DataStart Conference 2018

Третья практическая конференция по Data Science,
посвященная Big Data и Machine Learning

Как проходит конференция?

20 октября 2018 / Москва / Azimut Smolenskaya
00
ДНЕЙ
00
ЧАСОВ
00
МИНУТ
00
СЕКУНД
ЗАРЕГИСТРИРОВАТЬСЯ

Бесплатный звонок по России: 8 800 707 18 04

О мероприятии

DataStart это ежегодные конференции, где ведущие спикеры Москвы и Санкт-Петербурга делятся трендами, кейсами и практическими навыками по Data Science и Machine Learning.
На конференции вы узнаете о новых методах, возможностях и решениях проблем при внедрении и развития Data Science в бизнесе.

Программа конференции

Мероприятие состоит из двух треков с теоретическим, практическими материалами и реальными кейсами Data Science специалистов

logo
Александр Фонарев Александр Фонарев

Преподаватель ШАД Яндекс

Введение в методы машинного обучения и тренды data science 2019

Теория 90 минут
logo
Александр Гущин Александр Гущин

Senior Data Scientist в Яндекс.Такси

Анализ данных в Яндекс Такси

Кейс 60 минут
logo
Дмитрий Коробченко Дмитрий Коробченко

NVidia

Как ускорить обучение и инференс ваших нейронных сетей

Теория 50 минут
logo
Валерий Бабушкин Валерий Бабушкин

Руководитель управления развития данных Х5 Retail Group

Ошибки при построении Data Science проекта и как их избежать

Практика 50 минут
logo
Сергей Юдовский Парпулов

Mail.ru

Алгоритм подсказки ответов на входящие письма Smart Reply за кулисами

Кейс 45 минут
logo
Павел Мягких Павел Мягких

Chief Data Scientist в Kreate:F&A

Внедрение Data Science решения в рознице

Кейс 50 минут
logo
Александр Фонарев Александр Фонарев

Преподаватель ШАД Яндекс

Data science с точки зрения бизнеса

Практика 45 минут
logo
Дмитрий Коробченко Дмитрий Коробченко

NVidia

Ускорение инференса с помощью TensorRT

Практика 60 минут
logo
Александр Гущин Александр Гущин

Senior Data Scientist в Яндекс.Такси

Как научиться основам практического анализа данных, решая соревнования на Kaggle

Практика 90 минут
logo
Виктор Кантор Виктор Кантор

Эксперт по машинному обучению, преподаватель

Как объяснять нюансы машинного обучения понятно (или хотя бы пытаться)

Теория 50 минут
logo
Геннадий Штех Геннадий Штех

Lead DS @ IRELA

Использование ML в продукте: подходы и подводные камни

Теория 50 минут
logo
Сергей Серый Сергей Серый

Основатель Brand Analytics

Просто о сложных DS-системах будущего - аналитика потоков данных

Теория 50 минут
logo
Геннадий Штех Геннадий Штех

Lead DS @ IRELA

Пишем фреймворки сами

Практика 50 минут
logo
Артем Просветов Артем Просветов

Эксперт Data Science и Deep Learning в CleverDATA

Make your AI beauty: предиктивная аналитика и рекомендательные системы в маркетинге индустрии красоты

Кейс 50 минут
logo
Никита Тарасов Никита Тарасов

Chief Data Scientist в "СКБ Контур"

Data Science в большой продуктовой компании

Кейс 50 минут
logo
Сергей Юдовский Сергей Юдовский

Центр Роботизации и ИИ

Machine Learning для программных роботов - роботизируем бизнесы

Кейс 45 минут

Партнеры и участники конференции

Как проходит конференция

Мы разместили несколько докладов с прошлой конференции, чтобы вы оценили уровень подготовленного материала и качество трансляции

Александр Фонарев

Введение в методы машинного обучения и data science

В последние годы человечество находит всё больше способов с пользой использовать данные, накапливающиеся в ходе самых разных процессов. Например, информация о поведении пользователя на музыкальном сайте позволяет рекомендательной системе предположить, что ещё может ему понравиться. Анализируя истории болезней пациентов, можно обнаруживать незаметные для человека связи и устанавливать неизвестные ранее симптомы опасных заболеваний. А используя базу изображений из интернета, можно построить алгоритм для автоматической детекции нужных объектов на фотографиях. Все эти задачи решаются с помощью методов машинного обучения, которые способны находить сложные закономерности в больших данных. Мы поговорим о том, что такое машинное обучение и что изучает data science. А также обсудим большое количество современных методов машинного обучения и задач, для решения которых они применяются.

