​​Вакансії від Data Science UA в амбітні українські компанії!

👤 Power BI analyst
https://data-science.com.ua/ua/vacancies/power-bi-analyst/

👤 Machine Learning Research Engineer
https://data-science.com.ua/ua/vacancies/machine-learning-research-engineer/

👤 Data Scientist/Machine Learning Engineer
https://data-science.com.ua/ua/vacancies/data-scientistmachine-learning-engineer/

Надсилайте ваші резюме на cv@data-science.com.ua

Знаєте тих, хто шукає роботу у data science? Тоді порекомендуйте свого друга/подругу. За рекомендації від нас бонуси у вигляді квитків на наші івенти та курси 😉

​​#DSUAдайджест

Що цікавого було протягом одного з червневих тижнів? 😌⛱

🔹 Вчені створили рибу-робота зі штучною кров’ю.
https://go.nature.com/31PkyjR

🔹Нейронна мережа з класичного піксельного персонажа з шутера 1993 року "Doom" зробила майже фотореалістичний портрет.
https://bit.ly/2XqEH0p

🔹Апаратне прискорення глибоких нейромереж: GPU, FPGA, ASIC, TPU, VPU, IPU, DPU, NPU, RPU, NNP та інші літери. Розбираємося з поняттями
https://bit.ly/2XsebDW

🔹25 популярних і корисних курсів з deep learning, data science, нейронних мереж, статистикою і big data.
https://bit.ly/2Yf43vv


Події наступного тижня від наших партнерів:

🔸Taking Ukrainian Tech Startups Global: What's Missing?
https://www.facebook.com/events/349027385807722/

🔸Kickstart your product
https://www.facebook.com/events/420951868488873/

​​Вакансії 🔥

Шукайте за посиланнями інформацію про вакансії!

💼 DevOps Engineer
https://jobs.dou.ua/companies/data-science-ua/vacancies/91161/

💼 Full Stack Developer (Node.js/React)
https://jobs.dou.ua/companies/data-science-ua/vacancies/90981/

💼 Big Data Developer (Scala) https://jobs.dou.ua/companies/data-science-ua/vacancies/90972/

💼 HR Business Partner https://jobs.dou.ua/companies/data-science-ua/vacancies/94754/

Будемо щасливі бачити ваші резюме на нашій пошті cv@data-science.com.ua

#datascienceua #datascience

​​#DSUAдайджест

🔘 Тиждень тому анонімний розробник запустив додаток DeepNude 🤭, який за допомогою штучного інтелекту «видаляє» одяг з фотографій жінок. А 26 червня розробники програми заявили про закриття сервісу.

Чим нам ще запам'ятався тиждень?

🔘 Вісім незвичайних способів, до яких вдавалися компанії, щоб отримати дані про користувачів.
https://bit.ly/2NnVfCt

🔘 Державні установи в Італії повинні використовувати програмне забезпечення з відкритим кодом.
Повторне використання ПО дозволить відмовитися від дублювання витрат.
https://bit.ly/31XudoC

🔘 Нова технологія deepfake створює відео з фотографії та аудіозапису.
У статті, до речі, є відео з Распутіним, який співає голосом Beyoncé 😄
https://bit.ly/2Na5MRI

🔘 Робот Hemingway з ШІ створює рукописні тексти, що імітують почерк певної людини. Дана технологія має широкий спектр застосування – від розсилки витончених запрошень на весілля до підробки контрактів.
https://bit.ly/2RJRbe0

​​#DSUAдайджест

Ділимося цікавими новинами та статтями, які знайшли цього тижня ☺️

🔸 П'ять принципів чистих даних: Підготовка даних для чатботу
https://bit.ly/2FYpzNQ

🔸Якщо у Вірджинії хтось вирішить поширити Deep Fake фото чи відео, щоб залякати або змусити іншу людину щось робити, це потягне за собою ув’язнення на 12 місяців та штраф $2500
https://bit.ly/2FMgwzc

🔸Підбірка з 8 статей про Hadoop
https://bit.ly/2YJdweM

🔸Інженер Amazon навчив штучний інтелект не впускати кота додому, коли той приносить мертву здобич. Котячі дверцята зачиняються на 15 хвилин. А власник отримує фото кота зі здобиччю.
https://bit.ly/2Nq78aV

​​💥 Data Science UA Conference
19 жовтня
Київ

Data Science UA — 7-ма конференція про машинне навчання, штучний інтелект та науку про дані у Києві. Продуктивний нетворкінг та технічні інсайти.
Понад 500 учасників та 20 спікерів, 3 потоки.

