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.
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
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!
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!
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
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.
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 🙂
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
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
ml-courses.tilda.ws
Курс "Введення в машинне навчання"
Опануйте алгоритми машинного навчання за 10 занять
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/
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/
Друзі, аби ви не сумували на карантині, ми робимо усе для вашого розвитку. Хочете дізнатися про можливості під час кризи, або як використовувати аналітику даних та штучний інтелект для моделювання розповсюдження коронавірусу? І це тільки початок!
6 квітня з 19:00 по 20:30, Олександр Романко проведе вебінар: "Data analytics and AI in turbulent times. Opportunities for us"
Ми поговоримо про використання аналітики даних, методів Монте-Карло та штучного інтелекту для моделювання розповсюдження коронавірусу, планування заходів з стримання розповсюдження пандемії і моделювання виходу з кризи. Також поговоримо про можливості під час кризи. Одна з них — це більш гнучке планування своєї освіти на основі аналітики даних та отримання навичок в тих галузях, які будуть необхідні в посткризовому світі.
Усі кошти за придбані квитки підуть на продуктові набори пенсіонерам у благодійний фонд Життєлюб. Олександр Романко від себе виділить таку ж суму, яку нам вдасться зібрати разом.
Ціна за один квиток = продуктовий набір. Ви можете допомогти тисячам життєлюбів України залишатися вдома, купуйте більше за лінком — https://bit.ly/2WOWM7M
6 квітня з 19:00 по 20:30, Олександр Романко проведе вебінар: "Data analytics and AI in turbulent times. Opportunities for us"
Ми поговоримо про використання аналітики даних, методів Монте-Карло та штучного інтелекту для моделювання розповсюдження коронавірусу, планування заходів з стримання розповсюдження пандемії і моделювання виходу з кризи. Також поговоримо про можливості під час кризи. Одна з них — це більш гнучке планування своєї освіти на основі аналітики даних та отримання навичок в тих галузях, які будуть необхідні в посткризовому світі.
Усі кошти за придбані квитки підуть на продуктові набори пенсіонерам у благодійний фонд Життєлюб. Олександр Романко від себе виділить таку ж суму, яку нам вдасться зібрати разом.
Ціна за один квиток = продуктовий набір. Ви можете допомогти тисячам життєлюбів України залишатися вдома, купуйте більше за лінком — https://bit.ly/2WOWM7M
Data Science UA рекомендує❗️
Друзі, до вашої уваги цікава стаття, як Artur Kiulian разом з друзями-AI спеціалістами працюють 24/7, аби допомогти суспільству побороти коронавірус.
Якщо вам цікаво та ви хочете допомогти — приєднуйтесь! Також дуже потрібен GPU 🔥 Пишіть Артуру на Facebook за деталями.
Це варто вашої уваги, переходьте за лінком 👉
Друзі, до вашої уваги цікава стаття, як Artur Kiulian разом з друзями-AI спеціалістами працюють 24/7, аби допомогти суспільству побороти коронавірус.
Якщо вам цікаво та ви хочете допомогти — приєднуйтесь! Також дуже потрібен GPU 🔥 Пишіть Артуру на Facebook за деталями.
Це варто вашої уваги, переходьте за лінком 👉
Сьогодні 2 квітня, і в Україні вже 3 тижні як запроваджено карантин. Нам в Data Science UA стало цікаво, що роблять люди вдома 🧐
Щоб проаналізувати поведінку людей ми вирішили подивитись на Google Тренди. Це web-додаток від Google, який дозволяє проаналізувати як часто певний термін шукають по відношенню до загального обсягу пошукових запитів в різних регіонах світу і на різних мовах.
Читайте, що нам вдалось дізнатися 👇🏻
Щоб проаналізувати поведінку людей ми вирішили подивитись на Google Тренди. Це web-додаток від Google, який дозволяє проаналізувати як часто певний термін шукають по відношенню до загального обсягу пошукових запитів в різних регіонах світу і на різних мовах.
