Data Fest2020

19 и 20 сентября, Online

Главное Data Science событие года от сообщества — состоится!

Трансляции Data Fest

Как это будет работать?

Онлайн Фест в своей новой форме — это 3 ключевые активности:


Программа и треки

Мы слегка переизобрели привычные тематические секции и сделали из них треки. Это как если прокачать секцию с уровня плейлиста на ютубе — до своего тематического сообщества внутри ODS, или вообще онлайн-курса:


Треки сгруппированы по 5 основным типам:

Engineering
Community
Business
Industry
Research

Каждый сможет найти себе трек по интересам на абсолютно любой вкус:

🇷🇺/🇬🇧

⚙️ ML REPA

Machine Learning REPA: Reproducibility, Experiments and Pipelines Automation

Михаил Рожков
@mnrozhkov
Роман Тезиков
@Roman Tezikov
Кирилл Левшун
@kir_lev
🇬🇧

🧮 AI Hardware

Domain Specific Hardware is custom chips (ASICs) and FPGA project developed specifically for machine learning tasks. Custom hardware is widely used in the cloud (GoogleTPU), science (LHC particle detectors), mobile (NPU), computer vision, ADAS (Tesla uses its own AI Core), Financial (HFT on the board) areas. In this section we wish to give and overview of this market.

Константин Виноградов
@kovi
Михаил Иванов
@Mike Ivanov
🇷🇺

👨‍👨‍👧‍👧 Effective data labeling with crowd

Секция для обмена опытом при использовании краудсорсинга: разбор основных ошибок, инструменты контроля качества, масштабирование разметки

🇷🇺

🔄 Жизненный цикл решения на базе NLP

Расскажем из чего состоит жизненный цикл решения на базе NLP. Как довести гипотезу до продуктивной среды и сделать так, чтобы поддержка этого решения не съедала все свободное время.

🇷🇺

🌐 Your first recsys

За 5 занятий разберетесь как: правильно ставить задачу, собирать нужные данные, использовать популярные фреймворки для построения рекомендательных систем, создать прототип и довести его до продакшена.

🇷🇺

🐍 PyData

Про хранение, визуализацию, обработку и анализ данных с применением языка программирования Python

Петр Ермаков
@ermakovpetr
Николай Марков
@enchantner
🇷🇺

💉 AntiPy - life without Python

Julia/Haskell/Kotlin/Rust/whatever in DS/ML

Кирилл Власов
@vlasoff
🇷🇺

🐘 Big Data

Трек про работу с большими данными

Михаил Свешников
@mike0sv
Петр Ермаков
@ermakovpetr
🇷🇺

📒 Data Governance

Управление данными с точки зрения бизнесанов и инженеров

Наталья Хапаева
@madhape
🇷🇺

🛠 SysML

Машинное обучение в продакшене: особенности реальных систем

Петр Ермаков
@ermakovpetr
Михаил Трофимов
@mtrofimov
🇷🇺

⚛️ Quantum Computing

Узнаем, можно ли сейчас использовать пресловутый DS в квантовых вычислениях, и всем, что около

Виктор Трохименко
@vtrokhymenko
Андрей Гавриленко
@andrey
🇷🇺

👩‍🎓 Julia в DS: crash course

Серия уроков о применении Julia в DS

Кирилл Власов
@vlasoff
Андрей Малахов
@brumberg
🇬🇧

🤑 Career

Great jobs don’t simply fall out of the sky as soon as you’ve mastered Python, R or SQL. This year Career section unites Data Science experts to discuss the most exciting career questions. How to become a senior in Data Science? Why the middle is not yet senior and how to become a senior? How to improve one’s soft skills and is it important at all? And many more.

Павел Плесков
@ppleskov
Надя Гурская
@nadya_g
🇷🇺

🎓 DS EdTech

Об образовании в ML: "традиционные" траектории или каждому свое? Ответы на вопросы: Как учиться? Где? С кем? Нужно ли вообще?

