Google запускає нову пошукову систему, щоб допомогти знаходити потрібні датасети
Dataset Search дозволяє знаходити набори даних будь-де, де вони розміщені, незалежно від того, чи це сайт видавця, цифрова бібліотека чи персональна веб-сторінка. Щоб створити Dataset search розробили рекомендації, які допомагають Google та іншим пошуковим системам краще розуміти зміст . Ці рекомендації містять інформацію про набори даних: хто створив набір даних, коли він був опублікований, як були зібрані дані та ін.
Наразі Dataset Search охоплює екологічні та соціальні науки, державні дані та набори даних від новинних організацій. Проте, якщо служба стане популярною, то кількість даних, які вона індексує, буде зростати.
Читайте більше за посиланням :)
Dataset Search дозволяє знаходити набори даних будь-де, де вони розміщені, незалежно від того, чи це сайт видавця, цифрова бібліотека чи персональна веб-сторінка. Щоб створити Dataset search розробили рекомендації, які допомагають Google та іншим пошуковим системам краще розуміти зміст . Ці рекомендації містять інформацію про набори даних: хто створив набір даних, коли він був опублікований, як були зібрані дані та ін.
Наразі Dataset Search охоплює екологічні та соціальні науки, державні дані та набори даних від новинних організацій. Проте, якщо служба стане популярною, то кількість даних, які вона індексує, буде зростати.
Читайте більше за посиланням :)
Проводьте вихідні цікаво та корисно!
Приходьте на Data Analytics and AI Course: Business edition у суботу та неділю :)
Олександр Романко розкаже та покаже, як застосовувати формули та алгоритми у компанії. А наші спеціальні гості поділяться реальними кейсами впровадження та використання науки про дані у бізнесі.
Дізнатись більше
Приходьте на Data Analytics and AI Course: Business edition у суботу та неділю :)
Олександр Романко розкаже та покаже, як застосовувати формули та алгоритми у компанії. А наші спеціальні гості поділяться реальними кейсами впровадження та використання науки про дані у бізнесі.
Дізнатись більше
Анонс наших друзів!
Blockchain вже близько!
BlockchainUA - головна blockchain-подія України. Два роки поспіль сильне ком'юніті в сфері блокчейн і децентралізованих технологій збирається разом, щоб поділитися один з одним досвідом і обмінятися ідеями розвитку галузі Fintech. Експерти міжнародного рівня прилетять з різних куточків світу (понад 20 країн), щоб виступити 14 вересня в Києві на BlockchainUA. Приєднуйтесь до нас і станьте частиною великої крипто спільноти!
Спілкування на одній хвилі, нові знайомства та враження - зазвичай саме так запам'ятовуються наші зустрічі, де збираються разом понад 1000 осіб.
BlockchainUA проходить в три потоки, висвітлюючи blockchain індустрію з трьох сторін: теоретичної, практичної і технічної. Ви отримаєте повний доступ до всіх потоків, а також можливість бути присутнім на будь-якому виступі спікерів і задати питання безпосередньо експертам.
Знак якості конференції - це принципи, яких ми дотримуємося:
- виступ на сцені не можна купити;
- ми не просуваємо ICO;
- це освітній і networking івент, тому Ви зможете не тільки послухати виступи, а й поспілкуватися зі спікерами особисто;
- якщо у компанії є працюючий і затребуваний користувачами продукт, то вона може презентувати свої досягнення на сцені;
- конференція неприбуткова, тому ми зберігаємо низькі ціни на квитки;
- у нас широка аудиторія: IT-експерти, крипто ентузіасти, підприємці, банкіри, представники регулятора та інші, - буде цікаво!
До зустрічі на BlockchainUA!
📌 Спеціальний промокод на 15% знижку: datascience
Blockchain вже близько!
BlockchainUA - головна blockchain-подія України. Два роки поспіль сильне ком'юніті в сфері блокчейн і децентралізованих технологій збирається разом, щоб поділитися один з одним досвідом і обмінятися ідеями розвитку галузі Fintech. Експерти міжнародного рівня прилетять з різних куточків світу (понад 20 країн), щоб виступити 14 вересня в Києві на BlockchainUA. Приєднуйтесь до нас і станьте частиною великої крипто спільноти!
