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

👉Онлайн курс “Управление проектом и продуктом с LeanDS”

10 февраля начинается первый в этом году онлайн-курс Lean Data Science Practitioner. В этот раз он пройдет в формате Интенсива.
Что это значит? Курс будет проходить три дня подряд в рабочее время — с 10-00 до 16-00 с перерывом на обед по 5 часов в день.
На курсе мы изучаем методику LeanDS — упакованный опыт управления DS проектами и продуктами.
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 10 по 12 февраля
Осталось 11 мест
ПРОМОКОД (25% скидка для читателей этого канала — leands25)
Регистрация и подробности: https://leands.university/leands-intensive

Очень приличный и, как мне показалось, довольно исчерпывающий обзор на тему проведения Code Review в двух частях от Michael Lynch
https://mtlynch.io/human-code-reviews-1/
https://mtlynch.io/human-code-reviews-2/
Если у каждой вашей команды в организации строго закрепленный за ней кусок кода, то вы гарантированно имеете узкое место. Баклог выстраивается по своей логике и технически невозможно идеально сбалансировать команды, раскидав их по кодовой базе. Не говоря уже о том, что неизбежно часть кода затрагивается большим количеством команд, так что либо нужно терпеть постоянные зависимости на одну команду, либо стоит разрешить менять один код сразу нескольким командам. Как контролировать при этом качество кода?
Видео о том, как проводить ревью кода на большом масштабе в крупной организации с более-менее совместным владением кода между различными командами.
https://youtu.be/2F6J82-Ch88
Ссылки от ребят из @xpinjection_channel

Михаил Перлин (выступал у нас на митапе) создал каталог требований к AI продукту. Это по-сути хороший чеклист правильных вопросов, специфических для AI, которые нужно задать на первых этапах создания продукта. Ответы на вопросы вскроют риски и могут привести к новым требованиям. Очень рекомендую в закладки каждому владельцу продукта или DS лиду.

https://github.com/ttzt/catalog_of_requirements_for_ai_products

Как строить структуру команд?
Дошли руки посмотреть видео Владимира Лагутинского “Дата команда. Цели , структура и управление”. Очень интересно рассказывается о структуре дата-команд. Под такими командами подразумеваются команды, сфокусированные на помощи бизнесу в принятии решений внутри организации. Владимир двигается от централизованной дата-команды, представляющей сервис для всех пользователей организации до различных распределённых вариантов. Централизованный сервис масштабируется плохо. Запросы бизнеса растут и такая команда не способна адекватно с ними справляться. Распределенные структуры (продуктовые команды с включенными туда дата-аналитиками и дата-инженерами) в целом эффективнее, но для этого каждую продуктовую команду придется снабдить дополнительно сотрудниками, что может оказаться дорогим удовольствием.
Для полноты картины немного не хватает описания Data Mesh как способа архитектурно и структурно децентрализовать работу с данными. О Data Mesh рассказывал Дмитрий Шостко у нас на митапе. Идея кратко в следующем: вместо одного DWH / Data Lake на организацию стоит разделить данные на несколько бизнес-доменов, каждый из которых поддерживает своя дата-команда. Перевод статьи от автора подхода Zhamak Dehghani есть на хабре.

ОНЛАЙН-МИТАП по управлению в DS
Начинаем в LeanDS новый сезон бесплатных онлайн митапов. В этот раз представим текущую версию LeanDS и новый кейс использования, а также поговорим о практиках ML Ops

🟢 Текущая версия Lean Data Science 1.0 (SOTA), Асхат Уразбаев, основатель LeanDS
🟢 LeanDS в консалтинге в пустыне, или как мы перестали бояться и полюбили бэклог, Павел Голубев, ex-Principal Data Scientist, Reaktor Dubai / Head of Fraud Analytics, The Beat Research, Amsterdam
🟢 MLOps: жизненный цикл ML-моделей от идеи до продакшна,
Евгений Никитин, Head of AI, АО Калуга Астрал

⏰ Среда 3 февраля в 19-00
Подробности и регистрация: https://leands.timepad.ru/event/1540178/

В 19-00 (через час!) начинаем митап 👆

Релиз LeanDS верси 1.0
Темы:
✅ AI Canvas. Как составить техзадание
✅ Story Mapping. Как Как спроектировать продукт с AI составляющей
✅ Гипотезы. Как формулировать гипотезы
✅ ICE/RICE. Как приоритезировать продуктовые гипотезы
✅ Каскадирование метрик. Как оценить ROI от продукта
✅ Mercedes Decomposition. Как разбить гипотезу на небольшие работы
✅ Канбан. Как управлять работами