Читайте, що нам вдалось дізнатися 👇🏻
Data Science UA продовжує шукати для вас роботу мрії, адже карантин — час нових можливостей, чи не так? 🙏 У сьогоднішньому дайджесті вакансій:
👉 Deep Learning Research Engineer — https://jobs.dou.ua/companies/data-science-ua/vacancies/114719/
👉 Full-Stack Web Developer (Python backend) — https://jobs.dou.ua/companies/data-science-ua/vacancies/114720/
Компанія створює систему, яка дозволяє одному голосу звучати іншим. Ця система використовується у телебаченні, кіно, геймі та в кол-центрах. На сьогодні компанія розширює свою круту команду, яка спеціалізується на Deep Learning технологіях (DL / NLP), в розробці використовують cutting edge stack. Тут працюють найталановитіші Speech recognition фахівці, приєднуйтесь!
👉 С++ Software Engineer — https://jobs.dou.ua/companies/data-science-ua/vacancies/113805/
👉 Computer Vision Engineer — https://jobs.dou.ua/companies/data-science-ua/vacancies/113803/
Data Science UA запустив R&D центр компанії Everguard.ai в Києві. Команда займається розробкою системи та девайса, які дозволять визначати небезпеку й загрози на великих виробництвах, тим самим, зменшувати кількість травм і смертей. Якщо цікаво спробувати свої сили в классному соціальному проекті, вам сюди.
👉 Machine Learning Research Engineer — https://jobs.dou.ua/companies/data-science-ua/vacancies/108681/
👉 3D Machine learning engineer — https://jobs.dou.ua/companies/data-science-ua/vacancies/115351/
Шукаємо талановитих інженерів в стартап, який розробляє продукти, використовуючи технології Computer vision. Активно застосовують GAN нейромережі у своїй роботі. Люблять research і робити те, про що іншим страшно подумати :)
👉 Machine Learning Engineer (Middle and Senior) — https://jobs.dou.ua/companies/data-science-ua/vacancies/98855/
Ця позиція для інженера, який хотів би приєднатися до одного з найкрутіших американських продуктів у сфері entertainment. Дуже важливо, щоб людина хотіла поєднувати задачі development + ML. Приєднуйтесь до команди в Києві, де ми вже найняли перших ML інженерів!
❗️Надсилайте CV на пошту cv@data-science.com.ua
👉 Deep Learning Research Engineer — https://jobs.dou.ua/companies/data-science-ua/vacancies/114719/
👉 Full-Stack Web Developer (Python backend) — https://jobs.dou.ua/companies/data-science-ua/vacancies/114720/
Компанія створює систему, яка дозволяє одному голосу звучати іншим. Ця система використовується у телебаченні, кіно, геймі та в кол-центрах. На сьогодні компанія розширює свою круту команду, яка спеціалізується на Deep Learning технологіях (DL / NLP), в розробці використовують cutting edge stack. Тут працюють найталановитіші Speech recognition фахівці, приєднуйтесь!
👉 С++ Software Engineer — https://jobs.dou.ua/companies/data-science-ua/vacancies/113805/
👉 Computer Vision Engineer — https://jobs.dou.ua/companies/data-science-ua/vacancies/113803/
Data Science UA запустив R&D центр компанії Everguard.ai в Києві. Команда займається розробкою системи та девайса, які дозволять визначати небезпеку й загрози на великих виробництвах, тим самим, зменшувати кількість травм і смертей. Якщо цікаво спробувати свої сили в классному соціальному проекті, вам сюди.