Спілкування на одній хвилі, нові знайомства та враження - зазвичай саме так запам'ятовуються наші зустрічі, де збираються разом понад 1000 осіб.
BlockchainUA проходить в три потоки, висвітлюючи blockchain індустрію з трьох сторін: теоретичної, практичної і технічної. Ви отримаєте повний доступ до всіх потоків, а також можливість бути присутнім на будь-якому виступі спікерів і задати питання безпосередньо експертам.
Знак якості конференції - це принципи, яких ми дотримуємося:
- виступ на сцені не можна купити;
- ми не просуваємо ICO;
- це освітній і networking івент, тому Ви зможете не тільки послухати виступи, а й поспілкуватися зі спікерами особисто;
- якщо у компанії є працюючий і затребуваний користувачами продукт, то вона може презентувати свої досягнення на сцені;
- конференція неприбуткова, тому ми зберігаємо низькі ціни на квитки;
- у нас широка аудиторія: IT-експерти, крипто ентузіасти, підприємці, банкіри, представники регулятора та інші, - буде цікаво!
До зустрічі на BlockchainUA!
📌 Спеціальний промокод на 15% знижку: datascience
Сьогодні святкуємо День програміста ✌🏻
Кожен 256 день у році відзначає позитивні зміни, що програмісти роблять для покращення нашого повсякденного життя.
Тільки сьогодні скористайтеся промо-кодом ⚡PROGRAM25⚡, щоб отримати 25% знижку.
Квитки>>> http://data-science.com.ua/ua/conferences/data-science-ua-conference-5th/
Знижка дійсна 13 вересня до 23.59
#DSUA #datascience #datascienceua
Кожен 256 день у році відзначає позитивні зміни, що програмісти роблять для покращення нашого повсякденного життя.
Тільки сьогодні скористайтеся промо-кодом ⚡PROGRAM25⚡, щоб отримати 25% знижку.
Квитки>>> http://data-science.com.ua/ua/conferences/data-science-ua-conference-5th/
Знижка дійсна 13 вересня до 23.59
#DSUA #datascience #datascienceua
Усім цікаво, з чого почати вивчення Data Science та які ресурси використовувати, чи не так? 😉
Читайте Інтерв'ю з Данилом Анцибором, Data scientist у Talkable
25 вересня Данило виступатиме на Kyiv AI 2.0 | How to build and structure a Data Science team у UNIT.City
Читайте Інтерв'ю з Данилом Анцибором, Data scientist у Talkable
25 вересня Данило виступатиме на Kyiv AI 2.0 | How to build and structure a Data Science team у UNIT.City
Telegraph
Інтерв'ю з Данилом Анцибором, Data scientist у Talkable
Усім цікаво, з чого почати вивчення Data Science та які ресурси використовувати, чи не так? 😉 Danylo Antsybor, Data scientist у Talkable, поділився порадами з Data Science UA. А ще розказав про роботу у Talkable. ----------------- - Где и как лучше всего…
Розшукуємо талановиту молодь, щоб подарувати 5 квитків на Data Science UA Conference!
Якщо ти:
- прагнеш нових знань, знайомств та можливостей;
- цікавишся останніми технологічними розробками;
- мрієш відвідати ІТ-конференцію;
- а також, впевнений у собі та своїх силах.
Залишай свою історію та контакти тут https://docs.google.com/forms/d/e/1FAIpQLSfJr-656CcGmVEYh7KFtHyMMT2L_iBZQfzGGfBUYoPvETBcSA/viewform
Умови прості: напиши історію про себе чи чому хочеш прийти на конференцію до 15 листопада. Формат: жодних обмежень щодо об'єму, мови, змісту... Креатив вітається :)
16 листопада ми оголосимо 5 переможців.
Успіхів 🍀
Якщо ти:
- прагнеш нових знань, знайомств та можливостей;
- цікавишся останніми технологічними розробками;
- мрієш відвідати ІТ-конференцію;
- а також, впевнений у собі та своїх силах.
