Anokhina_Предсказание_сроков_в_Data_Science_при_помощи_канбан_метода.pdf
597.2 KB
Предсказание сроков в Data Science при помощи канбан-метода
Bakunin-1on1.pdf
161.8 KB
Встречи One on One: инструмент эффективного управления сотрудниками, повышения доверия и снижения уровня стресса
LeanDS_Как_выбрать_задачу_для_ИИ_АМалков.pdf
5.6 MB
Какие проекты делать с помощью AI и Data Science
📺 Видео c седьмого онлайн-митапа LeanDS по управлению DS проектами
Обсуждали три самых сложных вопроса управления DS: как предсказывать сроки, как мотивировать сайентистов и как стартовать DS проекты.
✅ Предсказание сроков в Data Science при помощи канбан-метода, Алёна Анохова, Project Manager в R&D LC Group.
✅ Встречи One on One: инструмент эффективного управления сотрудниками, повышения доверия и снижения уровня стресса,
Никита Бакунин, лидер кластера Data Science, исполнительный директор Сбербанка
✅ Как выбрать бизнес-задачу для применения Data Science,
Артемий Малков, Основатель Лаборатории бизнес-решений на основе ИИ МФТИ
Обсуждали три самых сложных вопроса управления DS: как предсказывать сроки, как мотивировать сайентистов и как стартовать DS проекты.
✅ Предсказание сроков в Data Science при помощи канбан-метода, Алёна Анохова, Project Manager в R&D LC Group.
✅ Встречи One on One: инструмент эффективного управления сотрудниками, повышения доверия и снижения уровня стресса,
Никита Бакунин, лидер кластера Data Science, исполнительный директор Сбербанка
✅ Как выбрать бизнес-задачу для применения Data Science,
Артемий Малков, Основатель Лаборатории бизнес-решений на основе ИИ МФТИ
YouTube
Предсказание сроков в Data Science при помощи канбан-метода, Алёна Анохова
Сказал “Канбан”, говори и “Метрики потока”!
LeanDS — это про Канбан. Этот метод предполагает управление потоком и измерение его скорости. Я расскажу, какие есть метрики потока в Канбан, как их посчитать, как с их помощью спрогнозировать сроки поставки и…
LeanDS — это про Канбан. Этот метод предполагает управление потоком и измерение его скорости. Я расскажу, какие есть метрики потока в Канбан, как их посчитать, как с их помощью спрогнозировать сроки поставки и…
👯♀️Встреча 1on1 — одна из самых полезных практик управления. Это регулярная встреча один на один с подчиненными. На прошлом митапе Никита Бакунин очень пламенно и интересно об этом рассказывал. Частый вопрос — что именно спрашивать на такой встрече. В чате пролетел похоже самый полный список вопросов, который вдобавок еще и регулярно обновляется. Сейчас там 326 вопросов. Сохраните себе, если собираетесь проводить 1on1 с сотрудниками.
GitHub - VGraupera/1on1-questions: Mega list of 1 on 1 meeting questions compiled from a variety to sources
Выступление Никиты по 1on1 на Youtube
GitHub - VGraupera/1on1-questions: Mega list of 1 on 1 meeting questions compiled from a variety to sources
Выступление Никиты по 1on1 на Youtube
GitHub
GitHub - VGraupera/1on1-questions: Mega list of 1 on 1 meeting questions compiled from a variety to sources
Mega list of 1 on 1 meeting questions compiled from a variety to sources - VGraupera/1on1-questions
Урра! Приглашаем на 8 митап LeanDS!
