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…
Привіт 😊
Подія, яку наша команда почала готувати влітку вже завтра – конференція Data Science UA!
20 спікерів, 3 потоки та 400 учасників 🙂
Будемо раді бачити вас завтра на конференції!
Детальна інформація та квитки за посиланням:
https://data-science.com.ua/ua/conferences/data-science-ua-conference-5th/
Подія, яку наша команда почала готувати влітку вже завтра – конференція Data Science UA!
20 спікерів, 3 потоки та 400 учасників 🙂
Будемо раді бачити вас завтра на конференції!
Детальна інформація та квитки за посиланням:
https://data-science.com.ua/ua/conferences/data-science-ua-conference-5th/
За 2 дні розпочинається Make math great again. Basic Mathematics Course 😀
Ти вже встиг забронювати собі місце?
-----------------
Реєструйся на курс вже зараз: https://data-science.com.ua/ua/courses/make-math-great/
#datascienceua #datascience
Ти вже встиг забронювати собі місце?
-----------------
Реєструйся на курс вже зараз: https://data-science.com.ua/ua/courses/make-math-great/
#datascienceua #datascience
Відео з конференції Data Science UA вже на нашому YouTube! 😃😍
- Андрій Бурлуцький, SMART business
Тема: Are you Ready to capture the AI opportunity?
- Володимир Ткачук, Ring Ukraine
Тема: How to deploy ML algorithm on embedded
- Олександр Гончар, Mawi
Тема: Multitask learning: learn more to learn better
- Олександр Жуков, Videogorillas
Тема: 12 мільйонів кадрів на секунду — як я потрапив у Голлівуд
- Василь Милько, Ingeenee
Тема: AI solves NP-complete
- Juan Pablo Figueroa, N-iX, Mercanto
Тема: How to predict with (very) small data
- Віктор Сахарчук, Independent CV/ML R&D professional
Тема: Confidence Measures For Stereo Vision
- Михайло Ільїн, Taxify
Тема: Machine Intelligence for Urban Mobility
- Андрій Босий, MindCraft
Тема: NER або Розпізнавання та класифікації документів
- Дмитро Солопов, SMART business
Тема: Intelligent advisory mechanism (IAM) to engage customers.
- Тарас Гнот, SoftServe
Тема: Сustomers profiling based on psychometric characteristics
- Олексій Слюсаренко та Віра Зінкевич, Deloitte
Тема: Обробка природньої мови для автоматизації бізнес-процесів
- Тетяна Фурсова, OTP Bank
Тема: Predictive analysis: the way to get a satisfied customer
- Денис Довгополий, GrowthUP
Тема: Features in attracting investors to the early stage AI-startups
#datascienceua #datascience
- Андрій Бурлуцький, SMART business
Тема: Are you Ready to capture the AI opportunity?
- Володимир Ткачук, Ring Ukraine
Тема: How to deploy ML algorithm on embedded
- Олександр Гончар, Mawi
Тема: Multitask learning: learn more to learn better
- Олександр Жуков, Videogorillas
Тема: 12 мільйонів кадрів на секунду — як я потрапив у Голлівуд
- Василь Милько, Ingeenee
Тема: AI solves NP-complete
- Juan Pablo Figueroa, N-iX, Mercanto
Тема: How to predict with (very) small data
- Віктор Сахарчук, Independent CV/ML R&D professional
Тема: Confidence Measures For Stereo Vision
- Михайло Ільїн, Taxify
Тема: Machine Intelligence for Urban Mobility
- Андрій Босий, MindCraft
Тема: NER або Розпізнавання та класифікації документів
- Дмитро Солопов, SMART business
Тема: Intelligent advisory mechanism (IAM) to engage customers.
- Тарас Гнот, SoftServe
Тема: Сustomers profiling based on psychometric characteristics
- Олексій Слюсаренко та Віра Зінкевич, Deloitte
Тема: Обробка природньої мови для автоматизації бізнес-процесів
- Тетяна Фурсова, OTP Bank
Тема: Predictive analysis: the way to get a satisfied customer
- Денис Довгополий, GrowthUP
Тема: Features in attracting investors to the early stage AI-startups
#datascienceua #datascience
YouTube
Интеллектуальный консультативный механизм для привлечения клиентов - Дмитрий Солопов, SMART business
Data Science UA Conference
24 ноября
Киeв
Data Science UA — 5-ая конференция о машинном обучении, искусственным интеллекте и науку о данных в Киеве.