Залишай свою історію та контакти тут https://docs.google.com/forms/d/e/1FAIpQLSfJr-656CcGmVEYh7KFtHyMMT2L_iBZQfzGGfBUYoPvETBcSA/viewform
Умови прості: напиши історію про себе чи чому хочеш прийти на конференцію до 15 листопада. Формат: жодних обмежень щодо об'єму, мови, змісту... Креатив вітається :)
16 листопада ми оголосимо 5 переможців.
Успіхів 🍀
Data Science UA сьогодні хоче поділитись нашими стікерами 😃
Додавайте собі стікер пак, щоб ніколи не загубити
Додавайте собі стікер пак, щоб ніколи не загубити
Як гадаєте, яка погода буде 24 листопада?
Сподіваємося, що сонячна та приємна як сьогодні!
До підвищення цін на квитки залишилося 3 дні, встигніть потрапити на Конференцію Data Science UA вигідно!
Познайомтесь з кращими інженерами та розробниками, дізнайтесь реальні інсайти роботи з даними 24 листопада на Конференції Data Science UA.
Більше про спікерів»
Сподіваємося, що сонячна та приємна як сьогодні!
До підвищення цін на квитки залишилося 3 дні, встигніть потрапити на Конференцію Data Science UA вигідно!
Познайомтесь з кращими інженерами та розробниками, дізнайтесь реальні інсайти роботи з даними 24 листопада на Конференції Data Science UA.
Більше про спікерів»
3 та 4 листопада
Курс Data Science Visualization
Аналітики даних, топ менеджери, керівники та Data Scientists — ці категорії фахівців як ніхто інший розуміють цінність візуалізації даних.
3 та 4 листопада Дмитро Гузенко, Data Analyst, Luxoft проведе дводенний курс Data Science Visualization.
Придбати квитки>>
Дмитро має більше 20-років досвіду роботи в галузі автоматизації бізнес-процесів та впровадження систем ERP, 10-річний досвід роботи в системному аналізі та архітектурі бізнес-моделей, 3-річна експертиза управління даними для підвищення ефективності роботи компанії.
Має досвід роботи в галузі архітектури рішень, найкращих практик аналізу бізнес-аналізу для підвищення цінності для інвесторів.
--------------------------
⚡️ Зміст курсу ⚡️
• Введення в візуалізацію даних
• Кращі практики та методи візуалізації
• Порівняння безкоштовних платформ для візуалізації даних
• Воркшоп в групах: моделювання візуалізації на підставі вимог бізнесу
• Практична робота: розробка та публікація візуалізацій, виконаних з використанням MS Power BI Desktop, QlikView Personal Edition, Tableau Desktop Public Edition
• Практична робота: розробка візуалізації з R, бібліотеки ggplot, ggplot2, RGL, Plotly
• Практична робота: розробка візуалізації з Python, бібліотеки matplotlib, plotly, bokeh
--------------------------
✓ На курсі ви знайдете відповіді на запитання ✓:
- Практики і підходи для якісної візуалізації. Яких помилок слід уникати? Як зробити так, щоб дані говорили самі за себе і показували необхідні бізнесу інсайти?
- Що означає термін Self BI?
- Як зробити візуалізацію швидко, без програмування і надати доступ іншим до створеної візуалізації, в рамках організації або навіть за її межами?
- Як зробити це такими інструментами, за використання яких компанії б не довелося платити гроші, або вартість була б дуже доступною?
Ви отримаєте практичні навички роботи у Microsoft Power BI, QlikView і Tableau.
Також для проектів Data Science і машинного навчання необхідний більш глибокий аналіз даних, який реалізується за допомогою R та Python. Частина курсу присвячена вивченню деяких базових можливостей для візуалізації з використанням популярних бібліотек R та Python.
--------------------------
Для кого цей курс:
• Для керівників і топ менеджерів, які хочуть розуміти свої дані і розробляти дешборди і звіти самостійно
• Професіоналів ІТ, бізнес аналітиків і аналітиків даних, які прагнуть зрозуміти можливості, переваги і обмеження 3-х найпопулярніших систем для візуалізації: Power BI, QlikView, Tableau
• Data Scientists, розробників, які хочуть прискорити і спростити процес взаємодії з замовниками, швидше реагувати на зміну бізнес вимог, витрачати менше часу на отримання цінного продукту і отримувати більше інсайтів з мінімальними затратами.