В этот раз мы сфокусируемся на особенностях управлении DS при помощи ясно поставленных целей и метрик. Мы обсудим специфику применения OKR и KPI в DS проектах и продуктах
СОДЕРЖАНИЕ
✅ OKR в Data Science, Адам Елдаров, Chief Product Officer at YooDo
✅ Как мотивировать команду генерировать и проверять ML- и UX-гипотезы для решения задач бизнеса, Александр Сидоров, Руководитель направления анализа данных в HH.RU
✅ Управление качеством в DS-проектах , Алексей Могильников, Lead Data Scientist, Большой Банк
🗓 25 июня в 18-30 по Москве
⏰ Длительность: 2.5 часа
👉 Регистрация на мероприятие
В этот раз мы сфокусируемся на особенностях управлении DS при помощи ясно поставленных целей и метрик. Мы обсудим специфику применения OKR и KPI в DS проектах и продуктах
СОДЕРЖАНИЕ
✅ OKR в Data Science, Адам Елдаров, Chief Product Officer at YooDo
✅ Как мотивировать команду генерировать и проверять ML- и UX-гипотезы для решения задач бизнеса, Александр Сидоров, Руководитель направления анализа данных в HH.RU
✅ Управление качеством в DS-проектах , Алексей Могильников, Lead Data Scientist, Большой Банк
🗓 25 июня в 18-30 по Москве
⏰ Длительность: 2.5 часа
👉 Регистрация на мероприятие
leands.timepad.ru
LeanDS#8. Управление DS при помощи метрик, OKR и KPI / События на TimePad.ru
На этом митапе мы сфокусируемся на управлении Data Science командой при помощи ясно поставленных целей и метрик. Мы обсудим специфику применения OKR и KPI в DS проектах и продуктах
😇Судя по составу докладчиков, этот митап будет 🔥! Если вы согласны, отфорвардите сообщение выше в ваши уютные локальные чатики сайтентистов, продактов и менеджеров 🙏
Разачарованные дата-сайентисты
Наткнулся на статью на медиуме от одного junior data scientist. Here’s why so many data scientists are leaving their jobs
Оказывается, очень многие DS находятся в поиске работы.
Вот цитата из статьи Financial Times, на которую он ссылается:
“According to Kaggle’s survey, most people working in the field say they spend 1-2 hours a week looking for a new job, says Goldbloom.”
Среди факторов разочарования он упоминает такие:
• Инфраструктура не готова под задачи DS
• Одни джуниоры вокруг
• Он хотел менять мир, а от него требуют маленьких постоянных улучшений
• Чертова политика, надо уметь доказывать свою ценность бизнесу
“doing simple projects just so that the right people have the right perception of you”
• Приходится все знать, тебя воспринимают как главного специалиста по всем данным и инфраструктуре, а у тебя лапки 🐱!
• Проекты в изолированных проектных командах проваливаются
Мне кажется это первые звоночки серьезного кризиса в индустрии, сродни провалу докомов в 2001 году. В статье взгляд со стороны DS, но проблема общая.
Бизнес не получает обещанного быстрого результата. Просто нанять кучку сайентистов — не работает. Должны появится и институализироваться целые профессии и зрелые методы.
Интересно, а DS в России чувствуют такое же разочарование?
Наткнулся на статью на медиуме от одного junior data scientist. Here’s why so many data scientists are leaving their jobs
Оказывается, очень многие DS находятся в поиске работы.
Вот цитата из статьи Financial Times, на которую он ссылается:
“According to Kaggle’s survey, most people working in the field say they spend 1-2 hours a week looking for a new job, says Goldbloom.”
Среди факторов разочарования он упоминает такие:
• Инфраструктура не готова под задачи DS
• Одни джуниоры вокруг
• Он хотел менять мир, а от него требуют маленьких постоянных улучшений
• Чертова политика, надо уметь доказывать свою ценность бизнесу
“doing simple projects just so that the right people have the right perception of you”
• Приходится все знать, тебя воспринимают как главного специалиста по всем данным и инфраструктуре, а у тебя лапки 🐱!
• Проекты в изолированных проектных командах проваливаются
Мне кажется это первые звоночки серьезного кризиса в индустрии, сродни провалу докомов в 2001 году. В статье взгляд со стороны DS, но проблема общая.
