​​​​#DSUAдайджест

🔹 Тема штучного інтелекту наразі найбільш розвинута, ніж будь-коли, але фільми і серіали про AI ми спостерігаємо вже давно, чи не так? Підготували для вас підбірку найкращих, на наш суб‘єктивний погляд, фільмів та серіалів про AI:
https://bit.ly/2uGREqF

🔹 Нічого незвичного, просто Адам Севідж з "Руйнівників міфів" катається в кареті, запряженій в робота Boston Dynamics
https://bit.ly/37ueezO

🔹Створювати музику в FL Studio, Cubase, Mixcraft та інших наворочених програмах, коли є перевірений Excel?
YouTube-блогер показав, що записувати композиції можна навіть в Microsoft Excel. Хоча Excel не генерує звук, електронна таблиця виступає у вигляді MIDI-контролера, що запускає звуки у визначеній послідовності. Маркери «x» він розміщує в комірках, прив'язаних до того чи іншого інструменту.
https://bit.ly/2UVbg4R

Новини партнерів:

🔹 Давно не можете знайти якісні онлайн-курси?
Data Science UA спішить на допомогу. Ми знаємо чудовий практичний курс: «Виявлення об'єктів за допомогою PyTorch».
Реєстрація за посиланням — https://learnml.today/?rid=datascienceua

🔹 Команда ITEM запрошує вас на продуктивну… ПРОДУКТОВУ весну!
Product Spring 2020 - цикл інтенсивів для продуктових команд, які відбудуться у Києві, UNIT.City - https://bit.ly/31LHO2O
На вас чекають 3 інтенсивних івенти:
27.03 - Product Strategies and Plans
25.04 - Customer Retention
27.05 - Product Management Frameworks Battle.

​​🙊 Буває, що про важливі, корисні конференції дізнаєшся вже по фотографіях з заходу, з викладених в мережу доповідей і захоплених статусах колег.

🔥 Є спосіб не пропускати актуальні івенти, заздалегідь планувати відрядження і бюджети на навчання.

🚀 Представляємо канал наших друзів @gde_konfa, який допоможе вам бути в курсі всіх цікавих конференцій з маркетингу, project, product менеджменту, data science в Україні і не тільки!

⚠️ А ще на каналі часто публікуються унікальні промокоди на івенти.

Ми випустили наш перший влог!
Інтерв'ю з Борисом Працюком, CTO, Scalarr. Говоримо про змагання Kaggle, захист данних та антифрод. Всім дивитися 🙂
До речі, ми розігруємо цікаву книжку Насіма Талеба (а ще офер в Scalarr 😆❓). Обов'язково додивіться до кінця.

https://youtu.be/HXTRG88lX9U

​​Уже завтра! Чекаємо усіх на Data Science Meetup 👉 Залишився один день, щоб купити квиток.
Реєстрація — https://data-science.com.ua/en/events/data-science-meetup/

Нагадуємо:
Дата і час: 25 лютого, 19:00-21:00.
Локація: Creative Quarter, Gulliver, вежа Б (вхід біля Ощад банку), 12 поверх, Спортивна площа, 1a, Київ.

Спікери:

🔹 Michael Korkin, CTO at Everguard
Тема доповіді: How to improve safety in dangerous industrial workspaces with CV and sensor fusion

🔹 Борис Працюк, CTO, Scalarr
Тема виступу: How Big Data and Data Science help fight with fraud

🔹 Олександр Савсуненко, Senior Research Engineer
Тема виступу: Levelling up your data flow

Залишилося 15 місць.
Чекаємо на вас!

​​Вакансії від Data Science UA:

🔹 3D Machine learning engineer
https://jobs.dou.ua/companies/data-science-ua/vacancies/115351/

🔹 Game physics engineer
https://jobs.dou.ua/companies/data-science-ua/vacancies/115348/

🔹 Machine Learning Engineer (Middle and Senior)
https://jobs.dou.ua/companies/data-science-ua/vacancies/98855/

🔹 Full-Stack Web Developer (Python backend)
https://jobs.dou.ua/companies/data-science-ua/vacancies/114720/

🔹 Deep Learning Research Engineer
https://jobs.dou.ua/companies/data-science-ua/vacancies/114719/

Більше вакансій можна знайти на сайті: https://data-science.com.ua/recruiting/for-candidates/

Свої резюме надсилайте на cv@data-science.com.ua 😉

Розповідаємо вам про благодійний івент Як тренуватися кожен день, коли працюєш 24х7, що відбудеться 29 лютого у Creative Quarter.

