В 19-00 начинается наш LeanDS-митап: Парная и параллельная работа сайентистов, взаимодействие с бизнесом и планирование ML в организации

Через 10 минут по этой ссылке: https://us02web.zoom.us/j/83160717384?pwd=aG84d3RkM2dpa2FNSFFLaUJwVDREdz09

Антон Голубев - Парный DS

Начинается Стратегия данных и аналитики. Как компании спланировать и внедрить DS/ML, Михаил Садофьев

Как интерпретировать бизнесу алерты по аномалиям во временных рядах и не сойти с ума, Саша Толмачев, Head of Data Science в Xsolla

Всем спасибо за участие! Презентация от Михаила Садофьвева будет завтра, записи наверное тоже )

✳️ Парный Data Science

Антон Голубев, ML teamlead Celsus

Рассказ о том, как парная работа помогает решать сложные задачи и создать дружескую атмосферу в команде. Мы поговорим о том, что такое парная работа в теории, о специфике парной работы в Data Science, как построить парную работу на удаленке.

ВИДЕО: https://youtu.be/n1aurzZajJk
ЧЕКЛИСТ: https://drive.google.com/drive/folders/1G0F_EtwYpZo57SCYVNHqBH5Rx76Tv3Qa

✳️ Как интерпретировать бизнесу алерты по аномалиям во временных рядах и не сойти с ума, Саша Толмачев, Head of Data Science в Xsolla

Как мы запустили автоматическую систему мониторинга аномалий в метриках нашей компании, чтобы вовремя реагировать на проблемы. Боль того, что статистически аномалия во временном ряду реально есть, но с точки зрения людей оказывается ооооочень много что не аномалия вовсе. Как мы подружили статистику и бизнес пользователей; поняли что возможно объяснить, а что нет; стали фешн дизайнерами правильного отчета - ведь красная стрелочка это круто

ВИДЕО: https://youtu.be/RW8sQJ2RYXM

✳️ Стратегия данных и аналитики. Как компании спланировать и внедрить DS/ML, Михаил Садофьев, Директор практики управления данными и аналитики Accenture в России

Машинное обучение и искусственный интеллект хороши лишь настолько, насколько хороши данные, которые их питают. Также важно, насколько готовы люди, процессы и инфраструктура на всех активах компании, чтобы использовать такие преимущества.
Мы поговорим о стратегии данных, которая является тем инструментом, который позволяет компании перейти от точечных прототипов и проектов продвинутой аналитики к полномасштабному переходу организации к управлению на основе данных. Это включает:

• Формулирование ценностей и целей data-driven организации
• Требуемые роли и компетенции
• Процессы и управление, включая обеспечение качества, доступности данных, информационной безопасности
• Платформы данных
• Индустриализацию проектов машинного обучения

ВИДЕО: https://youtu.be/QNV82AvmZvA

Презентация Михаила Садофьева

Митап LeanDS@DataFest! — Правильные B2B продажи и конфликт бизнеса и исследователя

Третий митап из серии DataFest. Обсуждаем конфликт исследователя и бизнеса и учимся строить продажи в B2B для технологического продукта .

✅ Конфликт исследователя и бизнеса, Роман Зыков, Автор книги “Роман с Data Science”, сооснователь Retail Rocket

Исследователи хотят развиваться и делать крутые вещи (самореализация по пирамиде Маслоу). Бизнес хочет зарабатывать деньги - это написано в уставе любой коммерческой организации.
Можно ли подружить эти два интереса? В случае положительного исхода - бизнес получит лояльных талантливых сотрудников и потенциальный возврат из инвестиций R&D, а сотрудники получат возможность творить. В случае негативного исхода - таланты уходят, бизнес добивается краткосрочных целей, а в долгосрочной перспективе - ухудшение позиций относительно конкурентов.
Автор был в обеих ролях: и со стороны бизнеса, когда нужно было добиваться прямого влияния на продажи через R&D; и со стороны сотрудника, который хочет реализоваться.

✅ Как запустить продажи технологического b2b продукта с нуля: три обязательных составляющих, Александр Дмитриев, Директор по продажам ADV LaunchPad.
20+ лет в построении отделов продаж, международном продвижении технологических компаний, в том числе Retail Rocket.

Если выручка в компании растет, часто, на департамент продаж не обращают внимание. А когда выручка в компании выходит на плато или падает, часто причину ищут именно в продажах. Что примечательно, и в первом и во втором случае в организации продаж может быть как всё очень плохо, так и наоборот, точки роста могут лежать за пределами функции продаж. Давайте разбираться, как правильно организовать продажи сложных решений с нуля.

🗓 17 июня (четверг) в 19-00
Регистрация по ссылке: https://leands.timepad.ru/event/1678190/

Хочу прорекламировать новый канал на тему управления дата-продуктами в маркетинге — ML In Marketing @mlinmarketing

Автор канала — Святослав Гулаков (@sssviat) (между прочим выпускник курса LeanDS).