Геннадий Штех

Эволюция задач и алгоритмов на текстах, NLP и production

В процессе доклада выясним необходимые этапы работы с текстами и проблемы с этим возникающие. В бизнес-секции поговорим о пользе, которую приносят современные решения NLP. Далее речь пойдет о классических решениях задач и новых вызовах, связанных с повышенными требованиями к течению информации, и новых возникших методах. В исследовательском блоке посмотрим подробнее на перспективные методы. В инженерном - кратко познакомимся с типичными инструментами для NLP.

Александр Жебрак

Как генеративные модели спасут мир. Искусственный интеллект для создания лекарств

В этом докладе я расскажу о том, что такое генеративные модели, и какие существуют подходы к созданию новых объектов и моделированию распределений реальных данных. Мы поговорим о том, как на самом деле работают эти модели, и где они применяются уже сейчас. Во второй части я расскажу, как мы применяем генеративные модели для создания новых лекарств с требуемыми свойствами в Insilico Medicine.

Тайминг и подробное описание докладов DataStart 2018 Moscow

  • Регистрация участников
  • Зал A

    Александр Фонарев

    Введение в методы машинного обучения и тренды data science 2019 / Еще совсем недавно мы не знали слов «машинное обучение» и «большие данные», а сегодня уже с трудом можем представить жизнь без их помощи: от рекомендаций на сайтах с музыкой и поиска по картинкам до уточнения сложных медицинских диагнозов. Анализ данных захватывают мир и самое время разобраться как. Мы обсудим, какие задачи решаются с помощью методов машинного обучения сегодня, как работают самые используемые на практике подходы, в чём причины роста популярности искусственного интеллекта в последние годы и какие направления машинного обучения сейчас особенно активно развиваются или будут развиваться в ближайшем будущем.

    #machine-learning #intro #data-science #ai #trends

    Зал B

    Александр Гущин Кейс

    Как научиться основам практического анализа данных, решая соревнования на Kaggle / На примере соревнования Walmart: Trip Type Classification, в котором от участников требуется определить цель клиента при посещении магазина, мы разберем самые важные шаги, которые требуются для решения соревновательных задач: разберемся в данных, сгенерируем новые мощные признаки, правильно выстроим валидацию и наконец, объединим силу различных предсказательных моделей ансамблем.

    #market-basket-analysis #classifying-shopping-trips
  • Зал A

    Дмитрий Парпулов Кейс

    Алгоритм подсказки ответов на входящие письма Smart Reply за кулисами / В настоящее время вопросно-ответные системы становятся неотъемлемой частью нашей повседневной жизни. В данном докладе будет рассмотрен алгоритм подсказки ответов на входящие письма (Smart Reply), запущенный почтой Mail.Ru в декабре прошлого года. Вы узнаете, что лежит под капотом, какие подходы пробовали и что в итоге выбрали, как сделать предлагаемые ответы лучше, как оценить качество получившейся модели и еще много всего интересного.

    #deep-learning #machine-learning #nlp #question-answering

    Зал B

    Александр Фонарев Практика

    Data science с точки зрения бизнеса / Data science всё глубже проникает в бизнес-деятельность различных компаний и структур. В докладе мы рассмотрим главные аспекты этого процесса и развеем основные заблуждения относительно применения анализа данных в бизнесе. В том числе мы обсудим, куда сейчас движется эта индустрия, какие есть ограничения применения data science на практике и как могут выстраиваться отношения между менеджментом и data-science командами. Доклад будет полезен как менеджменту, так и data scientist’ам.

    #machine-learning #business #big-data
  • Кофе-брейк
  • Зал A

    Александр Гущин Кейс

    Анализ данных в Яндекс Такси / На докладе мы обсудим, какие задачи бизнеса в Яндекс.Такси мы решаем с помощью машинного обучения и подробно обсудим одну задачу - от этапа формулировки продуктовых требований и до внедрения конечного решения в технологическую платформу сервиса.