Дмитрий Солопов — Business Development Manager Advanced Analytics, SMART business.
Основная миссия -…
24 ноября
Киeв
Data Science UA — 5-ая конференция о машинном обучении, искусственным интеллекте и науку о данных в Киеве.
Дмитрий Солопов — Business Development Manager Advanced Analytics, SMART business.
Основная миссия -…
14-річний хлопчик на ім'я Бакші, який став AI експертом для IBM 😃 Історія, яка надихне.
Він вперше звернув увагу IBM у 11 років, хоча розвиток Бакші в галузі технологій почався набагато раніше. У той час як однолітки складали Legos, п'ятирічний він навчився кодувати.
У 7 років він почав вести YouTube канал про технології
https://www.youtube.com/channel/UCqufIGIYauviVaKyJUzKvQw
#datascienceua #datascience
Він вперше звернув увагу IBM у 11 років, хоча розвиток Бакші в галузі технологій почався набагато раніше. У той час як однолітки складали Legos, п'ятирічний він навчився кодувати.
У 7 років він почав вести YouTube канал про технології
https://www.youtube.com/channel/UCqufIGIYauviVaKyJUzKvQw
#datascienceua #datascience
CNBC
How this self-taught 14-year-old kid became an AI expert for IBM
Tanmay Bakshi, 14, has partnered with IBM Watson to collaborate on various AI projects.
Data Science UA запустили новий напрямок — консалтинг!
Очолила його Вероника Тамайо Флорес — магістр з Business Analytics & Big Data, випускниця IE Business School (Іспанія). Вона поєднує досвід у бізнесі та знання в галузі Data Science для вирішення різноманітних задач і прийняття рішень, заснованих на даних.
Звертайтеся до нас, якщо ви маєте задачі у сферах:
☑️ бізнес-аналізу та просунутої аналітики;
☑️ побудови Data Warehouse;
☑️ систем збору та агрегації даних;
☑️ Data Mining;
☑️ машинного навчання.
Якщо ви хочете запровадити новітні методи і технології, але не впевнені, з чого почати — ми готові відповісти на ваші питання та визначитись з першим проектом.
Очолила його Вероника Тамайо Флорес — магістр з Business Analytics & Big Data, випускниця IE Business School (Іспанія). Вона поєднує досвід у бізнесі та знання в галузі Data Science для вирішення різноманітних задач і прийняття рішень, заснованих на даних.
Звертайтеся до нас, якщо ви маєте задачі у сферах:
☑️ бізнес-аналізу та просунутої аналітики;
☑️ побудови Data Warehouse;
☑️ систем збору та агрегації даних;
☑️ Data Mining;
☑️ машинного навчання.
Якщо ви хочете запровадити новітні методи і технології, але не впевнені, з чого почати — ми готові відповісти на ваші питання та визначитись з першим проектом.
Розігруємо подарунок під ялиночку — теплий та класний світшот ❄️ Розіграш відбувається у Facebook та Instagram
Умови участі у розіграші:
1. Бути підписаним на сторінку Data Science UA
2. Зробити репост цього допису до себе на сторінку. Публікація повинна бути у відкритому доступі.
Інструкція із застосування 😊:
- нядягати у холодну погоду
- нядягати, коли сумно
- надягати, коли хочеш відчути присутність Data Science спільноти поруч 😀
Переможця оберемо 28 грудня.
#datascienceua #datascience
Умови участі у розіграші:
1. Бути підписаним на сторінку Data Science UA
2. Зробити репост цього допису до себе на сторінку. Публікація повинна бути у відкритому доступі.
Інструкція із застосування 😊:
- нядягати у холодну погоду
- нядягати, коли сумно
- надягати, коли хочеш відчути присутність Data Science спільноти поруч 😀
Переможця оберемо 28 грудня.
#datascienceua #datascience
Data Science Visualization Course — повторення очікуваного курсу.
