4 ноября в 19:00 — онлайн воркшоп “Управление рисками в Data Science проектах”

Том Де Марко вводит такое определение: “Риск – это проблема, которая еще не возникла, а проблема – это риск, который уже материализовался.”

Data Science — сложная техническая и бизнес задача, где вероятность неуспеха выше, чем успеха. Много проблем поджидают проект. Их можно героически преодолевать, а можно заранее предпринимать усилия для их профилактики. Это серьезно увеличивает вероятность успеха.

На воркшопе мы:

• Рассмотрим методы управления рисками
• Совместно сгенерим список типовых рисков для DS проекта
• Пообщаемся и поспорим 😉

Ведущие: Асхат Уразбаев и Алексей Могильников

🗓Регистрация: по этой ссылке
⏰Дата и время: 4 ноября в 19-00 онлайн

В 19-00 по Москве мы проводим воршоп по управлению рисками. Ждем всех! Ссылка на zoom будет в почте у зарегестрировавшихся, также скину в этот канал за час до начала

https://us02web.zoom.us/j/86547742125?pwd=Y2lHRGlFcWVEeXRpM25wVTBpMGF1QT09

Идентификатор конференции: 865 4774 2125
Код доступа: 300537

Начнем в 19-00

МИТАП LeanDS#11. Убийцы плохих идей: визуализация, приоритезация и AI Canvas

На этом онлайн-митапе поговорим о том, как убивать плохие идеи. Темы митапа: визуализация данных, приоритезация и AI Canvas!

👉Зачем и как нужно визуализировать данные перед внедрением DS
Павел Логинов, Руководитель продуктов Big Data Beeline по развитию конвергентного бизнеса.
👉Приоритизация DS бэклога: модифицированный ICE для крупных компаний, Бакунин, лидер кластера Data Science, исполнительный директор, Сбербанк
👉 Как мы используем AI Канвас в БигДате МТС, Мария Ракитина, менеджер продуктов МТС

🗓: Четверг 3 декабря в 19-00 по Московскому времени

РЕГИСТРАЦИЯ

МИТАП: LeanDS#11. Убийцы плохих идей: визуализация, приоритезация и AI Canvas (ПРОГРАММА УТОЧНЕНА)

Подробнее о том, что будет на митапе.

‼️❗️‼️NB: пожалуйста, зарегистрируйтесь, ссылку высылать не будем!‼️❗️‼️

👉Зачем и как нужно визуализировать данные перед внедрением DS
Павел Логинов, Руководитель продуктов Big Data Beeline по развитию конвергентного бизнеса.

Начиная реализовывать поставленную бизнесом задачу с помощью DS, Product Owner может столкнуться с множеством проблем. Наиболее популярная их причина - неумение работать с уже имеющимися данными. В докладе я расскажу, как с помощью визуализации данных можно избежать значительной части проблем и
улучшить эффективность продуктов.


👉Приоритизация DS бэклога: модифицированный ICE для крупных компаний, Бакунин, лидер кластера Data Science, исполнительный директор, Сбербанк

В выступлении будет предложен вариант приоритизации DS задач в крупной компании. Будут представлены основные критерии приоритизации с методами их оцифровки. Дополнительно поговорим о подводных камнях на пути приоритизации с методами их преодоления.

👉 Как мы используем AI Канвас в БигДате МТС, Мария Ракитина, менеджер продуктов МТС
По сути канвас - это табличка на один лист про то, как бизнес идея в принципе будет работать: какую проблему решаем на входе, с помощью чего решаем, чего полезного ожидаем на выходе, какое получится соотношение затрат и профита — плюс небольшие, но критично важные детали.

Мы поговорим о том что такое AI Canvas:
• Какие задачи он драйвит?
• Когда Канвас скорее мешает?
• Как понять, что пора начинать задавать вопросы-бомбы?

