Устраиваем гаражную вечеринку 💃
Приглашаем на Alfa DS Meetup #4 — вечер оптимизации в бизнесе, продукте и технологиях в формате гаражной вечеринки.
Соберёмся, чтобы делиться инсайтами, предлагать смелые решения, а ещё есть бургеры и подпевать рок-группе — всё для вдохновения и обмена опытом без границ.
📅 Когда: 22 ноября в 18:00
📍 Где: Санкт-Петербург
О чём поговорим?
💡 18:30 – 18:55 Оптимизация доставки в Самокате
💡 18:55 – 19:35 Дискуссия: Инновации vs. традиционные методы
Трек 1: Как делаем организацию эффективнее
💡 20:00 – 20:25 Как оптимизировать банкоматы, чтобы всегда хватало наличности
💡 20:25 – 20:50 Оптимизация логистики: как вовремя доставлять продукты клиентам
💡 20:50 – 21:15 Оптимизация категорий кэшбэка для удовлетворения интересов клиентов
Трек 2: Как оптимизация повышает лояльность
💡 20:00 – 20:25 Математическая оптимизация для больших данных
💡 20:25 – 20:50 Прогнозирование клиентского потока и оптимизация работы сотрудников
💡 20:50 – 21:15 ML в HR: оптимизация подбора сотрудников
С 21:15 — вечеринка с музыкой, караоке и неформальным общением!
Скорее регистрируйтесь, чтобы не пропустить событие❤️
#aaa_events
Приглашаем на Alfa DS Meetup #4 — вечер оптимизации в бизнесе, продукте и технологиях в формате гаражной вечеринки.
Соберёмся, чтобы делиться инсайтами, предлагать смелые решения, а ещё есть бургеры и подпевать рок-группе — всё для вдохновения и обмена опытом без границ.
📅 Когда: 22 ноября в 18:00
📍 Где: Санкт-Петербург
О чём поговорим?
💡 18:30 – 18:55 Оптимизация доставки в Самокате
💡 18:55 – 19:35 Дискуссия: Инновации vs. традиционные методы
Трек 1: Как делаем организацию эффективнее
💡 20:00 – 20:25 Как оптимизировать банкоматы, чтобы всегда хватало наличности
💡 20:25 – 20:50 Оптимизация логистики: как вовремя доставлять продукты клиентам
💡 20:50 – 21:15 Оптимизация категорий кэшбэка для удовлетворения интересов клиентов
Трек 2: Как оптимизация повышает лояльность
💡 20:00 – 20:25 Математическая оптимизация для больших данных
💡 20:25 – 20:50 Прогнозирование клиентского потока и оптимизация работы сотрудников
💡 20:50 – 21:15 ML в HR: оптимизация подбора сотрудников
С 21:15 — вечеринка с музыкой, караоке и неформальным общением!
Скорее регистрируйтесь, чтобы не пропустить событие
#aaa_events
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🔥15❤11❤🔥8
Продлеваем приём заявок на Alfa Hack 🔥
Мы уже рассказывали о всероссийском хакатоне Alfa Hack от Лаборатории машинного обучении. У вас есть возможность успеть отправить заявку.
«Как выжить на хакатоне Alfa Hack?» —спросили у Вадима Тимакина, старшего специалиста по разработке нейронных сетей и kaggle мастера, к чему стоит готовиться и как успешно решить все задания — читайте советы в статье 🎯
А потом переходите на сайт и регистрируйтесь на хакатон до 4 ноября
Мы уже рассказывали о всероссийском хакатоне Alfa Hack от Лаборатории машинного обучении. У вас есть возможность успеть отправить заявку.
«Как выжить на хакатоне Alfa Hack?» —спросили у Вадима Тимакина, старшего специалиста по разработке нейронных сетей и kaggle мастера, к чему стоит готовиться и как успешно решить все задания — читайте советы в статье 🎯
А потом переходите на сайт и регистрируйтесь на хакатон до 4 ноября
❤🔥10👍7🔥6
Генеративный ИИ всё чаще применяется в разработке кода, но помогает ли это компаниям?
Сегодня обсуждаем ежегодный отчёт DORA (Google Cloud's DevOps Research and Assessment), опубликованный 23 ноября.
Вадим Аюев, руководитель дирекции моделей и методов продвинутой аналитики, делится интересными моментами из отчёта 👇
А как вы думаете, поможет ли генеративный ИИ вашей команде в следующем году быстрее выводить продукт в пром?
😭 — Нет, только замедлит
🌚 — Ничего не изменится
❤️🔥 — Точно поможет
🔥 — Уже помог, уже ускорились
#aaa_experts
Сегодня обсуждаем ежегодный отчёт DORA (Google Cloud's DevOps Research and Assessment), опубликованный 23 ноября.