🤜 Ссылка на Miro: https://cntr.click/vv6CaQV

Особенности внедрения LeanDS в консталтинге в пустыне, или как мы перестали бояться и полюбили бэклог, Павел Голубев

MLOps: жизненный цикл ML-моделей от идеи до продакшна, Евгений Никитин

Спасибо что были с нами, видео выложим на наш канал (подписывайтесь, ставьте лайки) до конца недели https://www.youtube.com/channel/UCX5pbrhMKlK_M1w1ij73exg

Видео с онлайн митап по LeanDS + методичка по внедрению

🔷 *Текущая версия Lean Data Science 1.0 (SOTA)*, Асхат Уразбаев, основатель LeanDS
🔷 *LeanDS в консалтинге в пустыне, или как мы перестали бояться и полюбили бэклог*, Павел Голубев, ex-Principal Data Scientist, Reaktor Dubai / Head of Fraud Analytics, The Beat Research, Amsterdam
🔷 *MLOps: жизненный цикл ML-моделей от идеи до продакшна*,
Евгений Никитин, Head of AI, АО Калуга Астрал

Миро доска с методикой LeanDS

Дружеское сообщество ML-Repa совместно с LeanDS организует международную онлайн конференцию по Machine Learning Engineering, MLOps and Management, которое называется Machine Learning REPA Week

Мы объявляем набор спикеров‼️

CALL FOR SPEAKERS

🤜 Количество участников: планируется 2.000 🔥
🇬🇧 ЯЗЫК КОНФЕРЕНЦИИ — АНГЛИЙСКИЙ и доклад должен быть на английском (‼️)
🗓 5 по 11 Апреля 2021 c 19-00 до 21-00 (ориентировочно) МСК
📺 Онлайн в zoom
🟢 ФОРМАТ: Доклады до 30 минут, воркшопы и демо до 60 минут
✅ ТЕМЫ: Management, Version Control, MLOps, Testing, CI/CD
⏰ Дедлайн: 15 марта 2021 года

Подать заявку на Machine Learning REPA Week Online Conference 2021

👉Онлайн интенсив “Управление проектом и продуктом с LeanDS”

10 марта начинается очередной онлайн-курс в формате интенсива:
три дня подряд в рабочее время — с 10-00 до 16-00 с перерывом на обед по 5 часов в день. Отзывы показывают, что такой формат круче, чем растягивать курс на месяц.

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 10 по 12 марта

ПРОМОКОД (25% скидка для читателей этого канала — leandsrulez)

Регистрация и подробности: https://leands.university/leands-intensive

LeanDS#14. Онлайн-митап. Монетизация данных и идеальный дэшборд

На одном из митапов Павел Логинов рассказывал, зачем и как визуализировать данные. У участников возникло море вопросов на совершенно конкретные темы. Артемий Малков согласился подробно рассказать что значит идеальный дэшборд.

А вот Павел двигается к важной теме монетизации данных.

🍏Внешняя монетизация данных. С чего начать?, Павел Логинов, руководитель продуктов Big Data Beeline по развитию конвергентного бизнеса
В данном докладе будет пройден весь путь от идеи запуска продукта монетизации данных до принятия решения о запуске на примере продукта «Гео-аналитика».  
В ходе прохождения пути мы определим:  чем же отличаются продукты внешней монетизации данных от других B2B — продуктов и кому и когда имеет смысл начинать создавать подобные продукты?   

🍎Кто виноват и что делать? - как спроектировать идеальный дешборд, Артемий Малков, PhD. МФТИ, Data Monsters
Если вы работаете в области данных, вы отлично знаете, что данные нужно уметь правильно показать. А это навык из области искусства, инфографики, сторителинга, рекламы, которому не учат на курсах мат.статистики. Несколько месяцев упорного труда и фитинга мат.моделей стоят того, чтобы потратить недельку на то чтобы придумать как максимально эффектно подать свои данные. А если вы создаете дэшборд который будет регулярно помогать принимать решения, то тем более важно основательно подойти к проектированию.
Автор доклада Артемий Малков работает в области предсказательной аналитики более 15 лет. Ученик С.П.Капицы, автор курсов Coursera, МФТИ, МГУ, Корп.университета Сбербанка, построил AI бизнес в Калифорнии, расскажет чему научился за 10 лет создания ИИ-систем и дэшбордов для топ-менеджеров и массовых пользователей.