Нонна Шахова
@nonna
🇷🇺

🏆 ML Trainings

ML Competitions: интервью с победителями, обзор самых громких за год, философские рассуждения о будущем соревнований.

Нонна Шахова
@nonna
Андрей Лукьяненко
@artgor
🇷🇺

👩 WiDS

Women in Data Science

Наталья Хапаева
@madhape
🇬🇧

🚀 Open Data Science Open Source

Our track is about open source projects that people from community are involved with. They will talk about what do they do, what are their plans and what kind of help they may need

Михаил Свешников
@mike0sv
🇬🇧

🌱 From pet-project to startup

Startup track aims to help data scientists to launch and accelerate commercial progress of their projects. Among other things, we cover such topics as finding a cofounder, closing first sales, and raising venture capital.

Петр Жегин
@peterzhegin
Константин Красов
@Ippolit
🇬🇧

🎰 A/B testing

A/B testing (Advanced)

Валерий Бабушкин
@venheads
🇷🇺

🏃‍♂️ Lean Data Science

Project and product management in Data Science

Асхат Уразбаев
@askhat
Алексей Могильников
@Alexey Mogilnikov
🇬🇧

🪓 DS minus ML

Data Science without Machine Learning: from Excel to Statistics

Кирилл Малев
@malev
🇷🇺

🌎🌍🌏 Geospatial and other telecom applications

Расскажем про оптимизацию ритейл сети, учёт причинно-следственных связей, Auto ML и Positive Unlabeled learning. Также вас ждет воркшоп по основам анализа геоданных в Python, технический data science квест и соревнование на Kaggle с отбором на стажировку.

🇷🇺/🇬🇧

🌀 Data Science в консалтинге

О том, как data science помогает решать задачи бизнеса!

🇷🇺 юзкейсы из ключевых отраслей
🇷🇺 углубленная аналитика в тяжелой промышленности
🇬🇧 специальный гость из Quantum Black - Causal Machine Learning: a rising tide

🇷🇺

🎛 Data Fusion

Расскажем, какие перспективы открывает подход Data Fusion. Совместно с партнерами – Ростелеком, Tele2, Магнит и Первый ОФД – представим практические результаты в геоаналитике: во фьюжене данных и во фьюжене графовых и гео-алгоритмов, других областях. Также вас ждет демо MLOps в ВТБ и Tele-2 и data science квест

🇷🇺/🇬🇧

🏦 ML in Finance

Data Science is used in applications in financial industry. Most notable examples include credit scoring, stock market forecasting (including HFT), dynamic pricing, client segmentation, demand forecasting. We will invite prominent Russian and international experts from the financial industry (and academia) to present their recent ML and DS applications.

Иван Комаров
@ivankomarov
Ирина Голощапова
@irina_g
🇷🇺

🏭 Manufacturing, Energy and Logistics [industry]

Машинное обучение в реальных секторах экономики - от добычи нефти до генерации энергии и производства стали.

Сергей Свиридов
@ssviridov
🇷🇺

🏥 ML in Healthcare medical imaging and other medical applications

Машинное обучение и анализ данных в медицинских приложениях.

Евгений Бурнаев
@burnaevevgeny
🇷🇺

📄 NLP in industry

Использование обработки естественного языка в практике

Валентин Малых
@madrugado
🇷🇺

🖼️ CV in industry

Хрестоматия разработчика компьютерного зрения: как без боли решить задачу компьютерного зрения и заставить это решение работать в проде.

София Кириллова
@Sonya
🇷🇺

📽 Deep learning for geometric computing

Разработка и использование алгоритмов глубокого машинного обучения для обработки 2D и 3D геометрических данных.

Алексей Артемов
@artonson
Евгений Бурнаев
@burnaevevgeny
🇬🇧

🔐 ML & Security

How ML can impact on information security.

Александра Мурзина
@sasha
🇬🇧

💻 Code Mining

Theoretical and practical approaches to source code and code artifact insights discovering to obtain actionable information about software systems, projects and people.