👉 Machine Learning Research Engineer — https://jobs.dou.ua/companies/data-science-ua/vacancies/108681/
👉 3D Machine learning engineer — https://jobs.dou.ua/companies/data-science-ua/vacancies/115351/
Шукаємо талановитих інженерів в стартап, який розробляє продукти, використовуючи технології Computer vision. Активно застосовують GAN нейромережі у своїй роботі. Люблять research і робити те, про що іншим страшно подумати :)
👉 Machine Learning Engineer (Middle and Senior) — https://jobs.dou.ua/companies/data-science-ua/vacancies/98855/
Ця позиція для інженера, який хотів би приєднатися до одного з найкрутіших американських продуктів у сфері entertainment. Дуже важливо, щоб людина хотіла поєднувати задачі development + ML. Приєднуйтесь до команди в Києві, де ми вже найняли перших ML інженерів!
❗️Надсилайте CV на пошту cv@data-science.com.ua
Друзі, залишились лічені години до кінця реєстрації. Встигніть забрати свій квиток❗️
Сьогодні о 19:00 відбудеться вебінар: "Data analytics and AI in turbulent times. Opportunities for us", де Олександр Романко розповість про можливості під час кризи, як використовувати аналітику даних та штучний інтелект для моделювання розповсюдження коронавірусу та багато іншого.
Нагадуємо, що усі кошти за придбані квитки підуть на продуктові набори пенсіонерам у благодійний фонд Життєлюб.
Приєднуйтесь сьогодні: ви зможете отримати корисні знання та водночас допомогти тисячам життєлюбів України залишатися вдома!
Сьогодні о 19:00 відбудеться вебінар: "Data analytics and AI in turbulent times. Opportunities for us", де Олександр Романко розповість про можливості під час кризи, як використовувати аналітику даних та штучний інтелект для моделювання розповсюдження коронавірусу та багато іншого.
Нагадуємо, що усі кошти за придбані квитки підуть на продуктові набори пенсіонерам у благодійний фонд Життєлюб.
Приєднуйтесь сьогодні: ви зможете отримати корисні знання та водночас допомогти тисячам життєлюбів України залишатися вдома!
Менше 7 годин до початку івенту: ”Why do generative models (not) work? Online meetup”, а ви ще не купили свій квиток? 🧐 Ми впевнені, що ви хочете дізнатися про генеративні моделі більше. То чого зволікаєте?
🔥 Спікер — Філіп Кофман
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 :)
Ви дізнаєтесь кілька хитрощів щодо вдосконалення моделей, заглибитесь у розуміння complex generation pipeline, краще зрозумієте проблеми та як їх вирішити.
Усі кошти за придбані квитки підуть на продуктові набори пенсіонерам у благодійний фонд Життєлюб.
🔥 Спікер — Філіп Кофман
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 :)
Ви дізнаєтесь кілька хитрощів щодо вдосконалення моделей, заглибитесь у розуміння complex generation pipeline, краще зрозумієте проблеми та як їх вирішити.
Усі кошти за придбані квитки підуть на продуктові набори пенсіонерам у благодійний фонд Життєлюб.
Шукаєте цікаву роботу? 🔥 Ви за адресою. Ділимось актуальними вакансіями 👇🏻
Серед наших друзів є компанія — аналітичний сервіс, який показує останні тренди в кіберспорті та збирає дату з усіх відомих стрімінгових платформ в єдине місце. Розробники працюють з топ брендами кіберспорту! Зараз компанія розширюється та пропонує такі позиції:
📌 Fullstack engineer
📌 DevOps
📌 ML engineer
Основний стек, в якому працює команда:
📎 Back: Node.js, Python, Lambda, Laravel
📎 Front: vue.js, nuxt
📎 DB: MySQL, Redis, Clickhouse
📎 Docker, Kubernetes, OpenCV, TensorFlow, spaCy / GenSim / NLTK
Компанія шукає амбіційних людей, яким подобається дух стартапу та у яких є цікаві ідеї щодо розвитку продукту 🎯
