66 статей, которые будут представлены в формате Regular paper

📎 До официальной публикации статью можно прочитать на Arxiv: https://arxiv.org/abs/2308.11406

🤝 Хотим отдельно поблагодарить @fullyconnected за лидирование активности со стороны Лаборатории, и команду @likzet из Сколтеха за огромный вклад в написание и публикацию статьи!

Ставьте 🔥, если ждёте ещё статей от Лаборатории!

🎫 AI Conf. Розыгрыш офлайн-билета + промокод

🎙 AI Conf пройдет уже 26-27 сентября в Москве в Старт Хабе. Программный комитет конференции уже отобрал порядка 50 лучших докладов. Наша команда расскажет про рецепт приготовления табличной нейронки и применение AutoML и AutoDL сервисов на практике.

🎁 Принес два подарка для подписчиков канала Нескучный Data Science:
1️⃣ Промокод friends, который дает скидку 15% на онлайн и офлайн билеты
2️⃣ Розыгрыш одного бесплатного офлайн-билета стоимость 75к рублей

Как выиграть билет на офлайн часть?
1️⃣ Указать в комментариях в канале @not_boring_ds к этому посту название наиболее заинтересовавшего вас доклада
2️⃣ Подписаться на каналы @not_boring_ds, @not_boring_ds_jobs и @UseDataConfChannel
3️⃣ Прокачать удачу таким образом чтобы генератор случайных чисел выбрал именно вас.

🗓 Подведем итоги в пятницу 13 сентября. 🙏 Желаю удачи!

🤦‍♂️ Самая неловкая рабочая ситуация

Начнем с исторической справки чтобы вы смогли прочувствовать весь сюр и боль героя истории:
1️⃣ 2013-ый год. Переход c Windows на Ubuntu позволяет работать в Andoind Studio с 4 GB RAM на ноутбуке. В результате, перехожу полностью на Linux.
2️⃣ 2016-ый год. Покупаю mac, скопив первые три зарплаты. Он сохраняет все преимущества Ubuntu и позволяет подключиться к рабочему Outlook и другим сервисам практически в один клик вместо тонны команды на Ubuntu.

👇 Теперь перенесемся в 2018-ый год, за пять минут до кринжа.

🌐 В офисе (тогда еще не было удаленки) неожиданно пропадает интернет на macbook. Боготворя свое чудо техники, решаю искать проблему во внешнем мире. Сам починить внешний мир не могу, поэтому звоню в службу поддержки и прошу мастера проверить маршрутизатор.

👨‍🔧 Ко мне подходит мастер и просит перезагрузить macbook. Глубоко удивляюсь и даже возмущаюсь, полагая, что такой подход работает только на винде. Выполняю его рекомендацию и проблема чудесным образом устраняется. Так неловко я себя никогда не чувствовал ни до, ни после этого момента.

💬 Расскажите вашу кринжовую историю в комментариях

🚀 Запустили бесплатный курс AutoML in Practice

🧑‍🎓 В курсе подробно разберем компоненты AutoML-сервисов, инфраструктуру для исполнения и бизнес-кейсы их применения.

💻 Кроме теории, вас будет ждать секция live-кодинга, на которой вы вместе с нами сможете реализовать свой собственный AutoML для реальных задач.

🌡 На данный момент мы уже разработали более сотни моделей при помощи сервисов ANNA и AMELIA. Поделимся с вами ключевыми инсайтами, которые мы уже получили на основе практического опыта.

🤔 Будем рады, если вы традиционно сможете переиспользовать наш опыт в прагматичном стиле. Однако, AutoML, как и любую автоматизацию, нужно внедрять тогда и только тогда, когда она действительно целесообразна. Мы позаботимся чтобы вы не присели на волну хайпа в самом начале курса.

👉 Герой фильма "Господин Никто" сделал выбор всей своей жизни, теперь ваша очередь.

💬 Горизонты профессионального развития в Data Science 📅 29 августа 18:00

Приглашаю вас завтра на встречу в формате открытой дискуссии, где каждый желающий сможет задать интересующие его вопросы.

Основная часть будет построена вокруг следующих тематик:
1️⃣ Будущее и развитие DS. Какие интересные прикладные задачи стоят перед лидерами индустрии?
2️⃣ Где стоит применять LLM, а где стоит обойтись менее сложными моделями?
3️⃣ По какому вектору будет дальше развиваться "генеративный ИИ"?