3️⃣ причини піти на івент:

1. Ви любите спорт, та хочете почути лекції та поради від топових спікерів (у багатьох наразі недоступна особиста консультація, адже все заброньовано).
2. Допомогти учасникам "команди 60+" у запливі на озері Орта в Італії в червні 2020 року у міжнародних змаганнях Oceanman.
3. Знайти нові круті знайомства та корисно провести суботу разом!

Реєстрація >> https://bit.ly/2Uolomz

​​Сьогодні дивимось друге відео "Data Science UA Talks"!

Data Science UA Talks — серія відео, де дата саєнтисти, менеджери, розробники, аналітики та й не тільки, розповідають про свою роботу, звідки черпають ідеї для нових проектів та діляться tips&tricks.

Наш гість — Олександр Обедніков, Software Development Manager

Олександр має великий досвід в області аналізу звуку та комп’ютерного зору, класичному Machine Learning і Deep Learning. Раніше викладав машинне навчання в LITS Kharkiv і проводив воркшопи в CS@UCU, KWSchool з аналізу даних.

​​Завтра, 3 березня, Data Science UA проводить другий мітап з науки про дані, де Назар Шматко та Філіп Шурпик з RefaceAI розкажуть про свій власний досвід роботи з алгоритмами машинного навчання.

Чим займаються в RefaceAI?

Тут створили неймовірно крутий додаток для Faceswap, у якому можна замінити обличчя однієї людини на другу. При цьому зберігається міміка другої особи, а не просто копіюється та вставляється на перше обличчя як маска. Ця революційна технологія дозволяє отримати набагато точніше та реалістичніше поєднання двох облич.
Їх додаток дозволяє користувачу змінювати обличчя статуям, картинам, персонажам мультфільмів або персонажам улюблених комп'ютерних ігор.

Все тримається на GAN'ах, про що хлопці й будуть говорити 3 березня.
Хочете дізнатися більше, тоді приходьте на Data Science Meetup #2!

Реєстрація: https://data-science.com.ua/events/data-science-meetup-2/

Давненько ми вас не радували промокодами.
Що ж, сьогодні ділимося промокодом на знижку 20% на Data Science Meetup, який діє лише на 5 активацій: DSUA_Spring

​​А ви знали, що серед data-related професій лише 40% знають NoSQl?

Хочете більше цікавих інсайтів – проходьте наше зарплатне анкетування.
Ось посилання: http://tiny.cc/1a45jz

​​Ми впевнені, що найкращі подарунки ті, які відкривають нові можливості. Тож, хочемо полегшити вам потуги вибору подарунку до 8 березня й поділитися цікавою акцією!

До 23:59 8 березня можна придбати 2 квитка на Data Science UA Conference за ціною одного.

Придбати квитки: https://bit.ly/2xawr99

Друзі, нещодавно мер міста Києва зробив офіційну заяву щодо введення карантину та обмеження масових заходів.
Зараз консультуємося з юристами щодо проведення нашої конференції 14 березня. Як тільки дізнаємось усі деталі, ми вам відповімо та зробимо офіційну заяву.
А поки без паніки.

Слідкуйте за інформацією в наших соц. мережах.

Доброго вечора!

Сьогодні отримали чимало запитань щодо проведення конференції Data Science UA 14 березня (в цю суботу).

Згідно з рішенням КМДА від 11 березня «Про обмеження масових заходів у Києві», ми не можемо ризикувати здоров’ям наших учасників, спікерів й партнерів. Крім того, ми робимо все можливе, щоб виконати вимоги влади.

Тому наша команда вирішила провести цю конференцію онлайн 14 березня. Програма залишається тією, що є на сайті (таймінг з 10:00 до 19:00). Більшість спікерів вже погодилися виступати онлайн.
Також ми надаємо всім учасникам цієї конференції знижку 30% на квиток на осінню конференцію Data Science UA. Дату майбутньої конференції оголосимо влітку.

Якщо вам такий варіант не підходить й ви не зможете приєднатися до трансляції, ми можемо перенести квиток на нашу наступку конференції. У цьому випадку, напишіть нам на пошту (info@data-science.com.ua) до 20:00 13 березня.

Детальну інформацію про онлайн-трансляцію ми надішлемо в суботу зранку.