Алексей Смирнов
@alsmirn
🇷🇺

👮 Antifraud

Индустрия Антифрода/Антиспама/Антивсего: какие есть особенности и как с этим работать

Алексей Тощаков
@toshchakov
🇷🇺

🔮 Interpretable ML

Интерпретация моделей машинного обучения: как объяснить результаты статистических моделей заказчику.

Дмитрий Колодезев
@d_key
Ирина Голощапова
@irina_g
🇷🇺/🇬🇧

🤖 RL

Reinforcement learning in a Nutshell. Games, articles, production - choose wisely.

Сергей Колесников
@scitator
Сергей Свиридов
@ssviridov
🇷🇺

🕵️ Causal Inference in ML

Анализ причинно-следственных взаимосвязей: классические и современные подходы

Ирина Голощапова
@irina_g
🇬🇧

📝 Uncertainty Estimation in ML workshop

A tutorial on uncertainty estimation in ML for a non-research audience. Will cover basics of uncertainty, bayesian methods, ensemble methods, generative methods. Will also cover applications to real-life scenarios.

Андрей Малинин
@Andrey
🇬🇧

🕸️ Graph ML

Intersection of graph theory and machine learning. Overview, SOTA, applications.

Святослав Ковалев
@iggisv9t
Сергей Иванов
@serg
Евгений Бурнаев
@burnaevevgeny
🇬🇧

🎨 ML Art

Machine learning in media art. Dialogue between artists and data scientists.

Александр Грозных
@alg
Тимур Охинько
@metya
Татьяна Зобнина
@tanya.zobnina
🇬🇧

📈 Math Optimization

Mathematical optimization for machine learning tasks: theory and practice

Максим Кочуров
@ferres
Ирина Голощапова
@irina_g
🇷🇺/🇬🇧

🧪 Catalyst Workshop

Catalyst - PyTorch framework for Deep Learning research and development.

Сергей Колесников
@scitator

Партнеры

Data Fest живет за счет поддержки классных компаний-партнеров, благодаря которым мы можем развивать Data Science по всему миру!
Вы встретите эти компании на Фесте:

Информационные и медиа партнеры

F.A.Q.

Не нашли ответ на свой вопрос в этом списке? Задайте его в канале Феста в ODS slack! Именно в нем всегда самая актуальная информация, а ответы на вопросы из него постепенно попадают на эту страницу.

Где будет проходить онлайн Фест?

Сами треки размещаются на ods.ai. Трансляция Феста идет на нашем ютубе ODS, видео докладов размещаются на нем же. Нетворкинг участников - в spatial.chat и slack.

Так когда пройдет Фест?

Основная движуха — 19 и 20 сентября, но в ряде треков активности будут продолжаться и после, в сентябре-октябре. Пати хард и must visit - 19 и 20 сентября.

Нужно ли регистрироваться на Фест?

Если хотите пообщаться и попасть в нетворкинг активности — да, нужно. Если вас устроит самостоятельный просмотр ютуба и лекций, то можно не регистрироваться.

Где регистрироваться для нетворкинга на Фесте?

Регистрация (фейсконтроль) и все нетворкинг активности — через профиль на ods.ai. Сперва нужно сделать профиль на ods.ai. Затем, там же зарегистрироваться на Фест.

Почему так сложно?

Мы развиваем платформу ods.ai. Плюс Фест - штука не простая. Под него будет специальная форма с выбором своих интересов, настроек расписания своих комнат, и многое другое.

Участие действительно бесплатно?

Да. Правда, ходят легенды, что все эти ништяки происходят в обмен на душу участника.

Можно ли собраться живьем, как обычно?

Мы заботимся о здоровье и безопасности участников сообщества, и их близких. Если вы решите собраться где-то небольшой компанией - мы вас не отговорим. Но и распространять информацию об этом не будем.

То есть, все-таки оффлайн возможен?

На ваш страх и риск, с поправкой на вашу местную эпидемиологическую обстановку. Подробнее про то, куда записываться и как собираться живьем на Фест в 2020 - в этом туториале от организаторов.