Бизнес не получает обещанного быстрого результата. Просто нанять кучку сайентистов — не работает. Должны появится и институализироваться целые профессии и зрелые методы.
Интересно, а DS в России чувствуют такое же разочарование?
Medium
Here’s why so many data scientists are leaving their jobs
Frustrations of the data scientist!
Как настроить Jira под канбан в Data Science — новое видео на нашем канале
Было много вопросов про джиру, и чтобы закрыть эту тему Антон Манин запилил небольшой тьюториал. Если есть вопросы, задавайте в комментариях под видео, постараемся ответить.
https://youtu.be/D5_67AdLzmc
Было много вопросов про джиру, и чтобы закрыть эту тему Антон Манин запилил небольшой тьюториал. Если есть вопросы, задавайте в комментариях под видео, постараемся ответить.
https://youtu.be/D5_67AdLzmc
YouTube
Настройка Jira под Канбан в Data Science
Автор видео: Антон Манин
Как канбан работает в Data Science: https://youtu.be/QYkuv2zuCFk
СОДЕРЖАНИЕ ВИДЕО
0:00 Заставка
0:38 Создание проекта
1:30 Создание Work Item Types
2:03 Создание Workflow
10:14 Редактирование Кабан-доски
14:29 Создание и использование…
Как канбан работает в Data Science: https://youtu.be/QYkuv2zuCFk
СОДЕРЖАНИЕ ВИДЕО
0:00 Заставка
0:38 Создание проекта
1:30 Создание Work Item Types
2:03 Создание Workflow
10:14 Редактирование Кабан-доски
14:29 Создание и использование…
LeanDS
Урра! Приглашаем на 8 митап LeanDS! В этот раз мы сфокусируемся на особенностях управлении DS при помощи ясно поставленных целей и метрик. Мы обсудим специфику применения OKR и KPI в DS проектах и продуктах СОДЕРЖАНИЕ ✅ OKR в Data Science, Адам Елдаров…
Привет!
Напоминаю, что сегодня в 18-30 начнется митап по управлению OKR в DS
Описание мероприятия тут: https://leands.timepad.ru/event/1338593/
Ссылка для митапа: https://us02web.zoom.us/j/81790352113
Ждем вас в 18-30!
Напоминаю, что сегодня в 18-30 начнется митап по управлению OKR в DS
Описание мероприятия тут: https://leands.timepad.ru/event/1338593/
Ссылка для митапа: https://us02web.zoom.us/j/81790352113
Ждем вас в 18-30!
leands.timepad.ru
LeanDS#8. Управление DS при помощи метрик, OKR и KPI / События на TimePad.ru
На этом митапе мы сфокусируемся на управлении Data Science командой при помощи ясно поставленных целей и метрик. Мы обсудим специфику применения OKR и KPI в DS проектах и продуктах
how-to-motivate-ds-4.pdf
3 MB
Презентация Как мотивировать команду генерировать и проверять ML- и UX-гипотезы для решения задач бизнеса, Александр Сидоров
Модель зрелости процессов LeanDS.pdf
740.3 KB
Модель зрелости процессов, Алексей Могильников
Видео с митапа LeanDS#8
✅ OKR в Data Science, Адам Елдаров, Chief Product Officer at YouDo
✅ Как мотивировать команду генерировать и проверять ML- и UX-гипотезы для решения задач бизнеса, Александр Сидоров, Руководитель направления анализа данных в HH.RU
✅ Модель зрелости процессов LeanDS, Алексей Могильников, Lead Data Scientist, Большой Банк
✅ OKR в Data Science, Адам Елдаров, Chief Product Officer at YouDo
✅ Как мотивировать команду генерировать и проверять ML- и UX-гипотезы для решения задач бизнеса, Александр Сидоров, Руководитель направления анализа данных в HH.RU
✅ Модель зрелости процессов LeanDS, Алексей Могильников, Lead Data Scientist, Большой Банк
YouTube
OKR в Data Science, Адам Елдаров, CPO at YouDo
Про OKR для организаций и продуктовых команд не говорил только ленивый. Все пытаются внедрить данную методологию, а большое количество докладов и статей с советами и с разбором типичных ошибок упрощают этот процесс, но информации о том, как это делать в DS/ML…
Анонс курса Управление AI проектами и продуктами с LeanDS (ссылка).