    #data-science #industrial-analytics #business-cases

    Зал В

    Виктор Кантор

    Как объяснять нюансы машинного обучения понятно (или хотя бы пытаться) / Нужен ли вам еще один доклад про "основы нейросетей" или "5 ошибок применения машинного обучения в бизнесе", или "42 причины не быть дата саентистом"? А очередной туториал, где 80% кода джойнит колонки из данных и генерирует признаки? (Спойлер: нужен, обязательно сходите на другие доклады, ученье - свет.) В этом докладе мы поговорим совсем о другом. Вот, например, говорят вам: "А какая разница, какая метрика качества? Ты нам сделай, чтобы прогнозировало!". И смотрите вы в глаза этому человеку, и сразу понимаете, что экстремумы, матожидания штрафа, распределения, вот все это математическое добро - это вообще ни разу не про него. И как же в этом случае и сделать свою работу хорошо, и понятно объяснить, чем и почему вы занимаетесь? Возможно вы удивитесь, но для решения этой задачи честным путем вам потребуется еще больше разбираться и в машинном обучении, и в особенностях его применения в бизнесе, так что в основном рассказ будет далеко не про soft skills (о которых мы однако немного поговорим в конце). 

    #machine-learning #communications #hide-the-pain
  • Зал A

    Дмитрий Коробченко

    Как ускорить обучение и инференс ваших нейронных сетей / Обзор технологического стека NVIDIA для эффективного решения задач глубокого машинного обучения, включающего в себя такие инструменты как GPU, NVIDIA GPU Cloud, CUDA, cuDNN, TensorRT и другое.

    #deep-learning #neural-network #gpu #tensorrt #tools

    Зал B

    Павел Мягких

    Внедрение Data Science решения в рознице / В 2018 году повсеместно все внедряют Data Science, Machine Learning или даже, какой ужас, искусственный интеллект. Кто-то под этим подразумевает logreg, кто-то учит сетки, но чаще 90% работы сводится к вопросу "а точно наши данные корректны?". Мы немного поговорим о том, в чем сложности старта DS проекта (ведь xgboost мы все уже итак установили?), обсудим какие грабли вы встретите точно, какие можно обойти, кто ваш друг, а какого врага надо полюбить и угостить пивом при случае. А на закуску обсудим, в чем отличие внешнего интегратора от внутреннего спеца (энтузиаста).

    #бизнес #проекты #розница #старт-проекта
  • Обед
  • Зал A

    Валерий Бабушкин Кейс

    Ошибки при построении Data Science проекта и как их избежать / Все больше и больше компаний понимают что Data Science, Big Data и машинное обучение это не просто модные слова, но и способ получить дополнительную прибыль, конкурентное преимущество и не быть съеденными компаниями, которые уже начали активно работать с данными. Я расскажу затем как и каких ошибок нужно избегать и чему нужно уделять внимание при построении решений

    #machine-learning #management #data-science #business-cases #fail

    Зал B

    Дмитрий Коробченко Практика

    Ускорение инференса с помощью TensorRT / Демонстрация применения библиотеки TensorRT для оптимизации модели нейронной сети и ускорения инференса.

    #deep-learning #neural-network #tensorrt #cnn #inference
  • Зал A

    Сергей Серый Кейс

    Просто о сложных DS-системах будущего - аналитика потоков данных / На примере Brand Analytics: 75 млрд сообщений за 5 лет (несколько Яндексов), 50+ млн в сутки, высокоскоростная мультиязычная лингвистика и задачи в реал-тайм. Анализ неструктурированных высокоскоростных потоков данных 80-го уровня сложности класса Facebook и Twitter - тысячи сообщений в секунду. За что конкретно HP заплатил $12 млрд, с чем не справился Apple, украв у Twitter дружескую компанию за $200 млн, и почему IBM заплатил $100 млн за то "что и так у компании было". На конференциях мы рассказываем о будущем и ищем "ботанов", которые много чего знают в разных сферах (философия, математика, история) и хотят знать еще больше и применять знания из области философии знаний, DS/AI в области аналитики динамических вероятностных процессов развития социума и будущего человечества.

    #fordummy #data #onlydata #streamdata #future #давай-дружить-мозгами

    Зал B

    Артем Просветов Кейс

    Make your AI beauty: предиктивная аналитика и рекомендательные системы в маркетинге индустрии красоты / На примере eccommerce проектов в бьюти-индустрии будут разобраны примеры предиктивной аналитики для определения: отклика, оттока, прогноза экономических показателей, пример работы нейронных сетей для рекомендательной системы, а также продемонстрированы результаты оптимизации маркетинговых коммуникаций на основе данных о потребительском поведении.