Переглянути більше >> https://bit.ly/2XMyj3N

Технічний потік
Побудова архітектури. Пошук та підготовка даних. Навчання і валідація моделей. Досвід розробників та інженерів.

Бізнес потік
Застосування data science в бізнесі. Проблеми формування команд та визначення ефективності таких проектів. Досвід інвесторів, засновників та розробників.

Воркшопи
2 воркшопи по 2 години. Реальне навчання на практиці з ментором.

Панельна дискусія ‘Discovering the black box’
ML-алгоритми стають розумнішими, але їх ефективність часто визначити неможливо. Розробники та бізнесмени говоритимуть про AI та black boxes.

Ставте "Йду" на конференцію у Facebook, щоб не пропустити новини: https://www.facebook.com/events/2459835950917237/

​​Нові можливості знаходять не ті, хто їх шукає, а ті – хто діє та надсилає свої резюме 🙂

У нас саме є 4 вакансії:

🔹 Python Cloud Developer
https://djinni.co/jobs/70548-python-cloud-developer/
🔹 Data Scientist
https://djinni.co/jobs/67681-data-scientist-relocation-to-odessa-/
🔹 Machine Learning Engineer
https://jobs.dou.ua/companies/data-science-ua/vacancies/90976/
🔹 Python Developer(with DS expertise)
https://djinni.co/jobs/71160-python-developer-with-ds-expertise-/

Пошта: cv@data-science.com.ua

#dsua_job

​​Ви вже чули про програму менторства від Data Science UA? 😮 Програма допомагає підтягнути або поглибити свої знання в певній галузі data science.

Ми шукаємо ментора, який розуміється на лінійній оптимізації.

Коротко про людину, що шукає ментора:

Хоче навчитися оптимізувати виробництво деталей. Процесс складається з декількох етапів, які виконуються послідовно. На кожному етапі є машини, що виконують одну операцію, але зі своєю швидкістю. Дані з кожної машини надходять в 1С при виконанні операцій. Необхідно зробити алгоритм, який буде підказувати, що робити на кожному етапі та на кожній машині в межах етапу з урахування оптимального часу налаштування. Математику знає на рівні часткової похідної, вивчає Python.

Пишіть на пошту info@data-science.com.ua і ми розкажемо детальніше 🙂

​​#DSUAдайджест

🔸 Новий проект Runway ML має зробити машинне навчання більш зручним для широкої аудиторії, особливо для творців. Runway ML може виділяти об’єкти, перенести стиль, згенерувати зображення та ін.
https://bit.ly/30kMLO2

🔹 Алгоритм Word2Vec навчився на трьох мільйонах наукових статтях з матеріалознавства визначати ключові поняття і семантичні зв'язки між ними. А потім добудував відсутні зв'язки та передбачив відкриття термоелектричних матеріалів.
В одному з досліджень у нейромережу завантажили тільки публікації до 2009 року, а алгоритм передбачив термоелектричний матеріал, який був відкритий тільки в 2012 році.
https://go.nature.com/2JwieXM

🔸 Як data science спеціалісти витрачають час на проект?
Залежно від позиції змінюється процентне співвідношення часу на окремі етапи проекту. Наприклад, аналітики даних витрачають близько 27% часу на очищення даних, тоді як research scientists — близько 20%. Аналітики даних та бізнес аналітики витрачають близько 16% часу на вибір моделі, а software engineers — близько 22%.
https://bit.ly/2V6Y8GH


🔹 Подія партнера
“Kubeflow, MLFlow and Beyond — Augmenting ML Delivery”
Спікер: Степан Пушкарев, CTO of Provectus
Участь безкоштовна. Реєстрація: http://bit.ly/MLworkflowODSCWebinar


🔴 Ми відкрили реєстрацію на 7 конференцію Data Science UA. Встигніть придбати квиток за найнижчою ціною, адже пропозиція обмежена лише 50!
https://bit.ly/2XGjW1K

​​#DSUAдайджест

Новини цього тижня:

🔸 DataRobot допоможе забезпечувати постійний доступ до води. Звісно, за допомогою штучного інтелекту.
Компанія проаналізувала більше 500 000 точок даних, щоб спрогнозувати розриви постачання води у деяких країнах. Рішення від DataRobot допоможе керувати водопостачанням у понад 26 000 пунктах, які щодня обслуговують більше 2 000 000 людей.
https://bit.ly/2JO33rS