Щоб підготувати конференцію команда витратила чимало зусиль та часу. Нам дуже прикро, що не вийде зустрітися та поспілкуватися з учасниками, спікерами й партнерами вживу.

Віримо та сподіваємося, що незабаром все налагодиться та ми зустрінемося на наших мітапах, курсах чи інших заходах.

Будьте здорові

Доброго вечору, друзі.

Вже завтра о 10:00 почнеться наша онлайн-конференція. Не забудьте перевірити вашу пошту — там знайдете інструкції щодо трансляції та лінк на онлайн-конференцію.

Зараз ви можете ознайомитися зі спікерами та описом доповідей на сайті: https://conference.data-science.com.ua/

До речі, відкриття конференції від Олеся Петріва буде на технічному потоці.

Ще раз дякуємо усім за розуміння та підтримку! Впевнені, що новий формат конференції стане новим починанням для нас усіх та пройде круто та пізнавально.

Гарного перегляду!

​​З почином нас усіх! Перша онлайн конференція Data Science UA пройшла успішно, не зважаючи на обставини напередодні! 😇

Неймовірно вдячні за підтримку, час та знання нашим спікерам: Олесь Петрів, Михайло Соколов, Mohamed-Achref Maiza, Владислав Завадський, Олександр Шевченко, Костянтин Радченко, Сергій Тюрін, Микола Максименко, Dr. Luis Moreira-Matias, Владислав Горбатюк, Сергій Курсон, Андрій Нікішаєв, Раід Арфуа, Юлія Головко, Марина Мунтаніол, Борис Працюк, Джастін Шенк, Олександр Гончар, Michael Korkin - дякуємо!

Для декількох спікерів це був перший досвід проведення лекцій онлайн, який аж ніяк не поступився звичним нам оффлайн доповідям. Дякуємо!

Data Science UA Conference не була б такою крутою без ведучих: Євгенії та Ніки, дякуємо за ваші інструкції учасникам по новому формату та позитивний настрій.

Проводили конференцію в найкомфортнішому офісі Creative Quarter. Дуже любимо ♥️

Ну і звичайно, дякуємо вам, учасники, за розуміння та сприйняття нового формату. Сподіваємось, що вам сподобалось. Пишіть свої враження у коментарях.

Аби ми ставали краще для вас, заповніть, будь ласка, фідбек форму - https://forms.gle/aLhwQ4qUs5WM2GXp7

Для нас дуже важливий ваш відгук❗️

Міцного здоров'я, друзі. До зустрічі особисто!

​​У відповідь на пандемію COVID-19 Білий дім та коаліція провідних дослідницьких груп підготували набір даних відкритих досліджень COVID-19 (CORD-19).

CORD-19 — це ресурс із понад 29 000 наукових статей, у тому числі 13 000 з повним текстом про COVID-19, SARS-CoV-2 та пов'язані з ним коронавіруси.

Kaggle обіцяє переможцю приз за виконане завдання у розмірі 1000 доларів. Читайте більше 👇
https://www.kaggle.com/allen-institute-for-ai/CORD-19-research-challenge

​​Перший тиждень карантину позаду. Сподіваємося, що всі мали продуктивний тиждень у новому форматі.
Так як зараз є трохи більше часу на себе, то чому б його не використати на навчання, подумали ми й зробили кілька цікавих підбірок.

🔹 Курси з ML та DL.

🔹 Вісім курсів з математики, статистики та Python.

🔹 Шість цікавих змагань з data science на Kaggle.

🔹 DataRobot відкриває свою платформу для тих, хто бере участь у змаганнях Kaggle, пов’язаних з COVID-19.

Також читайте нещодавню статтю на DOU про перехід ІТ компаній на дистанційну роботу. У статті СЕО Data Science UA - Олександра - поділилася досвідом зміни формату конференції за кілька днів.

Ми вже не можемо просто сидіти на карантині й хочемо робити якісь цікаві заходи. Поділіться, будь ласка, чи хотіли б ви послухати лекцію або курс з data science?
А в коментарях розкажіть, які теми для вас найцікавіші 🙂

#DSUA_Partner

Івент: онлайн-курси "Введення в Machine Learning"
Старт 4 травня, ціна 6000 грн.

