May 22 – August 29Ended 1 month ago

Data Fest 2021 & ODS Summer of Code #1

Добро пожаловать на главное Data Science событие сообщества и нашу первую летнюю школу ODS! Жми "подать заявку" и получи доступ ко всем трекам, активностям школы и нетворкинг комнатам в SpatilChat ODS.

Конференционная часть Data Fest Online 2021 уже завершена:

🍿 Стримы из зоопарка отгремели и доступны здесь и здесь 
🤝 Больше миллиона минут мы вместе с вами наобщались в нашем Spatial.chat 
🔥 Треки Феста уже доступны здесь на ods.ai, а видео - у нас на YouTube 

Теперь наконец пришло время для нашей первой летней школы ODS Summer of Code!

👀 Информация о школе уже собрана в отдельном треке - welcome!
🛠 3 группы проектов уже ждут своих участников - Open Source, Open Science и ML4SG 
☀️ Встретимся в Spatial.chat 17 июля на onboarding, и 6 августа на экваторе школы!

Ждём вас на проектах школы!

Наши компании-партнёры:

Узнать больше об этих крутейших компаниях и их вакансиях можно на странице Феста

Пароль для Spatial Chat можно найти на этой странице во вкладке "Нетворкинг", он доступен только зарегистрированным участникам — следите за обновлениями! Мы также публикуем анонсы самых важных событий в соцсетях Data Fest, присоединяйтесь:



 

Летняя школа ODS Summer of Code #1

Летняя школа ODS Summer of Code #1

Мы любим развивать и Open Source, и Open Science, и, конечно же, сам ODS. Вдохновившись Google Summer of Code и зимней школой CompTech NSU, мы тоже решили организовать активность, где участники сообщества могли бы внести вклад в крутые открытые проекты.

17128+16

ML Trainings DataFest 2021

ML Trainings DataFest 2021

ML тренировки - это серия митапов, на которых обсуждаются Data Science соревнования

11

Code Mining

Code Mining

Трек, посвященный проблематике анализа исходных кодов “Code Mining” как и в предыдущие года, делится знаниями экспертов области Data-Driven Software Engineering. В 2021 году доклады представят эксперты компаний Athenian, JetBrains и Profiscope.io

221

Emerging topics

Emerging topics

Этот трек объединит интересные доклады любой DS направленности, для которых пока что не собралось отдельного тематического трека.

422+1

ODS Summer of Code, ML4SG: Machine Learning for Social Good

ODS Summer of Code, ML4SG: Machine Learning for Social Good

Трек проектов, в которых с помощью ML и других приблуд в области DS можно сделать мир лучше. Здесь мы поделимся новостями существующих проектов и будем очень рады новым участникам со свежими идеями!

754+12

SysML

SysML

SysML (ML Engineering) — это область анализа данных, в которой внимание уделяется вопросам применения машинного обучения в продакшне. На митапах мы обсуждаем почему некоторые из подходов из Kaggle-конкурсов не работают на реальных задачах, в чем особенность больших нагрузок при применения машинного обучения, как считать тяжелые фичи на лету.

Big Data

Big Data

Большие данные - это не про размеры, а про подходы к обработке информации. В нашей секции мы стараемся уйти от buzzword-ов и говорить только про инженерные подходы и решения, делится опытом и набитыми шишками.

Ужасы медицинских данных

Ужасы медицинских данных

Спецы из лучших российских ML-стартапов расскажут про ужасы медицинских данных - есть ли Ground Truth в медицине, что делать с несовпадающей кросс-разметкой и как на всём этом оценивать качество моделек.

191615+133

Data Collection

Data Collection

Как собирать данные и где они обитают: методологии сбора данных, архитектуры систем, доставка данных до моделей машинного обучения и многое другое.

722+4

Catalyst and Reinforcement Learning

Catalyst and Reinforcement Learning

Catalyst - PyTorch framework for Deep Learning research and development. + Reinforcement learning in a Nutshell: games, articles, production - choose wisely.

854+7

Antifraud

Antifraud

Индустрия Антифрода/Антиспама/Антивсего: какие есть особенности и как с этим работать. У нас будет несколько докладов от крупных IT компаний, все доклады будут от людей, которые на практике защищают сервисы, пользователей или партнеров.

861+1

DS Hiring

DS Hiring

Всё про карьеру и найм в DS от индустриальных топов

2865+10

Lean Data Science: Managing Data Science products and projects

Lean Data Science: Managing Data Science products and projects

Трек посвящен управлению Data Science проектами и продуктами. Приходите, если вам интересно развиваться в сторону DS менеджмента.

4

ML ART

ML ART

Нестандартные и креативные приложения машинного обучения.

1386+1

Удивительные трансформеры и где они обитают

Удивительные трансформеры и где они обитают

Взглянем на трансформеры как на универсальный инструмент для анализа и обработки семантических последовательностей и рассмотрим их применение в разных задачах.

MLTransformersGPT-3NLPLMsDeep LearningDLAutomatic Speech RecognitionASRJasperCTCCUDAcuDNNUser Behaviour AnalyticsRecommendations

15109+41

Interpretable & Causal ML

Interpretable & Causal ML

Цель трека - создание сообщества для решения актуальных проблем интерпретируемости моделей машинного обучения и выявления причинно-следственных связей в них.

1097+27

Data science в бизнесе: от идеи до эффекта

Data science в бизнесе: от идеи до эффекта

Поговорим о том, как бизнеса пройти путь от определения точек роста до устойчивого финансового эффекта с помощью аналитики данных

Computer Vision in Industry

Computer Vision in Industry

Хрестоматия разработчика компьютерного зрения: как без боли решить задачу компьютерного зрения и заставить это решение работать в проде. Вдохновляемся опытом коллег о том, как они прошли через тернистый путь разработки модели компьютерного зрения для своих задач.

1021

ML in Marketing

ML in Marketing

ML in Marketing: ML для задач маркетинга. Привлечение, удержание, работа с узнаваемостью, где вашему бизнесу пригодится ML уже сегодня.

14107+6

Machine Learning REPA: Reproducibility, Experiments and Pipelines Automation

Machine Learning REPA: Reproducibility, Experiments and Pipelines Automation

Инструменты и практики управления экспериментами в Machine Learning, обеспечения воспроизводимости (Reproducibility) и автоматизации процессов.

711+1

NLP in industry

NLP in industry

Использование обработки естественного языка в практике

733+5

Causal Inference. Recommendations. Encoding

Causal Inference. Recommendations. Encoding

Data Science в МегаФоне совсем не ограничивается телекомом! Вы познакомитесь с интересными проектами и методами из сферы Causal ML, Recommendations и просто работы с табличными данными. Также сможете попробовать свои силы в соревновании по Uplift Modelling. И на закуску - телеграм чаты+подкаст об ML с любимыми спикерами из индустрии и академии.

191510+10

Quantum Computing

Quantum Computing

quantum ods: все о применении ml в квантовом мире, а также достижений из квантового мира в ml под соусом незабываемого общения

6