Встигніть потрапити на курс цього разу.
Кількість місць обмежено — 24 учасники.
31 січня та 1 лютого Дмитро Гусенко, Data Analyst, Luxoft проведе дводенний курс Data Science Visualization.
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.
Запрошені експерти:
Олександр Васильєв - Використання мови R для візуалізації даних
Дмитро Пациляндра - Використання мови Python для візуалізації даних
⚡️ 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, Tableau Desktop Public Edition
• Практична робота: розробка візуалізації з R, бібліотеки 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?
- Огляд систем 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 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.
З 1-го січня вартість квитка на курс зросте!
Встигніть потрапити на курс цього разу.
Кількість місць обмежено — 24 учасники.
31 січня та 1 лютого Дмитро Гусенко, Data Analyst, Luxoft проведе дводенний курс Data Science Visualization.
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.
Запрошені експерти:
Олександр Васильєв - Використання мови R для візуалізації даних
Дмитро Пациляндра - Використання мови Python для візуалізації даних
⚡️ 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, Tableau Desktop Public Edition
• Практична робота: розробка візуалізації з R, бібліотеки 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?
- Огляд систем 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 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.
З 1-го січня вартість квитка на курс зросте!
ТОП 5 бібліотек для візуалізації даних:
1. D3 - це JavaScript бібліотека для керування документами на основі даних.
D3 дозволяє легко працювати з великими датасетами.
2. React-vis
Ця бібліотека створена Uber. З її допомогою можна легко створювати загальні діаграми (стовпчикові, кругові, карти дерев та багато іншого).
3. Chart.js
Ще одна бібліотека, яка серед інших має перевагу — невеликий розмір. Chart.js дає 8 типів візуалізації.
4. VX
Тут можна знайти величезну кількість графіків.
5. Recharts
Бібліотека, побудована на react-компонентах.
Більше інформації за посиланням: https://www.kdnuggets.com/2019/01/five-best-data-visualization-libraries.html
31 січня і 1 лютого разом з Дмитро Гузенко ми проводимо Data Science Visualization Course: 2.0, де й дізнаємось більше про візуалізацію!
#datascienceua #datascience
1. D3 - це JavaScript бібліотека для керування документами на основі даних.
D3 дозволяє легко працювати з великими датасетами.
2. React-vis
Ця бібліотека створена Uber. З її допомогою можна легко створювати загальні діаграми (стовпчикові, кругові, карти дерев та багато іншого).
3. Chart.js
Ще одна бібліотека, яка серед інших має перевагу — невеликий розмір. Chart.js дає 8 типів візуалізації.
4. VX
Тут можна знайти величезну кількість графіків.
5. Recharts
Бібліотека, побудована на react-компонентах.
Більше інформації за посиланням: https://www.kdnuggets.com/2019/01/five-best-data-visualization-libraries.html
31 січня і 1 лютого разом з Дмитро Гузенко ми проводимо Data Science Visualization Course: 2.0, де й дізнаємось більше про візуалізацію!
#datascienceua #datascience
Data Science UA Conference
Знання та нетворкінг, що створюють переваги
16 березня вже вшосте разом зберуться кращі розробники та інженери з data science, machine learning, NLP, computer vision та AI.
Data Science UA — конференція про технології, що створюють майбутнє вже сьогодні. Саме тут думки формуються в ідеї, учасники стають партнерами, а інсайти перетворюються на досвід.
Станьте частиною справжнього data science community в України на Data Science UA Conference 2019.
Data Science UA - це:
- 400 учасників
- 18 спікерів
- 3 потоки
- 10 годин нетворкінгу
Одночасно 3 потоки:
- технічний потік
- бізнес потік
- воркшопи
Інформація і квитки за посиланням
Знання та нетворкінг, що створюють переваги
16 березня вже вшосте разом зберуться кращі розробники та інженери з data science, machine learning, NLP, computer vision та AI.
Data Science UA — конференція про технології, що створюють майбутнє вже сьогодні. Саме тут думки формуються в ідеї, учасники стають партнерами, а інсайти перетворюються на досвід.
Станьте частиною справжнього data science community в України на Data Science UA Conference 2019.