⏰ Среда 24 февраля в 19-00 по Москве онлайн в Zoom
Подробности и регистрация: https://leands.timepad.ru/event/1560768/

Пока доступно не так много специализированных онлайн-курсов по вопросу управления проектами в DS. Но, постепенно индустрия онлайн-образования разворачивается лицом к нам 🙂

"The Complete Data Science Project Management Course" от Udemy

Посвящен управлению проектами по методологии CRISP-DM. Если вы верите, что старичок CRISP-DM еще тот, то это ваш выбор. В этом коротком курсе (всего 1,5 часа видео) последовательно рассматриваются все этапы жизненного цикла проекта согласно методологии. Хорошая стартовая точка чтобы начать погружаться в CRISP-DM.

У Coursera в содружестве с Johns Hopkins University есть целая специализация про управление проектами в DS - "Executive Data Science Specialization". Она состоит аж из 5 отдельных курсов:

1. A Crash Course in Data Science (78 минут видео) - обзорный курс о том, как устроен Data Science. Никакой зубодробительной математики и Python'a, быстро и по верхам. На мой вкус немного абстрактно и академично. Авторы специализации профессора биостатистики и не всегда понимают, что в прикладном DS бывает немного не так. Курс можно использовать для получения приблизительного представления как работает DS.
2. Building a Data Science Team (83 минуты видео) - курс о том, как собирать и управлять DS-командой. Рассказывают какие роли есть в команде, какие навыки и квалификация должны быть у ролей, как нанимать, погружать в работу и управлять членами команды. С какими типичными проблемами сталкивается команда и как их решать. Хорошое погружение в проблематику управления DS-командой.
3. Managing Data Analysis (144 минуты видео) - довольно подробный обзорный курс о том, как устроен анализ данных, какие у него есть стадии, как правильно задавать вопросы, как интерпретировать результаты анализа и даже как делать презентации с результатами. Не хватает практических примеров, но обзор хороший, можно пользоваться чтобы составить представление об анализе данных.
4. Data Science in Real Life (159 минут видео) - верхнеуровнево рассматриваются вопросы дизайна экспериментов, рандомизации, A/B тестирования, стратегии управления качеством данных и отличия классического статанализа от ML. Для первоначального погружения хватит, но, мне кажется, менеджеры должны знать эти вопросы немного глубже, чем рассказано.
5. Executive Data Science Capstone (1 минута видео, остальное тексты) - завершающий курс, тренировочный проект-симуляция от Zillow чтобы попробовать применить полученные в предыдущих курсах знания.

Если вы менеджер и совсем не понимаете в DS, то можно проходить все курсы в специализации, но не ждите, что после них вы станете крутым специалистом в теме, это скорее точка входа. Если вы DS, который хочет погрузиться в проблематику управления DS-командой, то стоит остановиться на "Building a Data Science Team" и, возможно, на "Data Science in Real Life", вдруг вы что-то пропустили в своем самообразовании.

Мы в LeanDS имеем предварительную договоренность с МФТИ сделать онлайн-курс по LeanDS на Courserа, но учитывая наш длинный бэклог, боимся обещать сроки.

Ваш, @alexey_mogilnikov

Хочу прорекламировать настоящую живую конференцию AgileDays. Она пройдет в микед формате — онлайн и оффлайн. На сайте появилась программа, посмотрите! Тем очень много — от самоуправления до OKR и Канбана. Выступит Кент Бек, автор подхода XP (старики помнят!), он сейчас в Facebook помогает масштабировать разработку и Joe Justice, который внедрял Agile в Tesla.

Лучше пораньше зарегистрироваться. Ограничение площадки в связи с сами знаете чем — 500 человек, очные билеты пока есть.

🗓 25-26 марта очно и онлайн
🔷Промокод 10% — agileds
✅ Регистрация

Привет! Напоминаю про митап сегодня в 19-00

LeanDS#14. Онлайн-митап. Монетизация данных и идеальный дэшборд

🍏Внешняя монетизация данных. С чего начать?, Павел Логинов, руководитель продуктов Big Data Beeline по развитию конвергентного бизнеса
🍎Кто виноват и что делать? - как спроектировать идеальный дешборд, Артемий Малков, PhD. МФТИ, Data Monsters


⏰ Среда 24 февраля в 19-00 по Москве онлайн в Zoom
Подробности и регистрация: https://leands.timepad.ru/event/1560768/

В субботу 27 февраля я (Асхат Уразбаев) буду рассказывать на конференции KZ BI Conf о том, как управлять заказными проектами. Контент выстраданный, абсолютно применимый к управлению проектами в DS, участие бесплатное, приходите

Будет еще Роман Бунин из Яндекс Go на тему визуализации данных, Константин Радченко из MacPaw про Data Driven product development и Валерий Бабушкин (!) про uplift моделирование

KZ BI Conf — Конференция в сфере аналитики и менеджмента