DataStart Conference 2019 April Moscow

Data science позволяет менять мир, занимаясь интересными вещами, такими как машинное обучение. На нашем мероприятии в DataStart вы сможете понять, почему Data Science может быть новым и захватывающим вариантом вашей карьеры.

Спикеры-практики 
Лекторы работают в сфере, о которой рассказывают и знают все тонкости и тренды. 

Практические интенсивы 
Лекции подкрепляются практическими занятиями, чтобы сразу научиться применять полученные знания. 

Организованный нетворкинг 
Конференция — возможность расширить контакты, найти работу или людей в свой проект. Заранее укажите интересные вам темы после покупки билета, чтобы легко завести знакомства. 

Программа мероприятия:

Зал A

Теоретический блок

10:00-10:45 – Data science с точки зрения бизнеса

Спикер: Александр Фонарев

10:45-11:15 – Кофе-брейк

11:15-12:00 – Здравый подход к Data Science, или нужен ли вашей компании Machine Learning?

Спикер: Александр Кузьмин

12:15-13:00 – Текстовые эмбеддинги и их применения

Спикер: Геннадий Штех

13:00-14:00 — Обед

14:00-14:45 – Data Science в финансовой индустрии

Спикер: Александр Фонарев

15:00-15:45 –  Почему не взлетают Data Science проекты в индустрии

Спикер: Павел Мягких

15:45-16:15 – Кофе-брейк

16:15-17:00 – 10 причин участвовать в соревнованиях по машинному обучению

Спикер: Павел Плесков

17:15-18:00 –  ИИ для автоматизации документооборота с 99% качеством
Спикер: Алексей Хахунов

18.15-19.00 — Как научить диалогового агента самому генерировать уточняющие вопросы?
Спикер: Анна Козлова

Зал B

Практический блок

10:00-11:30 – Represent everything! Векторное представление произвольных объектов

Спикер: Олег Дурандин

10:45-11:15 –

11:15-12:00 – Современное состояние NLP на основе нейронных сетей: от RNN до Transformer

Спикер: Дмитрий Коробченко

12:15-13:00 –  Обучение LSTM на TensorFlow

Спикер: Дмитрий Коробченко

13:00-14:00 – Обед 

14:00-14:45 –  Практика применения эмбеддингов при работе с текстами

Спикер: Геннадий Штех

15:00-15:45 –  Big Data Science на практике с Apache Zeppelin и SparkMLСпикер: Дмитрий Бугайченко

15:45-16:15 – Кофе-брейк

16:15-17:45 –  Решение задач классификации при помощи CatBoost

Спикер: Никита Дмитриев

Практическое занятие. Проходит с использованием ноутбука и заранее специально установленных программ: Jupyter Notebook с установленными библиотеками: catboost, ipywidgets, sklearn, matplotlib, shap.

Длительность: 90 мин.

18:00-19:00 — Выбираем CatBoost или XGBoost для поставленной задачи в формате соревнования

Спикер: Артем Селезнев

Практическое занятие. Проходит с использованием ноутбука и заранее специально установленных программ: Python3, Jupyter Notebook, XGBoost, Catboost.

Длительность: 60 мин.

Зал С

Кейсы

10:00-10:45 – Пальто с 300 карманами или Как провалидировать контент

Спикер: Петр Ермаков

10:45-11:15 –  Кофе-брейк

11:15-12:00 — Детектирование людей в толпе / Person detection in crowds

Спикер: Борис Лесцов

12:15-13:00 –  Natural Language Processing онлайн-чеков: курс уроков волшебства для обычного кота и другие проблемы автоматической классификации

Спикеры: Артем Просветов/Анастасия Семенова

13:00-14:00 – Обед

14:00-14:45 – Чат бот с нейронками внутри

Спикер: Константин Кубрак

15:00-15:45 - Процесс Data Science разработки

Спикер: Эмиль Магеррамов

15:45-16:15 – Кофе-брейк

16:15-17:00 – Прозрачный и безопасный искусственный интеллект: подходы к технологическому решению

Спикер: Виктор Носко

17:15-18:00 - Прогнозирование продаж с использованием методов машинного обучения

Спикер: Ярослав Шмулев

18.15-19.00 — Подход к построению и выбор модели для задачи прогнозирования отклика клиента на предложение Банка в сегменте СМБ

Спикер: Андрей Анисимов