Data Science UA - це:
- 400 учасників
- 18 спікерів
- 3 потоки
- 10 годин нетворкінгу
Одночасно 3 потоки:
- технічний потік
- бізнес потік
- воркшопи
Інформація і квитки за посиланням
Ми розігруємо квиток на 6-ту конференцію Data Science UA на нашій сторінці у Facebook
Data Science UA - це:
- Три потоки: бізнес, технічний і воркшопи.
- Корисні і цікаві доповіді.
- Нетворкінг.
Умови участі у публікації
Data Science UA - це:
- Три потоки: бізнес, технічний і воркшопи.
- Корисні і цікаві доповіді.
- Нетворкінг.
Умови участі у публікації
Facebook
Data Science UA
🔥 Розіграш квитка на Data Science UA Conference 🔥 Якщо ви уважно слідкуєте за новинами нашої спільноти, то знаєте, що 16 березня відбудеться шоста конференція Data Science UA. - Три потоки: бізнес,...
Залишилося менше одного дня до подорожчання квитків на Data Science UA Conference. Встигніть придбати квитки за пропозицією "Early Birds"!
Ми вже анонсували імена 19 спікерів на сайті. Дізнатися більше і придбати квиток на Data Science UA Conference: https://bit.ly/2FSUsnC
#datascienceua #datascience #dsuaconference
Ми вже анонсували імена 19 спікерів на сайті. Дізнатися більше і придбати квиток на Data Science UA Conference: https://bit.ly/2FSUsnC
#datascienceua #datascience #dsuaconference
Рекомендуємо фільм на вечір — «Тау».
Сюжет:
Джулія заробляє на життя мілкими крадіжками. Одного дня її викрадають і вона прокидається у камері з двома людьми. Джулія робить спробу втекти, але вона потрапляє лише в іншу кімнату, а сусідів по камері вбивають. Усі спроби вийти за межі кімнати припиняються штучним інтелектом Тау...
#datascienceua #datascience
Сюжет:
Джулія заробляє на життя мілкими крадіжками. Одного дня її викрадають і вона прокидається у камері з двома людьми. Джулія робить спробу втекти, але вона потрапляє лише в іншу кімнату, а сусідів по камері вбивають. Усі спроби вийти за межі кімнати припиняються штучним інтелектом Тау...
#datascienceua #datascience
MIT Technology Review проаналізували 16,625 документів, щоб з'ясувати, куди AI рухається далі.
Вони виявили три основні тенденції: перехід до машинного навчання в кінці 1990-х і на початку 2000-х років, зростання популярності нейронних мереж, що починається на початку 2010-х років, і зростання reinforcement learning за останні кілька років.
То що ж чекає нас у найближчі роки?
#datascienceua #datascience
Вони виявили три основні тенденції: перехід до машинного навчання в кінці 1990-х і на початку 2000-х років, зростання популярності нейронних мереж, що починається на початку 2010-х років, і зростання reinforcement learning за останні кілька років.
То що ж чекає нас у найближчі роки?
#datascienceua #datascience
MIT Technology Review
We analyzed 16,625 papers to figure out where AI is headed next
Our study of 25 years of artificial-intelligence research suggests the era of deep learning may come to an end.
Золоті медалісти Kaggle — про потрапляння в топ на змаганнях з ML та чому в Україні проблеми з машинним навчанням 🧐
Читайте про змагання Kaggle в інтерв'ю з Ігорем Крашеним, Senior Research Engineer в Ciklum, і Денисом Саквою, старшим аналітиком в Dragon Capital
#datascienceua #datascience
Читайте про змагання Kaggle в інтерв'ю з Ігорем Крашеним, Senior Research Engineer в Ciklum, і Денисом Саквою, старшим аналітиком в Dragon Capital
#datascienceua #datascience
ДОУ
Золоті медалісти Kaggle — про потрапляння в топ на змаганнях з ML та чому в Україні проблеми з машинним навчанням
Ігор Крашений та Денис Саква наприкінці 2018 року здобули золото в змаганнях на Kaggle - платформі для тих, хто цікавиться аналізом даних, машинним навчанням, прогнозуванням. В інтерв'ю вони розповіли про завдання на змаганнях, як вивчати ML та в яких сферах…
Вже п’ятниця, а отже час подумати про своє дозвілля! 🙂
Сьогодні ми хочемо порекомендувати фільм Стівена Спілберга «Особлива думка». У головних ролях Том Круз, Колін Фарел та ін.
