Прямая трансляция и чат будут доступны на <a href="https://www.youtube.com/watch?v=10imxSht1xA" rel="noopener noreferrer" target="_blank">YouTube</a>, а всех, кто любит и ценит оффлайн как мы, ждем в офисе &quot;Самокат&quot; по адресу ул. Малая Монетная, 2Г (БЦ Лангензипен). Так как количество мест в зале ограничено, для входа просьба зарегистрироваться заранее. Начинаем в 18:30.

&nbsp;

Программа: 
1. Гращенков Кирилл, Senior ML разработчик в <a href="https://samokat.tech/" rel="noopener noreferrer" target="_blank">Samokat.tech</a>

<h3>[Мега]Матчер.&nbsp; 
Система соответсвий товаров: ожидания, проблемы и решения в e-comm платформе.</h3>

О чем поговорим:

&nbsp;&mdash; что такое матчинг: зачем о нужен крупным маркетплейсам, какие бизнес-задачи решает

&nbsp;&mdash; в прямом эфире попробуем сматчить товары

&nbsp;&mdash; посмотрим, что под капотом сервиса матчинга товаров и разберем основные подводные камни во время разработки модели:&nbsp;

&nbsp; &nbsp; a) Проблема задублированности и почему это проблема&nbsp;

&nbsp; &nbsp; б) Проблема последовательного обучения моделей&nbsp;

&nbsp; &nbsp; в) Оценка качества модели и калибровка порогов

 
2. Анастасия Овчинникова, Team Lead DS at Работа.ру

<h3>&quot;Как сделать рекомендации точнее: модель второго уровня в задаче подбора вакансий по резюме&quot;</h3>

Тезисы:

1. Описание проблемы. Почему одной модели недостаточно. 
2. Выбираем оптимальную модель. 
3. Работа с признаками: как не погрязнуть в море возможностей и не упустить ничего важного. 
4. Эффективная интеграция модели в production: обеспечение стабильности и масштабируемости 
5. Неожиданные препятствия и пути их преодоления 
6. Модель в проде. Что дальше?

&nbsp;

3. Дина Сафина, head of data platform Ozon.Fintech

<h3>&ldquo;Data Quality - почему это так важно и как выбирать подход&rdquo;</h3>

Тезисы:

<ol>
<li>&ldquo;Значение Data Quality в современной компании: как обеспечить высокое качество данных для достоверных результатов моделей и аналитики&rdquo;</li>
<li>&ldquo;Инструменты и методы Data Quality: как повысить эффективность анализа данных и минимизировать ошибки&rdquo;</li>
<li>&quot;Роль Data Quality в успешной реализации проектов по Data Science: ключевые принципы и практические примеры&quot;</li>
</ol>

4. Оксана Крымина, Actuarial Data Scientist, Страховой дом ВСК

<h3>&ldquo;Если данных маловато, или Байесом по неопределенности&rdquo;</h3>

Тезисы:&nbsp;

1. Мало данных или мало информации? * Информация Фишера&nbsp; 
2. Наблюдаемые признаки недостатка информации * Мало строк записей * Overdispersed Distributions (в таргете и в объясняющих переменных)&nbsp; 
3. Идеальное комбо проблем: марки и модели автомобилей в страховании КАСКО&nbsp; 
4. Байесовские модели: ищем распределение вместо точечной оценки * парадигма байесовского вывода * байесовская ОЛМ (обобщенная линейная модель) * что нужно для реализации в коде: Stan, ресурсные требования&nbsp; 
5. Учесть все: граф знаний и байесовская модель * feature-engineering: группировка (из кластеризации) * аугментация данных * эмбеддинги вершин * иерархическая модель и порождение орграфом

<h4>Информационный партнер:</h4>

<figure class="image image-style-align-left image_resized" style="width:25%;"><a href="https://t.me/ITMeeting" rel="noopener noreferrer" target="_blank"><img src="https://storage.yandexcloud.net/ds-ods/files/content/2024/02/27/595ebee3/itmeet.jpeg" /></a></figure>

Привет, друзья! С радостью приглашаем вас на уникальное событие, посвященное силе и вкладу женщин в мире данных - митап "Woman In Data Science"! Это не просто встреча, это праздник ума, таланта и вдохновения, организованный ODS SPB при поддержке компании Samokat.tech.

Контент с митапа

User Agreement

Я прочитал(-а) и согласен(-на) с <a href="https://storage.yandexcloud.net/datasouls-ods/CourseFest_1/Docs/UserAgreement.pdf" rel="noopener noreferrer" target="_blank">Пользовательским соглашением и Политикой конфиденциальности</a>

Privacy Policy

Я даю свое <a href="https://storage.yandexcloud.net/ds-ods/files/content/2024/02/22/4c2feb859827/consent_wids_2024.pdf">согласие</a> ООО &ldquo;Соревнования Анализа Данных&rdquo; на обработку и передачу моих персональных данных партнерам мероприятия для информационного взаимодействия

Consent

Я согласен(а) получать информационные рассылки от ООО &ldquo;Соревнования Анализа Данных&rdquo;&nbsp;про ключевые активности на ODS.AI

Спасибо за интерес к мероприятию&nbsp;WiDS meetup

Заполинте, пожалуйста анкету и ожидайте сообщение на почту

Презентации

DQ_Safina

MegaMatcher_Graschenkov

Not_enough_data_Krymina

Recommendations_Ovchinnikova