Data Fest возвращается! 🎉 Data Fest Online 2021 откроется уже 22 мая 🤩
Как и прошлой осенью вас ждут:
🍿 Целый день премьер и прямых включений из зоопарка с топовыми ведущими из ODS, плюс ваши любимые мохнатые и пернатые соведущие. Специальный гость - маленький медведь Потап 🐻
🤝 Море нетворкинга в Spatial Chat: десятки комнат по интересам со всеми полюбившимися и принципиально новыми форматами
💣 Десятки треков от сообщества и партнёров феста с докладами топовых спикеров и практическими заданиями для всех зарегистрированных участников
🎁 Ещё куча новых крутых штук 😉
Регистрируйтесь, чтобы получить доступ ко всем активностям Data Fest. До встречи!
Как и прошлой осенью вас ждут:
🍿 Целый день премьер и прямых включений из зоопарка с топовыми ведущими из ODS, плюс ваши любимые мохнатые и пернатые соведущие. Специальный гость - маленький медведь Потап 🐻
🤝 Море нетворкинга в Spatial Chat: десятки комнат по интересам со всеми полюбившимися и принципиально новыми форматами
💣 Десятки треков от сообщества и партнёров феста с докладами топовых спикеров и практическими заданиями для всех зарегистрированных участников
🎁 Ещё куча новых крутых штук 😉
Регистрируйтесь, чтобы получить доступ ко всем активностям Data Fest. До встречи!
С ЧЕГО НАЧИНАЕТСЯ СОЗДАНИЕ AI/ML ПРОДУКТОВ
🦾Создание продуктов на основе искусственного интеллекта/ машинного обучения следует начинать с конца: необходимо описать всю картину в целом, и только потом углубляться и решать отдельные аспекты.
🗾Для этого создали специальную “таблицу” — Machine Learning Canvas — такой некий roadmap, чтобы ничего не забыть.
⁉️Для чего используется ML Canvas?
❗️ОПИСАНИЯ ИДЕИ В ЦЕЛОМ
Какую ML систему вы делаете, какую ценность это будет приносить конечным пользователям, на каких данных будите обучаться и как вы будете измерять результаты и работоспособность.
❗️ЕДИНСТВА ПОНИМАНИЯ У ВСЕЙ КОМАНДЫ
Создание высокопроизводительных систем ML, как правило, включает в себя различные роли: инжиниринг, продукт, бизнес, data science. Важно, чтобы все видели конечную цель и работали в одном направлении, а для этого ML Canvas лучший ориентир.
❗️ПОДГОТОВКИ РЕАЛИЗАЦИИ
ML Canvas позволяет прогнозировать затраты, выявлять узкие места, определять требования и создавать дорожную карту.
⁉️У кого есть опыт использования ML Canvas или кому кажется это полезным, жду вас в комментариях👇
🦾Создание продуктов на основе искусственного интеллекта/ машинного обучения следует начинать с конца: необходимо описать всю картину в целом, и только потом углубляться и решать отдельные аспекты.
🗾Для этого создали специальную “таблицу” — Machine Learning Canvas — такой некий roadmap, чтобы ничего не забыть.
⁉️Для чего используется ML Canvas?
❗️ОПИСАНИЯ ИДЕИ В ЦЕЛОМ
Какую ML систему вы делаете, какую ценность это будет приносить конечным пользователям, на каких данных будите обучаться и как вы будете измерять результаты и работоспособность.
❗️ЕДИНСТВА ПОНИМАНИЯ У ВСЕЙ КОМАНДЫ
Создание высокопроизводительных систем ML, как правило, включает в себя различные роли: инжиниринг, продукт, бизнес, data science. Важно, чтобы все видели конечную цель и работали в одном направлении, а для этого ML Canvas лучший ориентир.
❗️ПОДГОТОВКИ РЕАЛИЗАЦИИ
ML Canvas позволяет прогнозировать затраты, выявлять узкие места, определять требования и создавать дорожную карту.
⁉️У кого есть опыт использования ML Canvas или кому кажется это полезным, жду вас в комментариях👇
РОЛЬ ВИЗУАЛИЗАЦИИ В XXI
📊Визуальное мышление начинает брать верх во всех формах коммуникации. Мы все чаще пользуемся смартфонами как фотокамерами и предпочитаем делать фотографии, а не делиться описаниями.
🌍 Мы думаем, работаем, взаимодействуем с незнакомыми людьми по всему миру, а потому все больше полагаемся на технологии, позволяющие преодолеть языковые барьеры.
📈Благодаря сочетанию вербальных и графических средств, отражению мыслительного процесса, логического и творческого результата визуальные представления представляют собой идеальный инструмент мышления в условиях глобализированного XXI века.
Тони Бьюзен
⁉️Что предпочитаете вы: описать или показать что-либо ?
📊Визуальное мышление начинает брать верх во всех формах коммуникации. Мы все чаще пользуемся смартфонами как фотокамерами и предпочитаем делать фотографии, а не делиться описаниями.