Спикеры встречи:
- Андрей Кузнецов (AIRI) @complete_ai
- Евгений Смирнов (АЛЬФА-БАНК)
- Роман Поборчий (self-employed)
- Дани Эль-Айясс (Social Discovery Group) @cats_shredinger
- Александр Самойлов (Wildberries) @asamoylov

✅ Регистрируйтесь на онлайн встречу и зовите коллег!

🏔 Алгоритм поиска лучших гидов в Казахстане

🤔 После BeeTech Conf в Казахстане сразу следовали майские праздники. Было бы вовсе странно не воспользоваться этим прекрасным стечением обстоятельств чтобы лучше узнать эту страну.

🔍 Как опытный турист, я начал искать гидов, находясь еще в Москве, через поисковый запрос «Экскурсии в Казахстане», приложение GetYouGuide и linkedin. Первые два метода помогли мне найти двухдневную экскурсию на Чарынский каньон и озеро Кольсай. Однако этого было маловато для более, чем двухнедельного отпуска.

🤝 Linkedin случайно оказался мощным инструментом для решения и этой задачи. Изначально планировал только расширить профессиональные контакты, но этим все не ограничилось. @HumanoidRobot, @SayanOmarov не только показали богатство природы и рассказали историю Алматы, погрузили в особенности повседневной жизни, но и подготовили к поездке в Астану анекдотом.

🤡- Чем можно заняться в Астане?
- Купить билет в Алмату

🤝 @Rychko включил функцию гида с глубоким знанием истории Астаны, и я не купил билет обратно в Алмату.

🤔 В итоге, третий способ поиска гидов оказался более эффективным, чем первые два. Видимо, на позициях CDS и Head Of DS в Казахстане требуется сдавать экзамен по навыкам гида вместо кодовой секции.

Технарские подкасты | Мой путь от Физтеха до руководителя Data Science

🤝 Душевно общаемся с Денисом Айвазовым @techmeta на протяжении 2 часов в Технарском подкасте!

🎙В подкасте затронули темы образования, организации досуга и некоторые другие:
1️⃣ Зачем ходить на пересдачи?
2️⃣ Чему полезному научили на физтехе?
3️⃣ Зачем дата сайентисту знать историю?
4️⃣ Зачем нужна деверсификация в жизни?
5️⃣ Обязательно ли выбирать прямой путь из точки "А" в точку "Б"?
6️⃣ Как выйграть телефон в интернете школьнику?
7️⃣ Где я работал после первого курса?
8️⃣ Как эстетика и искусство связано с разработкой качественного продукта?
9️⃣ Как совмещать спорт и работу?

📹 Подключайтесь к нашей беседе!

🙏 Личная консультация за донат на благотворительность | ❤️Meet for Charity

💪 Meet For Charity собрал уже более 334 миллионов рублей пожертвований, разыгрывая встречи с известными людьми - представителями бизнеса, медиа, культуры, политики и спорта - в поддержку разных благотворительных фондов. Деньги идут на помощь более 160 благотворительным организациям: Дом с маяком, Линия Жизни, Онкологика, ОРБИ, Антон тут рядом, Детские Сердца, Движение вверх, Ночлежка, и многим другим. Героями проекта стали более 800 участников.

В рамках консультации в онлайн или офлайн формате сможем обсудить любые вопросы, но большую пользу смогу принести по следующим темам:
1️⃣Применение ИИ в бизнесе или монетизация данных;
2️⃣ Построение карьеры в Data Science;
3️⃣ Построение высокоэффективных команд;
4️⃣ Развитие личного бренда для IT-менеджера;

Собранные по итогам аукциона средства будут направлены в фонд Нить добра.

👉 Участвовать в аукционе

❤️Beetech Conf 2024 и Казахстан

Конференция Beetech Conf стала идеальным pre-party перед майскими праздниками в Казахстане, в отличной компании и шикарной природой. Гостеприимство в этой стране на особом уровне, которому нам стоит поучиться. Спасибо @BeeTech_meetup, Каспи Банк, @alexdral, @HumanoidRobot, @Rychko

Доклады с конференции выложили в открытый доступ.
Рекомендую посмотреть весь плейлист, в особенности следующих спикеров:
1️⃣ Никита Бобух. Как сделать mvp-сервис A/B-тестирования за месяц.
2️⃣ Айнур Махмет и Нурлан Жакин. RAG’n’Roll: делаем чат-бот умнее при помощи LLM.
3️⃣Владимир Колесников и Антон Багин. Подходы к мониторингу моделей.

💬 А вы были на озерах Кольсайских озерах и Чарынском каньоне?