Сообщество ML-REPA приглашает на открытый митап по вопросам воспроизводимости и управлению экспериментами в computer vision, который пройдет 15 августа в офисе Райффайзенбанк в Нагатино.
На митапе будем разбираться с особенностями обеспечения воспроизводимости экспериментов в Computer Vision, автоматизации пайплайнов и версионирование моделей. Где может пригодиться DVC или MLFlow? А где лучше написать свой “велосипед“? Также глубже посмотрим на реализацию Catalyst и его применение.
Хотите узнать о трех методах получения данных для своего следующего проекта по ML? Тогда читайте перевод статьи Rebecca Vickery, опубликованной в блоге Towards Data Science на сайте Medium! Она будет интересна начинающим специалистам.
Получение качественных данных — это первый и наиболее важный шаг в любом проекте по машинному обучению. Специалисты Data Science часто применяют различные методы получения датасетов. Они могут использовать общедоступные данные, а также данные, доступные по API или получаемые из различных баз данных, но чаще всего комбинируют перечисленные методы.
Цель этой статьи — представить краткий обзор трех разных методов извлечения данных с использованием языка Python. Я расскажу, как делать это с помощью Jupyter Notebook. В своей предыдущей статье я писала о применении некоторых команд, запускаемых в терминале.Читать полностью »
Приветствую всех!
Лето в полном разгаре, и если вы планируете быть в Одессе 5-го июля, приглашаю вас на ODS митап и дата-бар, который организовывает одесская ODS.ai команда. Напоминаю, что у дайджеста есть свой Telegram-канал и страницы в соцсетях (Facebook, Twitter, LinkedIn, Medium), где я ежедневно публикую ссылки на полезные материалы. Присоединяйтесь!
А пока предлагаю свежую подборку материалов под катом.
Читать полностью »
Привет!
Не секрет, что для оценки платежеспособности клиентов банки используют данные из различных источников (кредитное бюро, мобильные операторы и т.д.). Количество внешних партнёров может достигать нескольких десятков, а аналитиков в нашей команде наберётся лишь несколько человек. Возникает задача оптимизации работы небольшой команды и передачи рутинных задач вычислительным системам.
Как данные попадают в банк, и как команда аналитиков следит за этим процессом, разберём в данной статье.
Читать полностью »
«Данные — это новая нефть». Эту фразу на выступлении для PopTech произнёс несколько лет назад Джер Торп (Jer Thorp), художник и эксперт в вопросах анализа и визуализации данных, один из основателей «Бюро креативных исследований». Сегодня мы хотим поговорить не просто о данных, а о больших данных. Разбираемся, какие данные big, а какие нет, как они работают и как на этом зарабатывает бизнес.
Привет. Сегодня мы расскажем вот о чем:
В начале декабря в Монреале прошла 32-ая ежегодная конференция Neural Information Processing Systems, посвященная машинному обучению. По неофициальному табелю о рангах эта конференция является топ-1 событием подобного формата в мире. Все билеты на конференцию в этом году были раскуплены за рекордные 13 минут. У нас большая команда data scientist’ов МТС, но лишь одному из них – Марине Ярославцевой (magoli) – посчастливилось попасть в Монреаль. Вместе с Данилой Савенковым (danila_savenkov), который остался без визы и следил за конференцией из Москвы, мы расскажем о работах, показавшихся нам наиболее интересными. Эта выборка очень субъективна, но, надеемся, она заинтересует вас.
Долгое время в iFunny использовался Redshift в качестве базы данных для событий, которые происходят в сервисах бэкенда и мобильных приложениях. Его выбрали потому, что на момент внедрения, по большому счёту, не было альтернатив, сравнимых по стоимости и удобству.
Однако всё изменилось после публичного релиза ClickHouse. Мы долго его изучали, сравнивали стоимость, прикидывали примерную архитектуру и вот, наконец, этим летом решились посмотреть, насколько он нам полезен. Из этой статьи вы узнаете о том, какую проблему нам помогал решить Redshift, и как мы перенесли это решение на ClickHouse.
Читать полностью »
Мы продолжаем серию интервью с выпускниками Newprolab, в которой они рассказывают о своей истории перехода в data science. Истории разные и будут интересны тем, кто задумывается о смене карьерной траектории или о том, как новые знания могут помочь решать в том числе текущие задачи. Недавно встретились с Яной Чаруйской, Product Owner в МТС. Яна рассказала, как она пришла в большие данные, как профессионально росла, вспомнила о своем любимом проекте, подарившем ей помимо знаний и опыта, еще и друзей. Рассказала о рабочей атмосфере в МТС, о проектах, которые делает ее команда, о своей мечте, планах на будущее и пр.
— Яна, расскажи немного о себе и своем бэкграунде.
— Меня зовут Яна Чаруйская, я Product Owner в МТС. Интересуюсь областью Big Data и занимаюсь ею уже порядка двух лет. Если вкратце про мою историю: я закончила ВШЭ по направлению «Бизнес-информатика», училась 6 лет, затем год училась на психолога. Четыре года я проработала в IT-консалтинге, три из них занималась хранилищами данных, витринами данных, построением управленческой отчетности в основном для крупных банков. Последний год в консалтинге занималась машинным обучением и предиктивной аналитикой. Сейчас я работаю в МТС менеджером по продукту, у меня команда из 6 человек, и она растет, в ближайшее время нанимаю еще 7. В целом, компания тоже расширяется, сейчас в МТС более 150 Big Data специалистов и еще открыто множество вакансий (планируем увеличить штат практически в 2 раза!). Мы с командой разрабатываем несколько продуктов одновременно, в настоящий момент они на разных стадиях реализации: есть продукты, которые находятся в стадии R&D, какие-то — в стадии продуктивизации.
Читать полностью »
Мы продолжаем серию интервью с выпускниками Newprolab, в которой они рассказывают о своей истории перехода в область работы с большими данными. Истории разные и будут интересны тем, кто задумывается о смене карьерной траектории или о том, как новые знания могут помочь решать в том числе текущие задачи. Знакомьтесь — Олег Хомюк, Head of R&D в Lamoda.
Олег рассказал про свой карьерный путь, ценности, почему выбрал Lamoda, а не компанию в Долине, про текущие проекты, свою команду, про самый успешный и самый неудачный проекты, про отношение к data science и многое другое.