🔸 Нейромережа генерує 3D-модель об'єкта на основі його нарису.
На вході модель отримує ескіз об'єкта в растровому форматі. На виході генерує з ескізу 3D об’єкт.
На відміну від попередніх методів ця нейромережа дозволяє достовірно відтворити межі об'єкта.
https://bit.ly/2XROHkl

🔸 Дослідження парфумів показало, що поєднання певних ароматів має велику ймовірність комерційного успіху. Для дослідження взяли інформацію про 1047 нот ароматів, присутніх у 10,599 парфумах.
Наприклад, лаванда і герань часто присутні у всій вибірці ароматів, і при цьому частіше звичайного входили до складу ароматів з найвищими продажами. З іншого боку, деякі рідкісні акорди та ноти, - наприклад, жасмин з м'ятою або мускус з ветівером і ваніллю, - значно сильніше корелювали з комерційним успіхом.
https://bit.ly/2JhRDO7

🔹 Перші 50 квитків на конференцію Data Science UA швиденько розпродаються. Встигніть придбати свій квиток за найнижчою ціною: https://bit.ly/2XMyj3N

​​Перші 50 вже закінчуються. І, можливо, це станеться сьогодні 😮

Встигніть зареєструватися на Data Science UA Conference за найкращою пропозицією.

Залишилося 4 квитки, які можна придбати тут: https://bit.ly/2XMyj3N

​​7 та 8 вересня відбудеться курс «Data Science, Analytics and AI» з Oleksandr Romanko, Senior Research Analyst, Watson Financial Services, IBM Canada.

Олександр розповість про основи аналізу даних, побудову моделей та штучний інтелект в IBM Canada.

За 2 дні курсу ви:
- навчитеся впорядковувати та “чистити” дані;
- структуруєте знання про data science алгоритми;
- дізнаєтеся про побудову моделей за допомогою Python;
- навчитеся критично аналізувати результати моделювання;
- зможете приймати рішення на основі отриманих результатів.

Для кого розроблено курс:
- junior — middle розробників;
- бізнес та фінансових аналітиків;
- junior data scientists;
- менеджерів, які хочуть працювати з даними;
- студентів.

Більше деталей про курс на сторінці у Фейсбук: https://www.facebook.com/events/2101130583523003/

Квитки: https://teeko.io/event/kurs-oleksandra-romanko-data-science-analytics-and-ai

​​#DSUAдайджест

🔹Дослідники з Google представили новий фреймворк BlazeFace, який прискорює розпізнавання облич.
BlazeFace попередньо навчався на наборі даних з 66 000 зображень та показав середню точність 98,61%.
https://bit.ly/32SSCwd

🔹 IBM виклала у відкритий доступ вихідний код трьох своїх ШІ для боротьби з раком.
PaccMann за допомогою Deep Learning допомагає знаходити необхідні складові для ліків.
https://github.com/drugilsberg/paccmann
INtERAcT автоматично переглядає медичні журнали і шукає в них важливі відкриття, пов'язані з лікуванням раку.
https://github.com/drugilsberg/interact
PIMKL допомагає лікарям вибудовувати процес лікування з урахуванням індивідуальних потреб пацієнтів.
https://github.com/IBM/mimkl

🔹 Компанія Audible анонсувала нову функцію для додатку Audible Captions, яка використовуватиме машинне навчання для транскрипції аудіокниг. Користувачі зможуть увімкнути «субтитри», які відображатимуться на екрані паралельно зі звукозаписом.
Сервіс не купував права на книги, натомість його ШІ розпізнав мову диктора й переніс у текстовий вигляд. Видавці стривожені 🧐
https://bit.ly/2JYsasq

🔹 Компанія Grid Dynamics вирішила навчити нейромережу знаходити окремий шуруп або болт у величезному каталозі інтернет-магазину лише за однію фотографією.
Задача виявилася непростою, бо ж шурупи та болти схожі один на одного. До того ж кожен виробник по-різному вказує їх опис.
https://bit.ly/2Mn8voS


🔷 7-8 вересня відбудеться курс «Data Science, Analytics and AI» з Олександром Романко.
Деталі 👉 https://www.facebook.com/events/2101130583523003