Видео, митапы и прочая движуха 🙂 Ребята круто стартовали, уверен, будет интересно!

👉Онлайн-интенсив “Управление проектом и продуктом с LeanDS”

С 4 по 6 августа пройдет девятый онлайн-курс в формате интенсива:
три дня подряд в рабочее время — с 10-00 до 18-00 с перерывом на обед и кофе.

Три отзыва с прошедшего курса:

🎙 “Курс очень полезный! В голове сложилась цельная картина, как наладить процессы в DS проекте. Сразу захотелось обучить этому подходу свою команду и взять в работу.”
🎙“Курс помог жестко увидеть, насколько не “от денег” выбирали проекты в моей команде до этого, и попробовать на реальных кейсах воспользоваться инструментами LeanDS”
🎙“Мощный курс для прокачки навыков продакта и тимдлида научных сотрудников”

Проходим весь путь создания ML продукта — от идей, оценки экономической эффективности, проектирования, планирования, оценки до деталей управления проектом

✅🤼‍♂️Практика. Занятия состоят из небольшого количества обязательной теории и много практики, где мы совместно решаем реальные кейсы и отвечаем на вопросы.
✅👀Видео. Дополнительно вы получаете доступ к видео. Они состоят из небольшого количества видео по “ядру” LeanDS и множества дополнительных по самым разным аспектам управления DS — от сбора команды до управления ожиданиями заказчика в заказной работе.

🎤Ведущие курса Асхат Уразбаев, Алексей Могильников и Юлия Рубцова
🗓 Курс пройдет с 4 по 6 августа

‼️ПРОМОКОД (25% скидка для читателей этого канала — leandsaugust)
🗓 Регистрация и подробности: https://leands.university/leands-intensive

Как правильно — Data Product или AI Product?

Во время написания книги (ближе к концу, хехе) у меня вдруг возник вопрос: как надо говорить — AI Product или Data Product?.

Вопрос важный, для многих это вопрос самоидентификации (например, кто я — Data Product Manager или AI Product Manager?).

Можно привести множество доводов в пользу обеих способов написания, от маркетинговых (AI звучит круче) до приземленных (если вы делаете сервисы на данных, не обязательно это будет гарантировано ML).

Я поискал в linkedin в разделе jobs по регионам и вот что получается:

Data Product Manager: (US) — 148, (EMEA) — 72
AI Product Manager: (US) — 28, (EMEA) — 22

Data project Manager: (US) — 262, (EMEA) — 93
AI project Manager: (US) — 3, (EMEA) — 31

Получается, что чаще всего мир говорит в пользу Data Product. Кто что думает на эту тему?

Через час начинаем!

LeanDS@DataFest — Проваленные DS проекты и управление проектами c QUEST

Официально DataFest закончен. Сроки все вышли, но секция управления проектами полностью выйти в прод не успела. Мы объявляем финальный митап LeanDS@DataFest. Поговорим о природе “проваленных” ML проектов и как с этим жить на примере подхода QUEST.

DS проекты, которые не попали в прод, Павел Филонов, Data Science Manager, Kaspersky

В сети можно встретить аналитические обзоры, в которых авторы проводят процент от DS проектов, которые проваливаются. Этот процент варьируется, но он почти всегда больше половины. Плохо это или хорошо и что это за провалившиеся проекты обсудим на докладе. В качестве примера рассмотрим реальные проекты, которые так и не смогли.

QUEST framework: менеджмент data science команд 60-го уровня, Артемий Малков, PhD. МФТИ, Data Monsters

• Как выяснить что нужно бизнес-заказчику?
• Что делать с неопределенностями?
• Как оценить сроки и бюджеты data science проекта?
• Как проводить exploratory research?
• Как планировать и приоритезировать эксперименты? (не ICE)
• Что делать когда затягиваются сроки?
• Как сдавать этап проекта боссу, чтобы продлили финансирование?

🗓Четверг в 19-00 по Москве:
📗Онлайн
Регистрация: https://leands.timepad.ru/event/1683485/

ВИДЕО Конфликт исследователя и бизнеса, Роман Зыков, Автор книги “Роман с Data Science”, сооснователь Retail Rocket

Исследователи хотят развиваться и делать крутые вещи (самореализация по пирамиде Маслоу). Бизнес хочет зарабатывать деньги - это написано в уставе любой коммерческой организации.
Можно ли подружить эти два интереса? В случае положительного исхода - бизнес получит лояльных талантливых сотрудников и потенциальный возврат из инвестиций R&D, а сотрудники получат возможность творить. В случае негативного исхода - таланты уходят, бизнес добивается краткосрочных целей, а в долгосрочной перспективе - ухудшение позиций относительно конкурентов.
Автор был в обеих ролях: и со стороны бизнеса, когда нужно было добиваться прямого влияния на продажи через R&D; и со стороны сотрудника, который хочет реализоваться.

ВИДЕО: https://youtu.be/Rn-eWG5t-is