Придбати квитки>>
Курс Data Science Visualization
Аналітики даних, топ менеджери, керівники та Data Scientists — ці категорії фахівців як ніхто інший розуміють цінність візуалізації даних.
3 та 4 листопада Дмитро Гузенко, Data Analyst, Luxoft проведе дводенний курс Data Science Visualization.
Придбати квитки>>
Дмитро має більше 20-років досвіду роботи в галузі автоматизації бізнес-процесів та впровадження систем ERP, 10-річний досвід роботи в системному аналізі та архітектурі бізнес-моделей, 3-річна експертиза управління даними для підвищення ефективності роботи компанії.
Має досвід роботи в галузі архітектури рішень, найкращих практик аналізу бізнес-аналізу для підвищення цінності для інвесторів.
--------------------------
⚡️ Зміст курсу ⚡️
• Введення в візуалізацію даних
• Кращі практики та методи візуалізації
• Порівняння безкоштовних платформ для візуалізації даних
• Воркшоп в групах: моделювання візуалізації на підставі вимог бізнесу
• Практична робота: розробка та публікація візуалізацій, виконаних з використанням MS Power BI Desktop, QlikView Personal Edition, Tableau Desktop Public Edition
• Практична робота: розробка візуалізації з R, бібліотеки ggplot, ggplot2, RGL, Plotly
• Практична робота: розробка візуалізації з Python, бібліотеки matplotlib, plotly, bokeh
--------------------------
✓ На курсі ви знайдете відповіді на запитання ✓:
- Практики і підходи для якісної візуалізації. Яких помилок слід уникати? Як зробити так, щоб дані говорили самі за себе і показували необхідні бізнесу інсайти?
- Що означає термін Self BI?
- Як зробити візуалізацію швидко, без програмування і надати доступ іншим до створеної візуалізації, в рамках організації або навіть за її межами?
- Як зробити це такими інструментами, за використання яких компанії б не довелося платити гроші, або вартість була б дуже доступною?
Ви отримаєте практичні навички роботи у Microsoft Power BI, QlikView і Tableau.
Також для проектів Data Science і машинного навчання необхідний більш глибокий аналіз даних, який реалізується за допомогою R та Python. Частина курсу присвячена вивченню деяких базових можливостей для візуалізації з використанням популярних бібліотек R та Python.
--------------------------
Для кого цей курс:
• Для керівників і топ менеджерів, які хочуть розуміти свої дані і розробляти дешборди і звіти самостійно
• Професіоналів ІТ, бізнес аналітиків і аналітиків даних, які прагнуть зрозуміти можливості, переваги і обмеження 3-х найпопулярніших систем для візуалізації: Power BI, QlikView, Tableau
• Data Scientists, розробників, які хочуть прискорити і спростити процес взаємодії з замовниками, швидше реагувати на зміну бізнес вимог, витрачати менше часу на отримання цінного продукту і отримувати більше інсайтів з мінімальними затратами.
Придбати квитки>>
У чому проблема збору медичних даних і кому вони потрібні - кейс компанії Mawi Solutions.
Команда студентів загорілася ідеєю превентивної медицини і хотіли запустити хмарне рішення для визначення хвороб серця на ранніх стадіях із застосуванням штучного інтелекту.
Проблемою стали дані. Для навчання алгоритму потрібні були дані як молодих людей, так і людей похилого віку.
На процес створення браслета Mawi пішло півтора року, починали з ідеї, знаючи лише базові принципи роботи схожих пристроїв.
Зараз якість сигналу пристрою не поступається за якістю даними кардіографа (99% точності щодо ЕКГ в 1 відведенні) і вимірює пульс набагато точніше звичайних оптичних пульсометрів.
Читай більше у статті: https://ain.ua/2018/10/06/kolonka-ot-mawi-solutions/
#datascienceua #datascience
Команда студентів загорілася ідеєю превентивної медицини і хотіли запустити хмарне рішення для визначення хвороб серця на ранніх стадіях із застосуванням штучного інтелекту.
Проблемою стали дані. Для навчання алгоритму потрібні були дані як молодих людей, так і людей похилого віку.
На процес створення браслета Mawi пішло півтора року, починали з ідеї, знаючи лише базові принципи роботи схожих пристроїв.