Серед наших друзів є компанія — аналітичний сервіс, який показує останні тренди в кіберспорті та збирає дату з усіх відомих стрімінгових платформ в єдине місце. Розробники працюють з топ брендами кіберспорту! Зараз компанія розширюється та пропонує такі позиції:
📌 Fullstack engineer
📌 DevOps
📌 ML engineer
Основний стек, в якому працює команда:
📎 Back: Node.js, Python, Lambda, Laravel
📎 Front: vue.js, nuxt
📎 DB: MySQL, Redis, Clickhouse
📎 Docker, Kubernetes, OpenCV, TensorFlow, spaCy / GenSim / NLTK
Компанія шукає амбіційних людей, яким подобається дух стартапу та у яких є цікаві ідеї щодо розвитку продукту 🎯
Скажімо stop карантинній рутині 🛑 Data Science UA наполягає на відпочинку на вихідних, тож готуйте снеки та свої улюблені напої до перегляду цікавого документального серіалу про AI 💻
Компанію вам складе Залізна Людина! Роберт Дауні-Молодший презентував на YouTube серію коротких документалок, і його найпопулярніший екранний образ в них складно не впізнати 💪
У серіалі «Епоха штучного інтелекту» (Age of A.I.) актор розповідає про технології, які вражають уяву. Здається фільми Marvel з Тоні Старком закінчилися, а ось сам він зупинятися не збирається 🚀
В епізодах шоу Роберт Дауні-Молодший і його гості розмірковують про застосування штучного інтелекту. У рамках шоу покажуть, як працює унікальний «Проект Ейфорія» — технологія, яка дозволяє розпізнавати мову людей з важким діагнозом бокового аміотрофічного склерозу.
Сумували за Залізною Людиною?😎
https://www.youtube.com/watch?v=UwsrzCVZAb8&list=PLjq6DwYksrzz_fsWIpPcf6V7p2RNAneK
Компанію вам складе Залізна Людина! Роберт Дауні-Молодший презентував на YouTube серію коротких документалок, і його найпопулярніший екранний образ в них складно не впізнати 💪
У серіалі «Епоха штучного інтелекту» (Age of A.I.) актор розповідає про технології, які вражають уяву. Здається фільми Marvel з Тоні Старком закінчилися, а ось сам він зупинятися не збирається 🚀
В епізодах шоу Роберт Дауні-Молодший і його гості розмірковують про застосування штучного інтелекту. У рамках шоу покажуть, як працює унікальний «Проект Ейфорія» — технологія, яка дозволяє розпізнавати мову людей з важким діагнозом бокового аміотрофічного склерозу.
Сумували за Залізною Людиною?😎
https://www.youtube.com/watch?v=UwsrzCVZAb8&list=PLjq6DwYksrzz_fsWIpPcf6V7p2RNAneK
YouTube
How Far is Too Far? | The Age of A.I.
Can A.I. make music? Can it feel excitement and fear? Is it alive? Will.i.am and Mark Sagar push the limits of what a machine can do. How far is too far, and how much further can we go?
The Age of A.I. is a 8 part documentary series hosted by Robert Downey…
The Age of A.I. is a 8 part documentary series hosted by Robert Downey…
Data Science UA допомогає вам знайти роботу мрії! Дивіться наш сьогоднішній дайджест вакансій та обирайте найцікавішу для вас 🎯
📎 Full-Stack Web Developer (Python backend) — https://jobs.dou.ua/companies/data-science-ua/vacancies/114720/
Компанія створює систему, яка дозволяє одному голосу звучати іншим. Ця система використовується у телебаченні, кіно, геймі та в кол-центрах. На сьогодні компанія розширює свою круту команду, яка спеціалізується на Deep Learning технологіях (DL / NLP), в розробці використовують cutting edge stack. Тут працюють найталановитіші Speech recognition фахівці, приєднуйтесь!
📎 Python/С++ Software Engineer - https://jobs.dou.ua/companies/everguard-ai/vacancies/119157/
📎 Computer Vision Engineer — https://jobs.dou.ua/companies/data-science-ua/vacancies/113803/
Data Science UA запустив R&D центр компанії Everguard.ai в Києві. Команда займається розробкою системи та девайса, які дозволять визначати небезпеку й загрози на великих виробництвах, тим самим, зменшувати кількість травм і смертей. Якщо цікаво спробувати свої сили в классному соціальному проекті, вам сюди.