Сюжет:
Події відбуваються у 2054 році. Людство навчилося передбачати навмисні вбивства і створило для цього спеціальне агенство.
Агент Джонні Андертон — палкий прихильник своєї справи — розкриває наміри злочинців і арештовує їх.
Але що робити, коли у списку вбивць бачиш своє ім’я?
#datascience #datascienceua
Сьогодні ми хочемо порекомендувати фільм Стівена Спілберга «Особлива думка». У головних ролях Том Круз, Колін Фарел та ін.
Сюжет:
Події відбуваються у 2054 році. Людство навчилося передбачати навмисні вбивства і створило для цього спеціальне агенство.
Агент Джонні Андертон — палкий прихильник своєї справи — розкриває наміри злочинців і арештовує їх.
Але що робити, коли у списку вбивць бачиш своє ім’я?
#datascience #datascienceua
8 книг про штучний інтелект, які радить The Verge:
- «Риси майбутнього», Артур Кларк
- «The Book of Why», Дана Маккензі і Джуда Перл
- «Вибори», Айзек Азімов
- «Вбивчі Великі дані», Кеті О'Ніл
- «Алмазне століття, або Буквар для шляхетних дівчат», Ніл Стівенсон
- «Машинне навчання для людей», Вишал Маін і Самір Сабрі
- «Sorting Things Out: Classification and Its Consequences», Джеффрі Боукер і Сьюзан Лі Стар
- «Верховний алгоритм», Педро Домінгос
Читайте більше за посиланням
- «Риси майбутнього», Артур Кларк
- «The Book of Why», Дана Маккензі і Джуда Перл
- «Вибори», Айзек Азімов
- «Вбивчі Великі дані», Кеті О'Ніл
- «Алмазне століття, або Буквар для шляхетних дівчат», Ніл Стівенсон
- «Машинне навчання для людей», Вишал Маін і Самір Сабрі
- «Sorting Things Out: Classification and Its Consequences», Джеффрі Боукер і Сьюзан Лі Стар
- «Верховний алгоритм», Педро Домінгос
Читайте більше за посиланням
The Verge
An AI reading list — from practical primers to sci-fi short stories
The best books on AI recommended by the experts
🔸Розшукуємо таланти 🔸
8 вакансій і основні вимоги до кандидатів нижче
R Engineer
- BS/MS/PhD degree in computer science or related
- R development experience
- Practical experience with SQL
- Data processing (data.table, dplyr, RODBC, etc)
- Visualization (ggplot2, plot.ly)
- UI (Shiny framework, shinyproxy)
- Understanding of ML techniques and concepts
QA Automation (Scala)
- Experience from 1 year (automation)
- Scala (or Java);
- Shell scripting;
- Experience in performance testing;
- Experience in backend automation;
- Load testing tools (JMeter, Gatling);
- QA experience in a Linux environment;
- Docker
DevOps
- Willingness to master unfamiliar technologies
- Non-abstract large system design skills: distributed network applications, capacity planning
- Containerization tools, 12-factor application practices
- Ability to diagnose performance issues in distributed systems
- Careful attention to details in the task specification
- Basic Computer Science qualifications
Machine learning engineer
- Have a Bachelor degree in Machine Learning, Computer Science, Mathematics, Statistics or equivalent experience
- Experience with applying predictive modeling using sophisticated algorithms such as Decision Trees, Deep Learning… etc. to solve real world case.
- Experience with multiple ML/AI (research papers, kaggle, open source implementations, etc.)
- Expertise in one or more specific areas of ML (Neural Nets/Deep Learning, Text Mining/NLP, etc.)
- Experience with large scale distributed programming and distributed computing platforms
Full Stack Developer
Position requirement:
- At least 3 years in software development;
- Node.js (express framework or similar)
- React.js (with redux or mobxjs)
- PostgreSQL; Unix; Git;
- Good experience with Promise/A+; async/await is must;
- Good experience with lodash is strong plus.