Вадим Аюев, руководитель дирекции моделей и методов продвинутой аналитики, делится интересными моментами из отчёта 👇
Широко признано, что одним из самых перспективных направлений применения генеративного ИИ является написание кода. В недавно опубликованном отчёте DORA (Google Cloud’s DevOps Research and Assessment) о состоянии DevOps указано, что 76% разработчиков используют генеративный ИИ в своей работе. Более 81% из 39 тысяч респондентов подтвердили, что в их компаниях произошла смена приоритетов в сторону массового внедрения ИИ-решений.
Основные сценарии использования — написание кода (75%) и суммаризация данных (71%). Более 35% пользователей отметили существенный рост продуктивности, но 39% сомневаются в надёжности ИИ-кода, а около 10% даже отметили снижение своей продуктивности при использовании ИИ-инструментов.
Кстати, недавно CEO Google также заявил, что четверть кода компании уже разрабатывается с помощью ИИ.
В отчёте отмечено, что при дальнейшем внедрении ИИ ожидается снижение пропускной способности поставок и увеличение нестабильности сроков — вероятно, как часть адаптации новых решений.
Другой вывод исследования — пока эффект от ИИ не улучшает продуктовые метрики, хотя софтовые метрики команд растут.
Мы в Альфе также активно тестируем генеративный ИИ для работы с кодом, в том числе решения для его верификации в ModelOps.
А как вы думаете, поможет ли генеративный ИИ вашей команде в следующем году быстрее выводить продукт в пром?
😭 — Нет, только замедлит
🌚 — Ничего не изменится
❤️🔥 — Точно поможет
🔥 — Уже помог, уже ускорились
#aaa_experts
❤🔥16🌚16🔥12😭3
Об этом невозможно молчать 🎤
Делимся историей успеха Лёши Рязанцева, младшего специалиста по разработке нейронных сетей. По окончании второго курса университета он пришёл в Альфу на позицию стажёра и случился метч.
На карточках Лёша рассказывает о своём пути в Альфе, о создании AutoML-сервиса AMELIA, о росте в компании и поддержке коллег. И отвечает на главный вопрос — как получается совмещать учёбу и работу.
👏 — Вдохновился, теперь точно уверен, что у меня всё получится
😎 — Вот это успех! Тоже так хочу
🙈 — Вспоминаю себя в 20…
#aaa_experts
Делимся историей успеха Лёши Рязанцева, младшего специалиста по разработке нейронных сетей. По окончании второго курса университета он пришёл в Альфу на позицию стажёра и случился метч.
На карточках Лёша рассказывает о своём пути в Альфе, о создании AutoML-сервиса AMELIA, о росте в компании и поддержке коллег. И отвечает на главный вопрос — как получается совмещать учёбу и работу.
👏 — Вдохновился, теперь точно уверен, что у меня всё получится
😎 — Вот это успех! Тоже так хочу
🙈 — Вспоминаю себя в 20…
#aaa_experts
🙈21❤18🔥13👏12😎7❤🔥3👍2
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
😍11👍8👨💻7❤4🏆4🤓1
А вы уже начали проходить наш курс?
Преподаватель «AutoML in Practice» на платформе🦜 ods.ai, Лёша Рязанцев — да-да, герой нашего прошлого поста — напоминает: 30 ноября мы покажем рейтинг курса и наградим тех, кто забрался выше всех.
У вас есть время, смотрите видео-уроки и решайте тесты 🎯
Преподаватель «AutoML in Practice» на платформе
У вас есть время, смотрите видео-уроки и решайте тесты 🎯
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
❤12⚡7🔥4👏1
Ищем лучшие Open Source базы данных для проектов 🤝
Влад Шевченко, старший инженер данных, в новой статье рассказал о трёх интересных Open Source базах данных, которые выбрал для своего пет-проекта.
🎯 Dolt — база данных с ветвлением, как в Git, что помогает безопасно тестировать данные. Но сложности могут возникнуть при работе с большими объёмами
🎯 YugabyteDB — распределённая БД на базе PostgreSQL, масштабируемая и удобная для SQL и NoSQL. Подходит для задач с высокой нагрузкой
🎯 MeiliSearch — лёгкий поисковый движок, удобный для быстрого внедрения поиска. Отличается простотой интеграции и настройки
Подробный разбор каждого решения — в статье.
#aaa_hardposting
Влад Шевченко, старший инженер данных, в новой статье рассказал о трёх интересных Open Source базах данных, которые выбрал для своего пет-проекта.
🎯 Dolt — база данных с ветвлением, как в Git, что помогает безопасно тестировать данные. Но сложности могут возникнуть при работе с большими объёмами
🎯 YugabyteDB — распределённая БД на базе PostgreSQL, масштабируемая и удобная для SQL и NoSQL. Подходит для задач с высокой нагрузкой
🎯 MeiliSearch — лёгкий поисковый движок, удобный для быстрого внедрения поиска. Отличается простотой интеграции и настройки
Подробный разбор каждого решения — в статье.