Короткий опис:
===
Введення в машинне навчання за 10 занять із теоретичним і практичним зануренням в лінійну і логістичну регресію, кластеризації та нейронні мережі. Курс підійде як для технічних фахівців, так і для тих, хто просто хоче отримати огляд методів ML.
===

Повний опис:
===
Запрошуємо на онлайн-курси машинного навчання (Machine Learning)!
Детальніше про курс:
https://ml-courses.tilda.ws/?group=2.0


Якщо у тебе немає досвіду роботи з ML, але ти хочеш дізнатися, як це працює і що можна робити з його допомогою, ти потрапив за адресою.

За 10 занять ми розберемо в теорії і на практиці найпопулярніші алгоритми ML:
- лінійну і логістичну регресію;
- нейронні мережі;
- деякі методи кластеризації.

Ти отримаєш глибоке розуміння математичного бекграунду машинного навчання і навчишся відчувати, які завдання можна вирішувати з його застосуванням. Крім того, ти засвоїш на практиці базові можливості потужної бібліотеки sklearn.

Навчання супроводжується домашніми завданнями з їхнім аналізом.

На кого розрахований курс?
На тих, хто працює в IT та хоче розширити свої горизонти, познайомившись з ML.
На тих, хто має базові знання про ML і хоче їх систематизувати.
На тих, хто не планує безпосередньо реалізовувати ML-алгоритми, але хоче зрозуміти, як саме вони дозволяють працювати з даними (наприклад, бізнес-аналітики).

Що потрібно знати, щоб навчатися на курсі?
Навчання проходить з нуля, але може стати більш ефективним, якщо у тебе є досвід програмування на будь-якій мові (в ідеалі на Python) і немає стійкої відрази при слові "математика".

Про викладача
Автор і викладач курсу - Олександр Певзнер. Фізик-теоретик, тімлідер в компанії OWOX, в минулому один з керівників групи Data Science в компанії Planexta, сертифікований фахівець в області машинного навчання.

Контакти викладача:
LinkedIn: https://www.linkedin.com/in/alexander-pevzner-9a712b7a/
Телефон: +380675632037 (Telegram, Viber, WhatsApp)
E-Mail: a.pevzner.dp@gmail.com


Детальніше про курс:
https://ml-courses.tilda.ws/?group=2.0

​​7 квітня, 19:00-20:00
Why do generative models (not) work?
Online meetup

На початку квітня Філіп Кофман проведе online meetup, де поділиться базовими знаннями про прості генеративні моделі, покаже, як вони працюють та трохи пограє з вашою інтуїцією. Усі кошти за придбані квитки підуть на продуктові набори пенсіонерам у благодійний фонд Життєлюб.

Ціна за один квиток = продуктовий набір. Ви можете допомогти тисячам життєлюбів України залишатися вдома та купити більше за лінком — https://bit.ly/2WOWM7M

Реєстрація >>> https://bit.ly/3anWV63


Філіп Кофман, Deep Learning researcher.

Цього року Філіп закінчив магістерську програму в Українському католицькому університеті. Під час навчання в університеті він брав участь у міжнародному конкурсі програмування ACM ICPC та досяг чудових результатів на півфіналі. Цьому сприяло навчання в іншому місці — Яндекс-школі аналізу даних. Його захоплення алгоритмами та складними завданнями поєднувалося з бажанням вирішувати бізнес-проблеми, тож Філіп обрав для себе Data Analysis. Вже більше 3-х років у цій галузі, працював в таких компаніях як MMI та TrueConf. До його професійних інтересів входять глибинні генеративні моделі, до цього працював над проблемами прогнозування часових рядів.

У цій лекції Філіп поділиться базовими знаннями про прості генеративні моделі, покаже, як вони працюють та трохи пограє з вашою інтуїцією. Сучасні генеративні моделі можуть творити диво! Десятки дослідницьких робіт описують магічні методи генерації для тварин, крутих картинок тощо. Однак на практиці ми стикаємося з безліччю проблем і болем під час тренування моделей. Вони можуть не мати хорошої властивості генерації через:

📌 поганий dataset;
📌 низьку пропускну здатність нейронних мереж;
📌 занадто простий або, навпаки, складний розподіл генерованих даних;
📌 та безліч іншого :)

У цій лекції ви дізнаєтесь кілька хитрощів щодо вдосконалення моделей, заглибитесь у розуміння complex generation pipeline, краще зрозумієте проблеми та як їх вирішити.
Якщо ви не впевнені, спробуйте виконати четверте завдання на цьому сайті - https://poloclub.github.io/ganlab/