Data Science Camp: первый образовательный лагерь по большим данным в Университете Иннополис

Эксперты Х5 Retail Group, Яндекса, Dbrain, iPavlov и сообщества Open Data Science поделились знаниями об алгоритмах машинного обучения, компьютерном зрении, диалоговых и рекомендательных системах. 

Data Science Camp: первый образовательный лагерь по большим данным в Университете Иннополис
В работе Data Science Camp участвовали специалисты в области больших данных из Deutsche Bank, Ингосстраха, Газпромнефти, Барс Груп, Central Bank of the Republic of Azerbaijan, BIG-BOOK, Magenta Technology и Healbe Corporation, для которых сотрудники Университета Иннополис адаптировали образовательную программу.

«Наше мероприятие основано на механике: утром — теория, практические кейсы, консультация с экспертами; вечером — работа над проектами. По итогам каждая команда презентовала свою разработку и защитила её перед спикерами лагеря. После чего все участники получили обратную связь с указанием ошибок и необходимых доработок», — рассказала ведущий менеджер по развитию Университета Иннополис Юлия Астафьева. 

Валерий Бабушкин, руководитель управления развития данных в Х5 Retail Group и группы аналитики Яндекс: «Мне понравились два проекта. Первый — команды компании Healbe, производящей умные браслеты. Они работали над проектом, цель которого — понять по информации с браслета, когда человек начал есть . Очень необычная задача. Второй кейс решала объединённая команда из разных компаний — они пытались научить алгоритм оценивать вакансии, которые выкладывают в канале Open Data Science в мессенджере Slack. Как люди реагируют на неё, какие смайлики подходят ей».

IMG_3731.jpg

Эксперт отметил, что участвовал в организации Data Science Camp, потому что специалистам важно делиться знаниями друг с другом: «В Х5 Retail Group я руковожу отделом машинного обучения, анализа данных и направлением R&D. Чтобы оценить перспективы больших данных — приведу пример из своей компании. X5 — бизнес с ежегодным оборотом в 1 триллион 600 млрд в год. Вкладываясь в технологии Data Science, можно спрогнозировать спрос, предсказать трафик в магазине, найти оптимальную цену на промо-товары, составить оптимальную матрицу ассортимента. На этом компания может заработать от 1 до 5 % оборота, то есть от 16 млрд рублей в год. 

По словам Валерия Бабушкина, доступ к огромным массивам данных и анализ информации принесёт не только дополнительную прибыль в бизнесе, но и улучшит качество жизни в различных областях: «20 лет назад любой водитель отдал бы все свои деньги за устройство, которое приведёт его в нужное место оптимальным маршрутом, минуя пробки. Я сам помню, как мы с отцом в 97-м году ехали в Мариуполь — на каждом большом перекрёстке отец доставал карты, атлас, спрашивал людей — это было очень неудобно. Всё изменили данные, которые мы научились обрабатывать. Теперь Яндекс.Навигатор, благодаря обработке данных устройств всех участников движения, предупреждает о пробках и показывает, с какой скоростью едет поток», — заключил он.

В центре внимания

Новости по теме

Популярные новости

Сайт находится в технической разработке