🗓: Четверг 3 декабря в 19-00 по Московскому времени

РЕГИСТРАЦИЯ

Через 2 часа в 19-00 начнем митап! Регестрируйтесь по ссылке выше 🙂

Презентация Зачем и как нужно визуализировать данные перед внедрением DS Павла Логинова

Доклад Приоритизация DS бэклога: модифицированный ICE для крупных компаний, Никита Бакунин, лидер кластера Data Science, исполнительный директор, Сбербанк

Доклад Как мы используем AI Канвас в БигДате МТС, Мария Ракитина, менеджер продуктов МТС

ВИДЕО с МИТАПа LeanDS#11. Убийцы плохих идей: визуализация, приоритезация и AI Canvas

👉*Зачем и как нужно визуализировать данные перед внедрением DS*
Павел Логинов, Руководитель продуктов Big Data Beeline по развитию конвергентного бизнеса.
👉*Приоритизация DS бэклога: модифицированный ICE для крупных компаний*, Бакунин, лидер кластера Data Science, исполнительный директор, Сбербанк
👉 *Как мы используем AI Канвас в БигДате МТС*, Мария Ракитина, менеджер продуктов МТС

17 декабря в 19:30 — онлайн вебинар “Архитектура AI продуктов ”

✅Как дата сайнтистам и продактам справиться с архитектурой AI продуктов
Михаил Перлин, ML Engineer @ Volkswagen

Счастливый момент: ML модель покидает ноутбук, чтобы начать приносить пользу бизнесу. Перед DS встает вопрос, как ее интегрировать: возможностей обычно немало, надо принять множество разнообразных решений, и часто непонятно, как к ним подойти. Архитектура ПО - дисциплина, которая за это отвечает. Что она включает в себя? Каких скиллов и качеств требует? Могут ли DS ею овладеть? Кого звать на помощь, если нужно прямо сейчас?
Доклад меньше про технологии и больше про процессы, стратегии и людей.

Вебинар будет проводится в Zoom
🗓Дата: четверг 17 декабря в 19-30 по Москве

Регистрация

Слайды “Архитектура AI продуктов”, Михаил Перлин

Если хотите разобраться в теме архитектуры ПО — вот список книг, который рекомендует Михаил Перлин:

👉 The pragmatic programmer. Если начинающему программисту надо порекомендовать ровно одну книгу, то это она. Про именно архитектуру там не много, но книга точно сделает вас лучшим архитектором
👉 Python Microservices Development - просто потому что вы как DS вероятно используете Python, а микросервисы - самая популярная архитектура
👉 Fundamentals of Software Architecture: An Engineering Approach - фундаментальная книга про архитектуру.
👉 Designing Data-Intensive Applications - про технические и архитектурные решения в случаях, где данные играют главную роль. К ней есть набор лекций в youtube. И книга и видео местами очень продвинутого уровня
👉 Release it - как создавать системы, не ломающиеся в продакшн
👉 Machine learning system design pattern - архитектурные решения, типичные для DS/ML систем
👉 ATAM: Method for Architecture Evaluation - на вопрос что делать если об архитектуре не удается договориться. Методика позволяет оценить насколько предлагаемая архитектура отвечает требованиям. Довольно затратно по времени, поэтому если применять для мелочей, нужен какой-то упрощенный вариант

ВИДЕО с LeanDS#12
✅ Архитектура AI продуктов, Михаил Перлин
‼️В описании к видео список литературы от Михаила❗️

ВИДЕО “Ловушки разработки ML-сервисов на примере рекламных технологий ВКонтакте”

Очень интересный доклад от Артема Попова из Вконтакте с VK Tech Talks. Артем рассказывает, какой путь они прошли и чему научились по ходу. Куча примеров как надо и как не надо, очень важные рассуждения о том, почему вся команда должна вовлекаться в управление продуктами, a не заниматься “чистым DS”, что двигаться нужно от простого к сложному. Артем очень хорошо рассказывает, к тому же снять все профессионально, рекомендую 🙂
А конце ссылка на наше сообщество, что очень приятно. Кстати, Артем — выпускник нашего курса по LeanDS.

https://vk.com/wall-147415323_8285

Новый вебинар от Романа:

Друзья, приветствую всех!
Вот и польза подоспела сразу после праздников.
В среду (13 января) в 20:00 по мск вебинар!

Тема: Data команда. Цели, структура и управление
Спикер: Владимир Лагутинский, профессионал с 10-ти летним опытом в данной теме
🔔 Что нужно сделать:
📌 Перейти по ссылке и поставить колокольчик, чтобы в понедельник не пропустить
📌 Отложить все дела на понедельник
📌 В среду в 20:00 быть на вебинаре

Всех обнял, до встречи в эфире 🤗
И ПОДПИШИТЕСЬ НА НАШ ЮТУБ
https://youtu.be/NLOq7GC7zA8