🌍 Мы думаем, работаем, взаимодействуем с незнакомыми людьми по всему миру, а потому все больше полагаемся на технологии, позволяющие преодолеть языковые барьеры.
📈Благодаря сочетанию вербальных и графических средств, отражению мыслительного процесса, логического и творческого результата визуальные представления представляют собой идеальный инструмент мышления в условиях глобализированного XXI века.
Тони Бьюзен
⁉️Что предпочитаете вы: описать или показать что-либо ?
ИСТИННАЯ ЦЕННОСТЬ ДАННЫХ
🤯Чем больше работаю с машинным обучением/ искусственным интеллектом , изучаю data science в целом, тем более четко понимаю истинную ценность данных и технологий вокруг них.
🤖Большинство стремятся к оптимизации за счёт анализа данных, хотя иногда хороший менеджер с меньшими затратами может улучшить/ наладить бизнес процессы и привести к лучшим результатам.
🤑Другие пытаются продавать накопленные данные или модели, построенные на них — ещё один способ монетизации;
📈Я же вижу реальные результаты у тех компаний, которые не просто занимаются оптимизацией процессов за счёт данных, а которые на 100% завязаны на данные, становятся big data ориентированными, у которых информационные технологии в прерогативе.
🚕Такие компании могут вести как классический бизнес, так и информационный — Яндекс, айти компания, а ещё такси/ доставка и т.д; Сбербанк, уже не просто банк, а айти компания, а так же Тинькофф.
⁉️В будущем всем компаниям придётся стать айти направленными, что думаете?
🤯Чем больше работаю с машинным обучением/ искусственным интеллектом , изучаю data science в целом, тем более четко понимаю истинную ценность данных и технологий вокруг них.
🤖Большинство стремятся к оптимизации за счёт анализа данных, хотя иногда хороший менеджер с меньшими затратами может улучшить/ наладить бизнес процессы и привести к лучшим результатам.
🤑Другие пытаются продавать накопленные данные или модели, построенные на них — ещё один способ монетизации;
📈Я же вижу реальные результаты у тех компаний, которые не просто занимаются оптимизацией процессов за счёт данных, а которые на 100% завязаны на данные, становятся big data ориентированными, у которых информационные технологии в прерогативе.
🚕Такие компании могут вести как классический бизнес, так и информационный — Яндекс, айти компания, а ещё такси/ доставка и т.д; Сбербанк, уже не просто банк, а айти компания, а так же Тинькофф.
⁉️В будущем всем компаниям придётся стать айти направленными, что думаете?
ТИПИЧНЫЕ ОШИБКИ ПРИ ВНЕДРЕНИИ AI
⁉️Дополните список??
• Неверная постановка задачи • Плохо проведённое бета-тестирование • Завышенные ожидания от новых технологий • Несистемные, точечные внедрения • Нежелание закрыть неудачный пилотный проект • Нехватка компетенций и попытка справиться собственными силами • Недостаточная коммуникация между заказчиком и исполнителем⁉️Дополните список??
ГДЕ ЕЩЁ НУЖЕН НАВЫК РАБОТЫ С ДАННЫМИ?
👩🏼🏫Еще одна достаточно новая профессия —ДАТА ЖУРНАЛИСТИКА.
📰Направление в журналистике, основанное на обработке открытых данных и их эффективном использовании — для раскрытия историй или создания медиаматериалов с нуля.
👨💼Подойдёт гуманитариями, которые хотят работать с данными.
👩🏼💻Но все-равно придётся изучать Python и Power BI, потому что парсить, извлекать данные надо, рисовать визуализации вообще must have.
🤯Иной раз мне кажется, что данные нас просто поглощают и скоро не будет ни одной профессии, где не будет требоваться навык работы с данными.
👩🔬Product / project менеджерам, медиа-менеджерам, PR-специалистам, журналистам, контент-маркетологам, блогерам - уже давно пара осваивать инструменты для работы с данными.
⁉️А вам часто приходится работать с данными?
👩🏼🏫Еще одна достаточно новая профессия —ДАТА ЖУРНАЛИСТИКА.
📰Направление в журналистике, основанное на обработке открытых данных и их эффективном использовании — для раскрытия историй или создания медиаматериалов с нуля.
👨💼Подойдёт гуманитариями, которые хотят работать с данными.
👩🏼💻Но все-равно придётся изучать Python и Power BI, потому что парсить, извлекать данные надо, рисовать визуализации вообще must have.
🤯Иной раз мне кажется, что данные нас просто поглощают и скоро не будет ни одной профессии, где не будет требоваться навык работы с данными.
👩🔬Product / project менеджерам, медиа-менеджерам, PR-специалистам, журналистам, контент-маркетологам, блогерам - уже давно пара осваивать инструменты для работы с данными.
⁉️А вам часто приходится работать с данными?