LeanDS —первый в мире митап по управлению DS/AI проектами (по крайней мере, я больше не нашел). Записалось уже около 200 человек. Кажется, тема интересна и востребована, будем проводить регулярно.

На митапе в понедельник 11-го ноября мы посмотрим на управление DS проектами как с позиции компании-консультанта, так и внутренней продуктовой разработки. Будут доклады и в конце обсуждение на тему конкретных кейсов и проблем управления в DS.

Ссылка на митап: https://leands.timepad.ru/event/1102090/

87% DS проектов не выходят в прод. Откуда дровишки, спросите вы? Во-первых, вот: https://venturebeat.com/2019/07/19/why-do-87-of-data-science-projects-never-make-it-into-production/

Для тех, кто не верит, вот из разных источников:
https://designingforanalytics.com/resources/failure-rates-for-analytics-bi-iot-and-big-data-projects-85-yikes/

Статья о том, что вся индустрия AI создана гиками и технарями. Фейлят они ту фазу проекта, где надо понять, нужно ли его вообще делать. А значит есть нужно повернуться задом к моделям, а к заказчику передом и начать разговаривать с ним, с командой, с другими департаментами.

Точный адрес митапа: Deworkacy Big Data — Большой Саввинский переулок 8, стр. 1. Ближайшие станции метро: Киевская или Спортивная. 

Организаторы утверждают, что парковка муниципальная есть и места тоже всегда есть. 

Мероприятие пройдёт в Большом зале.

Если заблудитесь, пишите мне @askhatu

Ждем вас в 14:00

Это расписание митапа. Тут могут быть изменения.

Спасибо, что пришли на митап вчера! По-моему получилось 🔥

Провалы DS-проектов

Валерий Бабушкин, Директор по Моделированию и Анализу Данных X5 Retail Group

Я расскажу несколько историй из жизни о провалах в проектах, где DS являлось ключевой частью продукта. Доклад будет в форме коротких историй о сложностях с которыми встречались различные продуктовые команды на стадиях своего становления и развития.

https://www.dropbox.com/s/qcw82ie0ga4fgkj/LeanDS1-Babushkin.pptx

Как ставить задачи и управлять учеными и что делать если проект буксует

Артемий Малков, основатель Лаборатории бизнес-решений на основе ИИ МФТИ

Я расскажу о том, в чем проблемы DS проектов, каковы особенности управления учеными и как столкнуть проект с мертвой точки, если он застрял.

https://www.dropbox.com/s/pvg7snp00uimgmm/LeanDS-Malkov.pdf

Поиск ценности в очень больших данных

Василя Гайнулина, руководитель продукта в Big Data X5

В моём докладе расскажу о том, как методом проб и ошибок мы строили продукт на основе больших данных в Х5

https://www.dropbox.com/s/bvbj3msie9iv59k/LeanDS1-Gainulina.pdf

Менеджерские и инженерные практики для DS

Александр Сидоров, руководитель направления анализа данных, HH.RU

Расскажу, в чём особенности мотивации команды, применения Kanban, продуктовой работы, процесса разработки и CI в проектах, связанных улучшением продуктов с помощью DS и ML. Почему Kanban, а не Scrum, чем полезны элементы методологии ASD, когда делаешь сложный сервис на ML с нуля. Откуда брать гипотезы, как их выбирать, проверять, выкатывать в production, считать и показывать пользу, и особенно – как потом поддерживать и развивать. Чем модели для production, процессы их создания и поддержки отличаются от написания статей или соревнований на Kaggle. Как не просто поверять и мониторить техническое и продуктовое качество сервисов на ML, но и встраивать его в них. Почему нужно быстрее, как искать и расширять узкие места, в т.ч. ускорить A/B-тесты.

https://www.dropbox.com/s/c7m8cbg2czf314c/LeanDS1-Sidorov.pdf

Метод управления DS проектами

Асхат Уразбаев, основатель Scrumtrek, специалист по гибким подходам к бизнесу с более чем 12-летним опытом Agile-коучинга.

На докладе мы поговорим о причинах проблем в DS-проектах. Мы увидим, что проблемы совсем не в технической части и обсудим как правильно построенный процесс DS-проекта может помочь исправить ситуацию.

https://www.dropbox.com/s/l6vgfgaha9n2zh7/LeanDS1-Urazbaev.pptx