Prosto25

Це просто промокод на -25% на конференцію Data Science UA.
Хто з вас планував придбати свій квиток? Двоє перших зможуть зробити це з непоганою знижкою 😉

https://bit.ly/2XMyj3N

​​#DSUAдайджест

🔹Штучний інтелект може не лише створювати музику, картини, знаходити стиглий салат айсберг та зрізати його, а й генерувати ідеї для рекламних текстів.
Банк Chase говорить, що рекламні оголошення, створені ШІ Persado, працюють краще, ніж написані людьми, адже більший відсоток споживачів клікає на них. Порівняйте й ви оголошення, написане людьми: "Access cash from the equity in your home". Та варіант ШІ Persado: "It’s true — You can unlock cash from the equity in your home".
https://bit.ly/2YvNU8a

🔹Vegebot на основі ШІ може визначити ступінь дозрівання салату айсберг з 91% точністю та зрізати стиглі качани 😄
https://bit.ly/30iUlIR

🔹Відредагувати фото, самостійно навчити нейромережу, згенерувати неіснуючу людину чи замінити обличчя на фото. Або ж ви хочете створити логотип.
Декілька сервісів, на яких можна перевірити роботу штучного інтелекту.
https://bit.ly/2LZ6oYM

🔹Вероніка Тамайо Флорес, Head of Consulting, та спікер на наших заходах і друг Data Science UA – Олександр Савсуненко виступають на Kyiv AI 5.0: AI / ML algorithms for business applications. Cases study😃
За промокодом UNIT4DSUA діє знижка на 20%

​​Ви вже чули, що до нас приїжджає неймовірно крутий спікер із Salesforce? Romain Paulus, Lead Research Scientist, Salesforce 😃

Ми вирішили скористатися нагодою, щоб поставити кілька запитань йому.

Гадаємо, вам теж буде цікаво 😉

- Чому вирішили піти в Data Science? Де ви навчалися?
- Спочатку вивчав інформатику у коледжі, але там не було класів з інформатики. Я дізнався про AI, ML та NLP завдяки безкоштовним онлайн-курсам на Coursera та Udacity. Мені було цікаво дізнатися більше і здивувало те, як легко було дізнатися про основи, враховуючи мої знання з інформатики та лінійної алгебри. Я вдосконалив свої навички завдяки програмі обміну в дослідницькій лабораторії Стенфорда, і почав свою професійну кар’єру незабаром після цього.

- Розкажіть про свій перший ІТ-проект?
- Коли я ще навчався в коледжі, я став молодшим консультантом та працював над проектом доставки їжі разом з двома іншими однокласниками. Я відповідав за бекенд та API, тоді як вони працювали над веб-додатком. Оглядаючися назад, я думаю, якби ми знали про інші корисні додатки — це б значно спростило нашу роботу!

- Чи відвідуєте ви конференції?
- Так, мені подобається відвідувати основні конференції зі штучного інтелекту, машинного навчання та NLP, такі як NeurIPS, ICLR, EMNLP та ICML.
Тут ви зустрічаєте чимало світових лідерів та інноваторів у сфері машинного навчання, а також дослідників та студентів з різних сфер. Інколи, отримати візи на ці міжнародні конференції стає довгою і затяжною справо. Тож, не забудьте заздалегідь попіклуватися про це.

- Які мови програмування ви користуєтеся щодня, а які — інколи?
- Оскільки мій шлях почався з веб-розробки, мені довелося багато вивчати JavaScript, Python та Ruby. Сьогодні, як Deep learning researcher, я здебільшого використовую Python у поєднанні з фреймворком PyTorch. Мої знання JavaScript все-таки корисні час від часу, коли мені потрібно створити візуальні інтерактивні демонстрації для ілюстрації моїх моделей.

- Що ви очікуєте від України та як ви оцінюєте її позицію на світовому ринку ІТ?
- Я ще не був в Україні, але я знаю дуже багато розумних та креативних людей звідти. Але я можу сказати, що Україна має великий потенціал.