Зараз якість сигналу пристрою не поступається за якістю даними кардіографа (99% точності щодо ЕКГ в 1 відведенні) і вимірює пульс набагато точніше звичайних оптичних пульсометрів.
Читай більше у статті: https://ain.ua/2018/10/06/kolonka-ot-mawi-solutions/
#datascienceua #datascience
AIN.UA
В чем проблема сбора медицинских данных и кому они нужны — кейс компании Mawi Solutions
Три года назад мы начинали как софтверная компания. Была большая идея создать алгоритм для определения ряда болезней сердца на ранних стадиях. Команда студентов загорелась идеей превентивной медицины и хотели запустить облачное решение по определению болезней…
Не прогав шанс виграти квиток на 5-ту конференцію Data Science UA!
Що потрібно?
1. Зробити публікацію на своїй сторінці у Facebook чи Instagram про цікаві випадки, які трапились на заходах Data Science UA, або поділитися враженнями.
Перевірити налаштування приватності - має бути у публічному доступі.
2. Тегнути Data Science UA та поставити хештег #DSUA_story
3. Поставити ❤️ під публікацією.
Конкурс діє до 12 жовтня до 17:00.
Наш Facebook та Instagram
Що потрібно?
1. Зробити публікацію на своїй сторінці у Facebook чи Instagram про цікаві випадки, які трапились на заходах Data Science UA, або поділитися враженнями.
Перевірити налаштування приватності - має бути у публічному доступі.
2. Тегнути Data Science UA та поставити хештег #DSUA_story
3. Поставити ❤️ під публікацією.
Конкурс діє до 12 жовтня до 17:00.
Наш Facebook та Instagram
Чи часто тобі доводилось жалкувати про пропущені пари з вишки? Шукати курси з математики на Coursera чи YouTube?
1 та 2 грудня оновлюй та дізнавайся більше про математику на Make math great again. Basic Mathematics Course.
Марія Королюк та Марія Дворяшина отримали математичну освіту кращих університетах світу (Генуя, Оксфорд, Гамбург та Уорвік) та готові поділитись знаннями на дводенному курсі Make math great again. Basic Mathematics Course 1-2 грудня. Курс допоможе згадати основи математики за 2 дні, переглянути новітні підходи до науки та зрозуміти, як використовувати математику як компетентну перевагу. Протягом курсу виступатимуть запрошені експерти з IT-індустрії.
Кому варто відвідати цей курс:
- студентам, що прагнуть зрозуміти навіщо в університетському
курсі оптимізаційні моделі, статистика, вища математика та як ці знання перетворити у компетентні переваги для пошуку роботи або створення свого стартапу;
- junior розробникам, яким необхідно “освіжити” знання
- бізнес та фінансовим аналітикам
1 та 2 грудня оновлюй та дізнавайся більше про математику на Make math great again. Basic Mathematics Course.
Марія Королюк та Марія Дворяшина отримали математичну освіту кращих університетах світу (Генуя, Оксфорд, Гамбург та Уорвік) та готові поділитись знаннями на дводенному курсі Make math great again. Basic Mathematics Course 1-2 грудня. Курс допоможе згадати основи математики за 2 дні, переглянути новітні підходи до науки та зрозуміти, як використовувати математику як компетентну перевагу. Протягом курсу виступатимуть запрошені експерти з IT-індустрії.
Кому варто відвідати цей курс:
- студентам, що прагнуть зрозуміти навіщо в університетському
курсі оптимізаційні моделі, статистика, вища математика та як ці знання перетворити у компетентні переваги для пошуку роботи або створення свого стартапу;
- junior розробникам, яким необхідно “освіжити” знання
- бізнес та фінансовим аналітикам
Декілька корисних порад для візуалізації даних:
📌 Враховуте аудиторію. Визначтесь, чи потрібен простий звіт, чи більш складний.
📌 Не перестарайся з круговою діаграмою, виділяючи багато елементів. Можливо, гістограми чи графіки підійдуть краще.
📌 Починайте систему координат з «0».
📌 Перетворюйте складний графік на декілька простих.
📌 Визначтесь з кольором та шрифтом для візуалізації.
📌 Додайте примітки, щоб графік був зрозуміліший.
📌 Уникайте 3D.