#aaa_hardposting
🔥12❤8👍6😎4🤓1
Почему мы «наняли» ARTEM(L) 🕵
Уже познакомили вас с ANNA и AMELIA, теперь рассказываем про ARTEM(L).
Модели в проде теряют до десятков процентов точности в год, обновлять их вручную — долго, утомительно и не всегда эффективно. Мы упростили этот процесс: теперь DS почти не пишет код, а просто создает конфиги с нужной информацией. Всё стало быстрее и проще.
А ещё с ARTEM(L) у нас:
🎯 Постоянный мониторинг моделей и обратная связь, чтобы всегда быть в курсе их состояния
🎯 Полная автоматизация — от подбора фичей до замены старой модели на новую прямо в бизнес-системе, и минимум ручного вмешательства
🎯 Новая модель сразу идёт в пром — никакого возвращения в среду разработки и повторного прохождения всех этапов
Больше про ARTEM(L) и его возможности рассказала Анастасия Бондарева, senior Data Scientist в Хабе Юридических Лиц, — читайте в статье 🖇
#aaa_hardposting
Уже познакомили вас с ANNA и AMELIA, теперь рассказываем про ARTEM(L).
Модели в проде теряют до десятков процентов точности в год, обновлять их вручную — долго, утомительно и не всегда эффективно. Мы упростили этот процесс: теперь DS почти не пишет код, а просто создает конфиги с нужной информацией. Всё стало быстрее и проще.
А ещё с ARTEM(L) у нас:
🎯 Постоянный мониторинг моделей и обратная связь, чтобы всегда быть в курсе их состояния
🎯 Полная автоматизация — от подбора фичей до замены старой модели на новую прямо в бизнес-системе, и минимум ручного вмешательства
🎯 Новая модель сразу идёт в пром — никакого возвращения в среду разработки и повторного прохождения всех этапов
Больше про ARTEM(L) и его возможности рассказала Анастасия Бондарева, senior Data Scientist в Хабе Юридических Лиц, — читайте в статье 🖇
#aaa_hardposting
👍16🔥14❤7🥰4
Forwarded from Start Career in DS
🔥 Материалы для подготовки к собеседованиям от Start Career in DS и Alfa Advanced Analytics
Добавляем в избранное!
Вместе с Telegram-каналом Центра продвинутой аналитики Альфа-Банка подготовили для вас гайд по собеседованиям для Data Scientist’ов 🔥
В подборке — советы и инсайты от экспертов, а также примеры реальных заданий, которые могут встретиться вам на интервью в Альфа-Банк и не только. Будут полезны как новичкам в DS, так и опытным специалистам!
Сохраняйте подборку и заглядывайте в канал Alfa Advanced Analytics 🙂
А в канале Start Career in DS вы сможете найти много полезных материалов для развития в Data Sceince, а также регулярные квизы с призами!
Материалы для подготовки. Сохраняйте, чтобы не потерять:
🔗 Как вспоминать базовую математику - часть 1, часть 2
🔗 Пет-проекты для начинающего Data Scientist'а - ссылка
🔗 Открытый курс по прикладной статистике от Академии Аналитиков Авито - ссылка
🔗 Deep Learning: теоретический справочник по базовым концепциям - ссылка
🔗 Классический ML – база: справочник основных алгоритмов - ссылка
🔗 Учебник Школы анализа данных — смотреть
🔗 Семестровый курс DLS — смотреть
🔗 Искусственный интеллект в финтехе — смотреть
🔗 Kaggle — смотреть
🔗 GitHub курса ML-1 в ВШЭ — смотреть
Добавляем в избранное!
Вместе с Telegram-каналом Центра продвинутой аналитики Альфа-Банка подготовили для вас гайд по собеседованиям для Data Scientist’ов 🔥
В подборке — советы и инсайты от экспертов, а также примеры реальных заданий, которые могут встретиться вам на интервью в Альфа-Банк и не только. Будут полезны как новичкам в DS, так и опытным специалистам!
Сохраняйте подборку и заглядывайте в канал Alfa Advanced Analytics 🙂
А в канале Start Career in DS вы сможете найти много полезных материалов для развития в Data Sceince, а также регулярные квизы с призами!
Материалы для подготовки. Сохраняйте, чтобы не потерять:
🔗 Как вспоминать базовую математику - часть 1, часть 2
🔗 Пет-проекты для начинающего Data Scientist'а - ссылка
🔗 Открытый курс по прикладной статистике от Академии Аналитиков Авито - ссылка
🔗 Deep Learning: теоретический справочник по базовым концепциям - ссылка
🔗 Классический ML – база: справочник основных алгоритмов - ссылка
🔗 Учебник Школы анализа данных — смотреть
🔗 Семестровый курс DLS — смотреть
🔗 Искусственный интеллект в финтехе — смотреть
🔗 Kaggle — смотреть
🔗 GitHub курса ML-1 в ВШЭ — смотреть
🔥26👍10❤🔥9