    #deep-learning #neural-networks #predictive-models #self-driving-marketing
  • Кофе-брейк
  • Зал A

    Геннадий Штех

    Использование ML в продукте: подходы и подводные камни / Рассмотрим основные подходы к ведению проектов с применением ML, как работать с возникающими сложностями и как избежать ошибок. Дадим рекомендации по выбору моделей и фреймворков, покажем последствия этого выбора. Разребём цикл “задача-исследование-разработка-внедрение-эксплуатация” в контексте ML-разработки. Посмотрим на лучшие практики IT и анализа данных и сэкономим на чужом опыте.

    #risk-management #project-management #complexity-management

    Зал B

    Никита Тарасов Кейс

    Data Science в большой продуктовой компании / Data Science в СКБ Контур развивается уже больше 6 лет, но за последние полтора года произошел взрывной рост. Потребности в решении DS задач появились почти в каждом из 40+ продуктов компании, и мы учимся их удовлетворять. Расскажу о задачах, которые ставит перед нами рынок B2B и об истории развития DS в нашей компании. Разберу разные способы организации DS, которые мы попробовали, их преимущества, проблемы и роли сотрудников в каждом из них.

    #data-science #business #management
  • Зал A

    Геннадий Штех Практика

    Пишем фреймворки сами / Раскроем тему изобретения велосипедов, когда они нужны и как их проще делать. В начале определимся, когда нужно строить своё решение задачи, а когда стоит использовать готовое. Основную часть посвятим демонстрации универсального подхода к разработке моделей с использованием deep learning framework — PyTorch.

    #фатальный-недостаток, #pytorch #DIY #embeddings #classification

    Зал B

    Сергей Юдовский Кейс

    Machine Learning для программных роботов - роботизируем бизнесы / Раскроем основные задачи, которые могут решаться программными роботами RPA с помощью нейронных сетей. Дадим примеры наших кейсов и кейсов применения стыковки ML + RPA в западных компаний. 

    #machine-learning #RPA #cases

Спикеры конференции

Дмитрий Коробченко Deep Learning R&D engineer в NVIDIA, (Москва)

Закончил ВМК МГУ с отличием. Работал в IBM и Samsung, где занимался исследовательскими задачами, связанными с машинным обучением (Deep Learning), компьютерным зрением и обработкой сигналов. Сейчас работает в NVIDIA, где продолжает исследования и разработку в этой области.

Александр Фонарёв Chief Data Scientist, Rubbles, преподаватель ШАД Яндекс

Chief Data Scientist и сооснователь компании Rubbles (SBDA Group), преподаватель машинного обучения в Школе Анализа Данных Яндекса и аспирант Сколтеха. В прошлом работал в Яндексе в отделах машинного перевода и исследований в машинном интеллекте.

Геннадий Штех Lead DS @ IRELA

Занимается исследованиями в областях моделирования потоков информации, поисковых моделей и персонализации. Руководит разработкой и внедрением Machine Learning решений. Специализируется на мультитаск-эмбеддингах, методах работы "разметки нет, но модели строить нужно" и инженерных аспектах построения сложных систем, зависимых от данных.

Александр Гущин Senior Data Scientist в Яндекс.Такси

Занимается прогнозированием поведения пользователей в Яндекс.Такси, преподаёт на открытых курсах по анализу данных Data Mining in Action. Входил в топ-5 мирового рейтинга kaggle, автор курса на Coursera про соревновательный анализ данных.

Виктор Кантор Эксперт по машинному обучению, преподаватель

Занимается машинным обучением около десяти лет, преподает в ВУЗах, компаниях и на Coursera. Работал в Yandex Data Factory, компании ABBYY и ряде стартапов. Сейчас – эксперт по машинному обучению и консультант Яндекс.Такси.

Дмитрий Парпулов
Дмитрий Парпулов Программист в команде машинного обучения Почты Mail.Ru

Занимается задачами, связанными с обработкой естественного языка: категоризация входящего потока писем, выделение именованных сущностей, вопросно-ответные системы.

Валерий Бабушкин Руководитель управления развития данных Х5 Retail Group, руководитель группы аналитики Яндекс Советник, приглашенный преподаватель ВШЭ.

Закончил Университет прикладных наук Карлсруэ (Германия), занимался инфракрасной спектрометрией, а затем работал в банке «Открытие». Kaggle Competition Master, 151-й в мировом рейтинге

Павел Мягких Chief Data Scientist в Kreate:F&A, разработчик рекомендательных сервисов и систем динамического ценообразования для ритейла

Приглашенный преподаватель НИУ ВШЭ Факультет Компьютерных Наук, Департамент больших данных и информационного поиска. Занимаюсь созданием оффлайн и онлайн курсов по Искусственному интеллекту. До этого руководил функциями Data Science в розничных международных компаниях.