📎 3D Machine learning engineer — https://jobs.dou.ua/companies/data-science-ua/vacancies/115351/
📎 Machine Learning Research Engineer — https://jobs.dou.ua/companies/data-science-ua/vacancies/108681/
Шукаємо талановитих інженерів в стартап, який розробляє продукти, використовуючи технології Computer vision. Активно застосовують GAN нейромережі у своїй роботі. Люблять research і робити те, про що іншим страшно подумати :)
📎 Machine Learning Engineer (Middle and Senior) — https://jobs.dou.ua/companies/data-science-ua/vacancies/98855/
Ця позиція для інженера, який хотів би приєднатися до одного з найкрутіших американських продуктів у сфері entertainment. Дуже важливо, щоб людина хотіла поєднувати задачі development + ML. Приєднуйтесь до команди в Києві, де ми вже найняли перших ML інженерів!
📎 Game physics engineer - https://jobs.dou.ua/companies/data-science-ua/vacancies/115348/
Наші друзі шукають людину, яка вміє розробляти моделі фізичної взаємодії в ігрових двигунах та / або фізичних моделюваннях.
Надсилайте CV на пошту cv@data-science.com.ua 📩
📎 Full-Stack Web Developer (Python backend) — https://jobs.dou.ua/companies/data-science-ua/vacancies/114720/
Компанія створює систему, яка дозволяє одному голосу звучати іншим. Ця система використовується у телебаченні, кіно, геймі та в кол-центрах. На сьогодні компанія розширює свою круту команду, яка спеціалізується на Deep Learning технологіях (DL / NLP), в розробці використовують cutting edge stack. Тут працюють найталановитіші Speech recognition фахівці, приєднуйтесь!
📎 Python/С++ Software Engineer - https://jobs.dou.ua/companies/everguard-ai/vacancies/119157/
📎 Computer Vision Engineer — https://jobs.dou.ua/companies/data-science-ua/vacancies/113803/
Data Science UA запустив R&D центр компанії Everguard.ai в Києві. Команда займається розробкою системи та девайса, які дозволять визначати небезпеку й загрози на великих виробництвах, тим самим, зменшувати кількість травм і смертей. Якщо цікаво спробувати свої сили в классному соціальному проекті, вам сюди.
📎 3D Machine learning engineer — https://jobs.dou.ua/companies/data-science-ua/vacancies/115351/
📎 Machine Learning Research Engineer — https://jobs.dou.ua/companies/data-science-ua/vacancies/108681/
Шукаємо талановитих інженерів в стартап, який розробляє продукти, використовуючи технології Computer vision. Активно застосовують GAN нейромережі у своїй роботі. Люблять research і робити те, про що іншим страшно подумати :)
📎 Machine Learning Engineer (Middle and Senior) — https://jobs.dou.ua/companies/data-science-ua/vacancies/98855/
Ця позиція для інженера, який хотів би приєднатися до одного з найкрутіших американських продуктів у сфері entertainment. Дуже важливо, щоб людина хотіла поєднувати задачі development + ML. Приєднуйтесь до команди в Києві, де ми вже найняли перших ML інженерів!
📎 Game physics engineer - https://jobs.dou.ua/companies/data-science-ua/vacancies/115348/
Наші друзі шукають людину, яка вміє розробляти моделі фізичної взаємодії в ігрових двигунах та / або фізичних моделюваннях.
Надсилайте CV на пошту cv@data-science.com.ua 📩
Друзі, наступного вівторка, 21 квітня Вероніка Тамайо Флорес проведе вебінар "Business aspects of data science", де розповість про бізнес аспекти data science.
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/2Xur7IP
Мова доповіді — російська.
------------------------
Вероніка Тамайо Флорес, Head of Consulting, Data Science UA.