Реєстрація на Data Science UA Conference: https://bit.ly/2XMyj3N

​​#DSUAдайджест

🔹Сайт з 1223 задачами машинного навчання, які розбиті по розділах, з публічними датасетами і методами, що найкраще вирішують задачу в кожному датасеті.
Ви можете самі редагувати та додавати дані.
https://bit.ly/33vjBOK

🔹Система AI Bar завдяки розпізнаванню облич визначає наступного у черзі за барну стійку.
Вона складається з камери, дисплея і спеціальної програми. Камера, спрямована на людей, транслює картинку на екран. Технологія розпізнавання облич запам'ятовує, в якій послідовності відвідувачі підходили до барної стійки, і позначає їх номером. Якщо AI Bar засумнівається, чи повнолітній клієнт, то запропонує бармену перевірити паспорт.
https://bit.ly/2KG8MAI

🔹Проект How to Generate (Almost) Anything створює нейромережі, які генерують музику, кулінарні рецепти, предмети одягу, парфуми, графіті, п'єси, ювелірні прикраси і навіть віруси.
https://bit.ly/31yAWnM

🔹Зараз популярні інструменти — машинне навчання та штучний інтелект. Чому так? За останні 5-10 років ці технології дозволили нам вирішити деякі практичні завдання, які до цього не були вирішені: як-от розпізнавання зображень. І вважається, що аналітика даних та штучний інтелект продовжать покращувати ухвалення рішень у сферах, де людям необхідно до декількох секунд для цього процесу.
https://bit.ly/2MbWgMo

7-8 вересня на курсі Олександра Романко «Data Science, Analytics and AI», можна буде дізнатисчя більше про різні інструменти аналізу даних та машинного навчання.
https://data-science.com.ua/courses/data-science-analytics-ai/


Події наступного тижня:

🔸Подайся до Innovating Justice Challenge від 1991 Open Data Incubator

🔸 Act like a pro: HR-брендинг и корпоративная культура від IT Education Academy

​​#DSUAдайджест

🔹 У Бостоні система перевезення школярів чи не найдорожча в Америці. Але завдяки новому алгоритму руху шкільних автобусів за рік там зекономили 5 млн доларів.
Коли запустили алгоритм уперше, в 2018 році, вдалося скоротити маршрут на 20%, зменшити кількість автобусів на 50.
https://bit.ly/31EWmjs

🔹 Тепер гани створюють принти для футболок.
Зображення створюються за допомогою нейронної мережі StyleGAN, натренованої на 40 000 зображень сучасного мистецтва. Кожні 30 секунд з'являються 9 нових зображень, а старі видаляються.
https://bit.ly/2Mn3qO1

🔹 Алгоритми машинного навчання можуть класифікувати хірургічну експертизу завдяки технології VR.
Дослідники зібрали 50 учасників-студентів, яких згодом розділили за професійним рівнем. Вони брали участь у 250 модельованих резекціях пухлин. Рівень професійності хірургів визначали за допомогою різних алгоритмів, які включали показники продуктивності, пов'язані з рухом та силою інструменту, резекцією тканин та кровотечею, що утворюються з вихідних даних симулятора.
https://bit.ly/2z7VaZs

🔹Data Science UA дарує 5 квитків на нашу конференцію за історію!
Умови: https://www.facebook.com/604072696439914/posts/1190859657761212?s=100003111036693&sfns=mo

​​14 вересня відбудеться Data & Analytics Meet-up у Ciklum в Києві!

Участь у заході безкоштовна! Обов’язковою є реєстрація за лінком до 9 вересня: https://forms.gle/YgQkLUUv1fkV7955A
Кількість місць обмежена, тому підтвердження реєстрації та запрошення будуть надіслані протягом 9-12 вересня.

Серед спікерів заходу:

🔹Євген Недашківський
DBA/Developer – AllStars-IT Ukraine
Тема: Узгодженість, паралелізм та блокування в сучасних базах даних.

🔹Євген Полонiчко
Senior Software Developer – ELEKS
Тема: Архітектура сучасного сховища даних

🔹Євген Бобров
Розробник платформних сервісів, YouScan
Тема доповіді: Літаємо з Великими Даними економ класом
Big data = Big money?

🔹Іван Драгун
Principal Data Analyst, Frag Lab
Тема: Інженерія даних в ігровій індустрії

🔹Олександр Бондаренко
Big Data Engineer, Ciklum

Деталі будуть на Фейсбук: https://www.facebook.com/events/1111421472390908/?ti=icl

​​З Днем Незалежності, Україно!

Незалежність – це не лише про свободу. Незалежність – це ідея, яка об’єднує народ!

До свята ми підготували знижки -28% на конференцію Data Science UA та курс «Data Science, Analytics and AI»!

Конференція Data Science UA 19 жовтня в Києві.
https://bit.ly/2XMyj3N
Промокод: Conference_28

Курс «Data Science, Analytics and AI» 7-8 вересня в Києві.
https://bit.ly/33aFfaT
Промокод: Course_28

Промокоди на знижку діють лише на 5 перших квитків.