Артем Просветов Эксперт в области Data Science и Deep Learning в CleverDATA

Кандидат физ.-мат. наук, в CleverDATA занимается разработкой рекомендательных систем, предсказательных и Lookalike моделей, проектов Text mining. Работал в Институте Космических Исследований (ведущий математик). Имеет ряд научных публикаций по анализу данных, неоднократный призер научных конкурсов. Проводит лекции на тему Big Data в «Нетологии»

Сергей Серый Основатель Brand Analytics

BRAND ANALYTICS - Система мониторинга и анализа бренда в социальных медиа и СМИ. Она знает что, где, как и почему говорят о вашем бренде и расскажет вам об этом. Система находит упоминания о компании, продукте, услуге, персоне или событии в социальных медиа и СМИ, определяет тональность сообщений, выделяет наиболее важные темы, выявляет тенденции и представляет информацию в виде интуитивно понятных графиков и отчетов для принятия верного стратегического или тактического решения.

Никита Тарасов
Никита Тарасов Chief Data Scientist в "СКБ Контур"

Руководитель отдела исследований, разработки и внедрения Machine Learning решений в СКБ Контур. Занимается Machine Learning более 6 лет, большую часть времени занимался поисковыми и рекомендательными системами.

Сергей Юдовский
Сергей Юдовский Центр Роботизации и Искусственного интеллекта

Серийный предприниматель: со-основатель и генеральный директор нескольких компаний, более 9 лет в ИТ-индустрии. На данный момент занимает должность генерального директора в Центре Роботизации и Искусственного Интеллекта (ЦРИИ). ЦРИИ стал первой частной российской компанией, которая начала предалагать внедерение роботов на рынке. На текущий момент ЦРИИ обладает самой крупной экспертизой по роботизации и использованию искусственного интеллекта в RPA.

DataStart Conference Весна 2018

В апреле 2018 года прошла вторая однодневная обучающая конференция DataStart. Спикеры из Москвы Санкт-Петербурга провели лекции и воркшопы по Big Data и машинному обучению.

Посмотреть материалы

Сотрудничество с организаторами

Мы готовы к сотрудничеству. Если вы хотите подать доклад, быть волонтером или стать партнером, свяжитесь с нами удобным способом.

Спикерам

Подать технический доклад

Приглашаем сотрудников вендоров, частных спикеров, научных работников выступить с теоретическим/практическим докладом. Отправить презентацию и описания доклада можно на info@datastart.ru

Теоретический материал

Обзорный теоретический материал для начального уровня подготовки; материал освещающий подход к решению задач, используя Data Science. Лекция 45 минут + вопросы

Практический кейс или воркшоп

Материал, решающий конкретную задачу или подход используя Data Science; технический кейс из собственных наработок. Длительность 30-45 минут + вопросы

Партнерам и спонсорам

Участие компании в мероприятии

Мы имеем большой спектр решений для участия брендов и вендоров в мероприятии. Презентацию с предложением можно запросить на info@datastart.ru

Рассказать о продукте

Уникальная возможность рассказать заинтересованной аудитории о своем продукте или решении в сфере Data Science и Machine Learning.

Networking

Продуктивная атмосфера для налаживания деловых связей и проведения переговоров.

Повысить лояльность к бренду

Ваш бренд станет более узнаваемым на рынке, что может помочь в повышении продаж и закрытии вакансий.

Взаимодействие с посетителями

Обмен визитками на конференции. Или возможность разыграть приз в обмен на визитки.

Волонтерам

Стать волонтером конференции

Приглашаем инициативных и ответственных стать частью команды для организации работы мероприятия. Отправить заявку можно на info@datastart.ru. Укажите наличие опыта волонтерства и информацию о себе.

Место проведения

Конференция пройдет в субботу, 20 октября 2018 в современных просторных конференц-залах отеля Azimut Smolenskaya

Как добраться

Отель расположен в центре Москвы у метро Смоленская и в 3 минутах от Арбата и 10 минутах от метро Киевская.

  • Москва, ул. Смоленская, 8, Отель Азимут Смоленская
  • 20 октября 2018, 10:00 - 20:00
Top