📌 Використовуйте мапу для візуалізації даних з обережністю.
Джерело: https://www.kdnuggets.com/2018/08/data-visualization-cheatsheet.html
Дізнатись більше про візуалізацію даних ви можете на Data Science Visualization Course: https://data-science.com.ua/ua/courses/data-science-visualization-course/
#datascienceua #datascience
📌 Враховуте аудиторію. Визначтесь, чи потрібен простий звіт, чи більш складний.
📌 Не перестарайся з круговою діаграмою, виділяючи багато елементів. Можливо, гістограми чи графіки підійдуть краще.
📌 Починайте систему координат з «0».
📌 Перетворюйте складний графік на декілька простих.
📌 Визначтесь з кольором та шрифтом для візуалізації.
📌 Додайте примітки, щоб графік був зрозуміліший.
📌 Уникайте 3D.
📌 Використовуйте мапу для візуалізації даних з обережністю.
Джерело: https://www.kdnuggets.com/2018/08/data-visualization-cheatsheet.html
Дізнатись більше про візуалізацію даних ви можете на Data Science Visualization Course: https://data-science.com.ua/ua/courses/data-science-visualization-course/
#datascienceua #datascience
5 загальних помилок серед початківців у data science
1) Навчання без практики.
Одна з помилок початківців полягає у тому, щоб розібратись з багатьма поняттями, не замислюючись над їх застосуванням. Наприклад, якщо дата саєнтист початківець вивчає алгоритм, йому потрібно знати реальні застосування та обмеження для вирішення конкретної проблеми. Теорія корисна лише тоді, коли вона застосовується на практиці.
2) Покладатись лише на дані.
Основна увага приділяється лише даним, а не проблемі, яку вони намагається вирішити. Самі дані не можуть бути ключовим елементом. Вони ще повинні відповідати потребам бізнесу.
3) Ігнорування математики та статистики.
Наука про дані вимагає всебічного аналізу даних. Дуже важливі знання математики та статистики. Лінійна алгебра та обчислення є основою для розуміння таких областей, як машинне навчання та глибинне навчання. Знання статистики допоможуть встановлювати зв'язки між об'єктами даних та ефективно візуалізувати їх.
4) Намагатися дізнатись все поспіхом.
За останні роки наука про дані швидко розвивається. Усі хочуть сповна опанувати цю галузь. Початківці хочуть одразу приступити до складих областей, таких як NLP або комп'ютерне бачення. Хоча спочатку треба добре розібратись з основами ML.
5) Непослідовне навчання.
Навчання має бути безперервним. Не варто припиняти навчання, якщо певні теми стають занадто складними. Завжди можна звернутись до своїх однолітків, професіоналів або навіть обговорювати пробему на інтернет-форумах, таких як Stack Exchange, Stack Overflow або GitHub.
Читайте більше за посиланням
1) Навчання без практики.
Одна з помилок початківців полягає у тому, щоб розібратись з багатьма поняттями, не замислюючись над їх застосуванням. Наприклад, якщо дата саєнтист початківець вивчає алгоритм, йому потрібно знати реальні застосування та обмеження для вирішення конкретної проблеми. Теорія корисна лише тоді, коли вона застосовується на практиці.
2) Покладатись лише на дані.
Основна увага приділяється лише даним, а не проблемі, яку вони намагається вирішити. Самі дані не можуть бути ключовим елементом. Вони ще повинні відповідати потребам бізнесу.
3) Ігнорування математики та статистики.
Наука про дані вимагає всебічного аналізу даних. Дуже важливі знання математики та статистики. Лінійна алгебра та обчислення є основою для розуміння таких областей, як машинне навчання та глибинне навчання. Знання статистики допоможуть встановлювати зв'язки між об'єктами даних та ефективно візуалізувати їх.
4) Намагатися дізнатись все поспіхом.
За останні роки наука про дані швидко розвивається. Усі хочуть сповна опанувати цю галузь. Початківці хочуть одразу приступити до складих областей, таких як NLP або комп'ютерне бачення. Хоча спочатку треба добре розібратись з основами ML.
5) Непослідовне навчання.