👉Цель: получить на выходе такого крепкого 🦸♂️Process Lead, способного за 3 месяца дорастить команду, с которой работает до ± Managed уровня в модели зрелости LeanDS.
Курс состоит из обучающих видео для домашнего просмотра и шести онлайн-занятий.
Курс будет максимально практическим. Мы будем тренироваться на кейсах участников и заранее подготовленных кейсах формулировать гипотезы, каскадировать метрики, приоритезировать, декомпозировать их, прогнозировать сроки, управлять проектом и рисками и т.д.
Ведущие курса Асхат Уразбаев и Алексей Могильников.
Курс пройдет с 16 июля по 13 августа. Стоимость 11.900р.
Регистрация и подробности: https://scrumtrek.online/leands
👉Цель: получить на выходе такого крепкого 🦸♂️Process Lead, способного за 3 месяца дорастить команду, с которой работает до ± Managed уровня в модели зрелости LeanDS.
Курс состоит из обучающих видео для домашнего просмотра и шести онлайн-занятий.
Курс будет максимально практическим. Мы будем тренироваться на кейсах участников и заранее подготовленных кейсах формулировать гипотезы, каскадировать метрики, приоритезировать, декомпозировать их, прогнозировать сроки, управлять проектом и рисками и т.д.
Ведущие курса Асхат Уразбаев и Алексей Могильников.
Курс пройдет с 16 июля по 13 августа. Стоимость 11.900р.
Регистрация и подробности: https://scrumtrek.online/leands
Forwarded from Machine Learning REPA (RU) (ml-repa-controller-bot)
Всем привет! Вместе с командой DVC и программой DVC Ambassadors мы разрабатываем онлайн курс Machine Learning experiments and engineering with DVC
Запуск курса планируется через несколько недель. Перед запуском курса нам необходимо протестировать и убедиться в качестве контента! Нам нужна помощь 3-5 добровольцев, кто готов помочь нам с тестированием курса и заодно прокачать важные скилы в работе с DVC! :)
Как будет проходить тестирование:
1) вы получите ссылку на материалы курса (ВАЖНО - курс на английском языке)
2) необходимо пройти каждый урок (их 9) и зафиксировать - возможные баги в коде, опечатки и т.д.
Если вы готовы - пишите в личку @mnrozhkov
Запуск курса планируется через несколько недель. Перед запуском курса нам необходимо протестировать и убедиться в качестве контента! Нам нужна помощь 3-5 добровольцев, кто готов помочь нам с тестированием курса и заодно прокачать важные скилы в работе с DVC! :)
Как будет проходить тестирование:
1) вы получите ссылку на материалы курса (ВАЖНО - курс на английском языке)
2) необходимо пройти каждый урок (их 9) и зафиксировать - возможные баги в коде, опечатки и т.д.
Если вы готовы - пишите в личку @mnrozhkov
Хочу порекомендовать канал — Big Data Science (@bdscience), который ведет Алексей Чернобровов. Он консультирует большие компании по управлению цифровыми продуктами и в целом по Data Science.
На канале он рассказывает о применении Data Science в реальных проектах, о всяких интересных фактах и анонсирует важные мероприятиях в этой сфере. Рекомендую короче.
На канале он рассказывает о применении Data Science в реальных проектах, о всяких интересных фактах и анонсирует важные мероприятиях в этой сфере. Рекомендую короче.