У 2018 році закінчила IE Business School (Іспанія) за спеціальністю Business Analytics and Big Data. В минулому працювала в маркетинговій та діджитал-аналітиці для рітейлу. Вероніка керує проектами із запровадження технологій data science та business intelligence в компаніях. Основна експертиза – бізнес-аналіз, бізнес-переклад (поєднання бізнесових та технічних навичок), ведення аналітичних проектів та розвиток бізнесу.
На вебінарі ви дізнаєтесь:
🔹 які типи задач існують з точки зору бізнесу та їх зв'язок з типовими задачами машинного навчання;
🔹 як технічним спеціалістам декомпозувати задачу, яку ставить бізнес;
🔹 типові помилки розробників при взаємодії з бізнесом;
🔹 чому не варто нехтувати бізнес-аналізом в data science проектах.
Вебінар буде корисний:
🔹 представникам бізнесу, які планують запуск аналітичних проектів або які мали попередній невдалий досвід роботи з ними;
🔹 розробникам, які хочуть краще порозумітись з бізнес-клієнтами.
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/2Xur7IP
Мова доповіді — російська.
------------------------
Вероніка Тамайо Флорес, Head of Consulting, Data Science UA.
У 2018 році закінчила IE Business School (Іспанія) за спеціальністю Business Analytics and Big Data. В минулому працювала в маркетинговій та діджитал-аналітиці для рітейлу. Вероніка керує проектами із запровадження технологій data science та business intelligence в компаніях. Основна експертиза – бізнес-аналіз, бізнес-переклад (поєднання бізнесових та технічних навичок), ведення аналітичних проектів та розвиток бізнесу.
На вебінарі ви дізнаєтесь:
🔹 які типи задач існують з точки зору бізнесу та їх зв'язок з типовими задачами машинного навчання;
🔹 як технічним спеціалістам декомпозувати задачу, яку ставить бізнес;
🔹 типові помилки розробників при взаємодії з бізнесом;
🔹 чому не варто нехтувати бізнес-аналізом в data science проектах.
Вебінар буде корисний:
🔹 представникам бізнесу, які планують запуск аналітичних проектів або які мали попередній невдалий досвід роботи з ними;
🔹 розробникам, які хочуть краще порозумітись з бізнес-клієнтами.
Просто про складне 😌
Під час карантину, Олександр Романко вирішив розпочати серію 10-хвилинних вебінарів про застосування аналітики даних та штучного інтелекту для вирішення як глобальних завдань, таких як моделювання та боротьба з коронавірусом, так і завдань з планування особистого розвитку.
❗️Епізод 1 присвячений моделюванню розповсюдження коронавірусу з домомогою імітаційного аналізу. В наступному ж випуску Олександр розповість, що таке експоненційні функції та як вони використовуються для моделювання кількості захворівших на коронавірус.
Долучайтеся до популярізації аналітики даних, і бережіть себе та свої близьких.
https://youtu.be/HnUmSxHvSSY
Під час карантину, Олександр Романко вирішив розпочати серію 10-хвилинних вебінарів про застосування аналітики даних та штучного інтелекту для вирішення як глобальних завдань, таких як моделювання та боротьба з коронавірусом, так і завдань з планування особистого розвитку.
❗️Епізод 1 присвячений моделюванню розповсюдження коронавірусу з домомогою імітаційного аналізу. В наступному ж випуску Олександр розповість, що таке експоненційні функції та як вони використовуються для моделювання кількості захворівших на коронавірус.
Долучайтеся до популярізації аналітики даних, і бережіть себе та свої близьких.
https://youtu.be/HnUmSxHvSSY
YouTube
Аналітика даних episode 1 - імітаційне моделювання розповсюдження коронавірусу
Перший епізод з серії про застосування аналітики даних та штучного інтелекту для моделювання важливих і цікавих завдань з повсякденного життя. Ми розберемося як з допомогою імітаційного моделювання по методу Монте-Карло можна змоделювати розповюдження коронавірусу.