13 сентября, москваLOFT HALL
ЛУЧШИЕ ПРАКТИКИ АНАЛИЗА БОЛЬШИХ ДАННЫХ
Организатор
ОрганизаторBig Data Conference — это мероприятие, где есть возможность узнать о современном состоянии дел в анализе данных и машинном обучении, познакомиться с лучшими практиками и понять как их применять в собственном бизнесе.
Все кейсы и технические решения, которые будут представлены на конференции, реализованы в 2018 году и прозвучат для широкой публики впервые.
Бизнес-трек
контент предназначен для собственников бизнеса, менеджеров по развитию, CDO, маркетологов. Спикеры представят кейсы анализа данных в разных бизнес-процессах с результатами.
Подробнее
Технический трек
собирает технических специалистов и data scientisits, которые делятся опытом создания воспроизводимых технических решений для реализации тех или иных бизнес-задач.
Подробнее
Научный семинар
выступят молодые ученые, работающие над созданием новых подходов к семантическому анализу, машинному обучению и структурированию, обработке и визуализации больших объёмов данных.
Подробнее
Хакатон
Впервые за 5 лет проведения Big Data Conferene одновременно с деловой программой на площадке конференции мы устраиваем Big Data Hackathon.
Команды или независимые участники, специалисты в Data Science, удаленно решают задачи по одной из заявленных тематик на основе предоставленных датасетов от Партнеров хакатона.
Чат для участников Хакатона можно найти по ссылке.
Спикеры и кейсы
ДИТ города Москвы
Артём Костырко
ДИТ города Москвы
BCG Gamma
Леонид Жуков
BCG Gamma
Банк Точка
Андрей Созыкин
Банк Точка
Social Data Hub
Артур Хачуян
Social Data Hub
ВымпелКом
Джордж Хелд
ВымпелКом
Dentsu Aegis Network
Михаил Шкляев
Dentsu Aegis Network
Яндекс Деньги
Евгений Виноградов
Яндекс Деньги
АДВ Лаб
Виктор Делисов
АДВ Лаб
Ostrovok.ru
Егор Матешук
Ostrovok.ru
Интерфакс
Илья Мунерман
Интерфакс
Weborama
Любовь Пшеничникова
Weborama
МТС
Сергей Ерёмкин
МТС
Driveback
Олег Катрышев
Driveback
World Class
Давид Мелкумян
World Class
Лента
Алексей Большухин
Лента
Газпром нефть
Алексей Кожевин
Газпром нефть
М.Видео-Эльдорадо
Александр Ерофеев
М.Видео-Эльдорадо
Независимый эксперт
Алексей Чернобровов
Независимый эксперт
Global Innovation Labs
Игорь Балк
Global Innovation Labs
КОРУС Консалтинг
Алексей Шатерников
КОРУС Консалтинг
Национальный Клиринговый Центр
Руслан Сабитов
Национальный Клиринговый Центр
IT Pro
Максим Шляпнев
IT Pro
DataData
Михаил Богданов
DataData
Polymedia
Елена Новикова
Polymedia
1С Битрикс
Александр Сербул
1С Битрикс
Студия Данных
Сергей Марин
Студия Данных
РАМАКС
Владимир Волков
РАМАКС
ASTERA
Иван Исаев
ASTERA
НИУ ВШЭ
Павел Бахтин
НИУ ВШЭ
EORA
Владислав Виноградов
EORA
IRELA
Геннадий Штех
IRELA
Visiology
Александр Абугалиев
Visiology
DBrain
Игорь Рекун
DBrain
НИУ ВШЭ
Илья Кузьминов
НИУ ВШЭ
Программа
Сбор гостей. Приветственный кофе
09:00 - 10:00
Артур Хачуян
(Social Data Hub)
3 ошибки машинного обучения в бизнесе
Артём Костырко
(ДИТ города Москвы)
Технологии BigData в Образовании: прогнозные модели для формирования индивидуальной образовательной траектории школьников Москвы
Елена Новикова
(Polymedia)
,
Александр Абугалиев
(Visiology)
Предиктивная аналитика в промышленности. Цифровой двойник химического реактора
Максим Шляпнев
(IT Pro)
От аналитики товарооборота к рекомендательной системе управления товарным запасом федеральной фэшн-сети
Иван Исаев
(ASTERA)
Анализ данных для повышения эффективности производства и прогнозного техобслуживания. Нефтедобыча, химия, металлургия, машиностроение
Олег Катрышев
(Driveback)
Скоринговая система: как найти 20% пользователей, которые делают 80% ваших продаж
Андрей Созыкин
(Банк Точка)
Что большие данные могут сказать банку о добропорядочности его клиентов?