Python Back-End Engineer
- Experience in writing production quality code in Python (1,5+ years of experience)
- Ability to conduct performance analysis and optimization for features and systems.
- Experience of working with high load scalable systems.
- Hands-on experience with either SQL (e.g. MySQL, PostgreSQL).
- Experience with unit testing, load testing and end-to-end testing methodologies.
- Experience with frameworks such as OpenCV, Numpy and PyTorch.
Embedded Engineer
- Linux, ARM-based
- Worked with embedded bootloaders (u-boot, etc.)
- Experience with Yocto/Buildroot or similar
- HW bring-up skills
- Target platform - Xilinx Zynq Ultrascale
- Experience with video sensors/still image
Data Science Engineer
- Python DS libraries Keras, Tensorflow, Pytorch, Caffe2, scikit-learn, numpy, matplotlib,
- Darknet Worked with object detection, keypoint detection
- Semantic segmentation, Instance segmentation
- Object tracking, gesture recognition, scene understanding, movement / action prediction
- Perspective transformation, fast fourier transform, low pass filters, high pass filters
- Experience with data preparation - Data augmentation, annotation, labeling
🔺Резюме надсилайте на пошту cv@data-science.com.ua
8 вакансій і основні вимоги до кандидатів нижче
R Engineer
- BS/MS/PhD degree in computer science or related
- R development experience
- Practical experience with SQL
- Data processing (data.table, dplyr, RODBC, etc)
- Visualization (ggplot2, plot.ly)
- UI (Shiny framework, shinyproxy)
- Understanding of ML techniques and concepts
QA Automation (Scala)
- Experience from 1 year (automation)
- Scala (or Java);
- Shell scripting;
- Experience in performance testing;
- Experience in backend automation;
- Load testing tools (JMeter, Gatling);
- QA experience in a Linux environment;
- Docker
DevOps
- Willingness to master unfamiliar technologies
- Non-abstract large system design skills: distributed network applications, capacity planning
- Containerization tools, 12-factor application practices
- Ability to diagnose performance issues in distributed systems
- Careful attention to details in the task specification
- Basic Computer Science qualifications
Machine learning engineer
- Have a Bachelor degree in Machine Learning, Computer Science, Mathematics, Statistics or equivalent experience
- Experience with applying predictive modeling using sophisticated algorithms such as Decision Trees, Deep Learning… etc. to solve real world case.
- Experience with multiple ML/AI (research papers, kaggle, open source implementations, etc.)
- Expertise in one or more specific areas of ML (Neural Nets/Deep Learning, Text Mining/NLP, etc.)
- Experience with large scale distributed programming and distributed computing platforms
Full Stack Developer
Position requirement:
- At least 3 years in software development;
- Node.js (express framework or similar)
- React.js (with redux or mobxjs)
- PostgreSQL; Unix; Git;
- Good experience with Promise/A+; async/await is must;
- Good experience with lodash is strong plus.
Python Back-End Engineer
- Experience in writing production quality code in Python (1,5+ years of experience)
- Ability to conduct performance analysis and optimization for features and systems.
- Experience of working with high load scalable systems.
- Hands-on experience with either SQL (e.g. MySQL, PostgreSQL).
- Experience with unit testing, load testing and end-to-end testing methodologies.
- Experience with frameworks such as OpenCV, Numpy and PyTorch.
Embedded Engineer
- Linux, ARM-based
- Worked with embedded bootloaders (u-boot, etc.)
- Experience with Yocto/Buildroot or similar
- HW bring-up skills
- Target platform - Xilinx Zynq Ultrascale
- Experience with video sensors/still image
Data Science Engineer
- Python DS libraries Keras, Tensorflow, Pytorch, Caffe2, scikit-learn, numpy, matplotlib,
- Darknet Worked with object detection, keypoint detection
- Semantic segmentation, Instance segmentation
- Object tracking, gesture recognition, scene understanding, movement / action prediction
- Perspective transformation, fast fourier transform, low pass filters, high pass filters
- Experience with data preparation - Data augmentation, annotation, labeling
🔺Резюме надсилайте на пошту cv@data-science.com.ua