Навчання має бути безперервним. Не варто припиняти навчання, якщо певні теми стають занадто складними. Завжди можна звернутись до своїх однолітків, професіоналів або навіть обговорювати пробему на інтернет-форумах, таких як Stack Exchange, Stack Overflow або GitHub.
Читайте більше за посиланням
Analytics India Magazine
Avoid These 5 Common Mistakes If You Want To Ace Data Science
It is OK to make mistakes when learning data science. However, this should not resonate as one advances their skill set and expertise.
Опівночі ціни на квитки на Data Science UA Conference підвищаться!
Встигніть придбати квиток та зекономити 600 грн.
Діють знижки 10% при купівлі від 5 квитків, 15% - від 10 квитків, 25% - для студентів.
#datascienceua #datascience #dsuaconference
Встигніть придбати квиток та зекономити 600 грн.
Діють знижки 10% при купівлі від 5 квитків, 15% - від 10 квитків, 25% - для студентів.
#datascienceua #datascience #dsuaconference
15-16 грудня за підтримки MySales Labs та OSA Hybrid Platform відбудеться курс Mathematical forecasting of market demand and sales.
Курс триватиме 2 дні та охопить бізнес й технічну сторони математичного прогнозування попиту та продажів.
———————
Спікери:
Микола Лисенко
Senior Data Scientist at OSA HP
Микола закінчив бакалаврат математичного факультету Національного дослідницького університету «Вища школа економіки» і магістратуру економічного факультету того ж університету зі спеціалізацією в економетриці та математичних методах аналізу економіки у Москві.
До того, як стати data scientist, Микола займався теоретичною математикою. В якості дослідника він став автором/співавтором багатьох публікацій.
Він працював data scientist в багатьох компаніях. Зокрема, в Yandex Data Factory. На даний момент Микола працює в OSA Hybrid Platform — компанії розробника AI-рішень для продуктових роздрібних мереж і виробників з FMCG-сектора.
Олексій Івасюк
Founder, MySales Labs Ltd.
Олексій закінчив Київський політехнічний інститут з вищим національним дипломом з математики та інформатики
Олексій має досвід роботи в різних напрямах ІТ-бізнесу з 1994 року. Він впровадив величезні міжнародні проекти в роздрібних, FMCG та компаніях з важкої промисловості Європи.
З 2014 року Олексій став ІТ-підприємцем. Він засновник та головний архітектор рішень у компанії MySales Labs.
MySales Labs надає інформацію роздрібному бізнесу, що сприяє зростанню бізнесу, підвищує рентабельність і дохід. MySales Labs допомагає компаніям оптимізувати запаси без втрат продажів і посилити конкурентоспроможність на світових ринках.
———————
Для кого цей курс?
Бізнес аудиторія:
бізнес аналітики і аналітики даних,
керівники проектів,
project та product менеджери
Технічні спеціалісти:
розробники,
BI-аналітики,
data scientists
———————
Квитки за посиланням: https://tickerry.com/event/mathematical-forecasting-market-demand-and-sales/
Курс триватиме 2 дні та охопить бізнес й технічну сторони математичного прогнозування попиту та продажів.
———————
Спікери:
Микола Лисенко
Senior Data Scientist at OSA HP
Микола закінчив бакалаврат математичного факультету Національного дослідницького університету «Вища школа економіки» і магістратуру економічного факультету того ж університету зі спеціалізацією в економетриці та математичних методах аналізу економіки у Москві.
До того, як стати data scientist, Микола займався теоретичною математикою. В якості дослідника він став автором/співавтором багатьох публікацій.
Він працював data scientist в багатьох компаніях. Зокрема, в Yandex Data Factory. На даний момент Микола працює в OSA Hybrid Platform — компанії розробника AI-рішень для продуктових роздрібних мереж і виробників з FMCG-сектора.
Олексій Івасюк
Founder, MySales Labs Ltd.
Олексій закінчив Київський політехнічний інститут з вищим національним дипломом з математики та інформатики
Олексій має досвід роботи в різних напрямах ІТ-бізнесу з 1994 року. Він впровадив величезні міжнародні проекти в роздрібних, FMCG та компаніях з важкої промисловості Європи.
З 2014 року Олексій став ІТ-підприємцем. Він засновник та головний архітектор рішень у компанії MySales Labs.