Виктор Делисов
(АДВ Лаб)
Технология анализа распространения информации в мессенджере Telegram
Евгений Виноградов
(Яндекс Деньги)
Антифрод как сервис – технологии и оценка рисков
Алексей Чернобровов
(Независимый эксперт)
Использование прокси-метрики для ускорения предсказания пользовательских событий для интернет-магазинов
10:00 - 11:40
Кофе-брейк
11:40 - 12:00
Леонид Жуков
(BCG Gamma)
Разработка программы моделирования отказов электросетевого оборудования для крупной энергоснабжающей компании
Игорь Балк
(Global Innovation Labs)
Как быть на гребне технологических трендов и не потратить миллиард на исследования
Илья Мунерман
(Интерфакс)
Методы корректировки скоринговых моделей участников рынка франшиз
Сергей Ерёмкин
(МТС)
Опыт МТС на примере кейса по управлению персоналом
Джордж Хелд
(ВымпелКом)
Как технологии Big Data позволяют ритейлу повышать эффективность
Егор Матешук
(Ostrovok.ru)
Трэвел-аналитика на скорости 500 тысяч предложений в секунду
Михаил Богданов
(DataData)
Data Science в цеху 70-х годов
Руслан Сабитов
(Национальный Клиринговый Центр)
ЦБ отчетность c big data: новый подход к традиционной задаче
Александр Сербул
(1С Битрикс)
Использование AWS SDK для репликации данных из Amazon S3 в mail.ru
Игорь Рекун
(DBrain)
Как добиваться качественной краудсорсинговой разметки
12:00 -13:40
Обед
13:40 - 14:30
Александр Ерофеев
(М.Видео-Эльдорадо)
Покупательский путь на основе аналитики данных
Михаил Шкляев
(Dentsu Aegis Network)
Data-решения для автоиндустрии (на примере кейса Lexus)
Алексей Большухин
(Лента)
,
Алексей Шатерников
(КОРУС Консалтинг)
Машинное обучение на службе «большого» ритейла: опыт прогнозирования спроса в «Ленте»
Давид Мелкумян
(World Class)
,
Сергей Марин
(Студия Данных)
Рекомендательная система как инструмент повышения оказываемого сервиса и лояльности клиента в сети фитнес клубов World Class
Любовь Пшеничникова
(Weborama)
УАЗ: Data-Driven подход к выстраиванию коммуникации
Геннадий Штех
(IRELA)
Кроссязычные текстовые эмбеддинги: как построить и применить в поиске
Владимир Волков
(РАМАКС)
Построение Machine Learning-платформы для работы с Big Data в Social Media.
Владислав Виноградов
(EORA)
Распознавание рукописных схем на примере химических формул
Павел Бахтин
(НИУ ВШЭ)
,
Илья Кузьминов
(НИУ ВШЭ)
Использование анализа больших данных для поддержки принятия стратегических решений: текстовые эмбеддинги в сфере науки, технологий и инноваций
Алексей Кожевин
(Газпром нефть)
Проведение воспроизводимых исследований с параллельным обучением многих нейросетей
14:30 - 16:10
Финал Хакатона и объявление победителей
16:10 - 17:00
Бокал шампанского для гостей
17:00 - 18:00
Партнеры
Контакты
Организаторы
Лучшие практикианализа данных
Организаторы