Data Science Talks by WWCode Kyiv (подія в архіві)

Окрім того, щоб бути популярною професією data science ще й є широкою і різноманітною сферою, яка об’єднує багато тем. Ця подія допоможе вам дізнатись про проблеми, які зустрічаються в компаніях, що працюють з великими даними, і такі проблеми включають в себе попередню обробку даних, моделювання та дизайн рішень для специфічних випадків. Наші спікерки з таких компаній, як People.ai, DataRobot, і EvoPlay поділяться своїм досвідом в автоматизації обробки даних, побудові і покращенні моделей машинного навчання.

19:00 — 19:10 — Welcome & Short Introduction of «WWCode Kyiv» organization.

19:10 — 19:30 — «Data Quality Automation With Apache Spark», Таня Луцаєвська

19:30 — 19:40 — Q&A

19:40 — 20:00 — «Using monotonicity constraints for Time Series models: why and how?», Маріанна Дячук

20:00 — 20:10 — Q&A

20:10 — 20:30 — «How to build an anti-fraud system from scratch on the example of Tinder», Марія Симканич

20:30 — 20:40 — Q&A

— Data Quality Automation With Apache Spark (Таня Луцаєвська, Senior Data Analyst at People.ai)

Контроль якості даних є критичним для розуміння клієнтів і забезпечення позитивного досвіду роботи з продуктом. В цій доповіді, ми розглянемо, якою є мета якості даних, як вона може бути автоматизована, і пройдемося по найкращим практикам автоматизації і контролю якості даних в компаніях з великими даними.

— Using monotonicity constraints for Time Series models: why and how? (Маріанна Дячук, Data Scientist at DataRobot)

Як так, що одного дня найдешевше молоко, яке завжди було найбільш популярним втрачає свій попит і на перше місце за передбаченнями моделі виходить найдорожче молоко? Як можуть моделі не бачити стосунок між ціною та попитом, який для нас є очевидним з першого погляду?

В цій доповіді ми обговоримо, коли варто звертатися до монотонного обмеження змінних та як його реалізувати використовуючи відомі алгоритми машинного навчання в аналізі часових рядів.

— How to build an anti-fraud system from scratch on the example of Tinder (Марія Симканич, Data Scientist at EvoPlay)

Фрод чи не фрод, або як замінити ромашку на АІ-шку. В цій доповіді розглянемо, коли потрібна антифрод система, з чого вона складається, та пофантазуємо, як зарелізити її в особистому житті — до свого профілю на Тіндері.

На заході обов’язковим є дотримання Кодексу поведінки

Мова: українська / російська

Реєстрація за посиланням: www.eventbrite.com/...​alks-tickets-125772174961