MySales Labs надає інформацію роздрібному бізнесу, що сприяє зростанню бізнесу, підвищує рентабельність і дохід. MySales Labs допомагає компаніям оптимізувати запаси без втрат продажів і посилити конкурентоспроможність на світових ринках.
———————
Для кого цей курс?
Бізнес аудиторія:
бізнес аналітики і аналітики даних,
керівники проектів,
project та product менеджери
Технічні спеціалісти:
розробники,
BI-аналітики,
data scientists
———————
Квитки за посиланням: https://tickerry.com/event/mathematical-forecasting-market-demand-and-sales/
Який фільм подивитися ввечері? 🙂
Що ж пропонуємо найкращий фільм 2013 року за версією Національної ради кінокритиків США— мелодрама «Вона» Спайка Джонза.
Фільм про письменника Теодора Туомблі, який від нудьги купує нову операційну систему. Система здатна самостійно навчатися, має почуття гумору та допомагає з процесом бракорозлучення Теодора. Він називає її Самантою. І незабаром він помічає, що закохується в неї. Але Саманта переживає, що не має фізичної оболонки та не може бути близькою. Вона вирішує вселитись у тіло дівчини.
#datascienceua #datascience
Що ж пропонуємо найкращий фільм 2013 року за версією Національної ради кінокритиків США— мелодрама «Вона» Спайка Джонза.
Фільм про письменника Теодора Туомблі, який від нудьги купує нову операційну систему. Система здатна самостійно навчатися, має почуття гумору та допомагає з процесом бракорозлучення Теодора. Він називає її Самантою. І незабаром він помічає, що закохується в неї. Але Саманта переживає, що не має фізичної оболонки та не може бути близькою. Вона вирішує вселитись у тіло дівчини.
#datascienceua #datascience
Цікавишся сучасними технологіями й історією комп’ютерів. Чи лише починаєш свій шлях в ІТ і шукаєш натхнення?
Проходь тест, набирай бали за правильні відповіді та отримуй знижку до 15% на квиток на конференцію Data Science UA!
https://docs.google.com/forms/d/e/1FAIpQLSc5xv4kw7GyDorkvzxvnb29TSrLKuhuNGlS1fJTS6NIKkrHuQ/viewform
15 тестів, кожна правильна відповідь – додатковий 1% до знижки. 15 правильних відповідей – 15%.
Дана акція до 22 листопада включно.
#datascienceua #datascience
Проходь тест, набирай бали за правильні відповіді та отримуй знижку до 15% на квиток на конференцію Data Science UA!
https://docs.google.com/forms/d/e/1FAIpQLSc5xv4kw7GyDorkvzxvnb29TSrLKuhuNGlS1fJTS6NIKkrHuQ/viewform
15 тестів, кожна правильна відповідь – додатковий 1% до знижки. 15 правильних відповідей – 15%.
Дана акція до 22 листопада включно.
#datascienceua #datascience
Олександр Гончар, AI Solution Architect в Mawi Solutions розповів у статті про те, чим займаються дослідники в області АІ та як теорія застосовується на практиці.
Читайте у статті 👇🏻
https://dou.ua/lenta/articles/machine-learning-research/?fbclid=IwAR18Q79KZMalPuS5Ed1uZIN4YheTHC1ff0vyo5kwaTZN6lFYp6OVot--ddA
Олександр виступить на конференції Data Science UA 24 листопада!
Більше інформації та квитки на сайті: https://data-science.com.ua/ua/conferences/data-science-ua-conference-5th/
Читайте у статті 👇🏻
https://dou.ua/lenta/articles/machine-learning-research/?fbclid=IwAR18Q79KZMalPuS5Ed1uZIN4YheTHC1ff0vyo5kwaTZN6lFYp6OVot--ddA
Олександр виступить на конференції Data Science UA 24 листопада!
Більше інформації та квитки на сайті: https://data-science.com.ua/ua/conferences/data-science-ua-conference-5th/
ДОУ
Исследования в Machine Learning: как, кому и зачем
Всем привет, я Александр Гончар — AI Solution Architect в Mawi Solutions. Занимаюсь разработкой и внедрением state of the art решений для анализа биосигналов. В этой статье я расскажу про то, что делают исследователи в области искусственного интеллекта и…