29 июля Ростелеком проведет митап, посвященный искусственному интеллекту, науке о данных и машинному обучению. Встреча будет интересна специалистам в управлении данными, CDO, а также представителям бизнеса и ИТ-специалистам смежных направлений. В конце встречи состоится круглый стол, посвященный промышленным подходам к продвинутой аналитике.
Эксперты расскажут, как внедрялись DataMining-решения в компаниях на примере собственного опыта, и обсудят:
Как построить функцию управления данными в компании, чтобы Data Science заработал?
Какие технические решения лучше использовать для построения моделей ИИ: Open Source или Enterprise?
С чего лучше выстраивать работу в направлении Data Science в компании: с платформы или разработки моделей и MVP?
Что эффективнее: купить готовую платформу или разрабатывать собственное решение?
Какие возможности дает Data Science бизнесу?
Программа и спикеры:
15:00-15:35 — Краткая история одного дата офиса
Данила Наумов
CDO Утконос Online
15:35-16:10 — Запуск функции Data Science в управлении данных. От MVP к Платформе
Андрей Зима
директор департамента анализа данных Ростелекома
16:30-17:05 — Как 30 датеров отучали бизнес от Excel и внедряли данные в ДНК компании
Максим Лисянский
руководитель направления по работе с данными Леруа Мерлен
17:05-17:40 — ML подходы для работы с оттоком розничных клиентов в Газпромбанке
Денис Занков
управляющий директор Газпромбанка
Елена Лунева
начальник управления розничного моделирования Газпромбанка
18:00-19:30 — Круглый стол «Дискуссия о промышленных подходах к продвинутой аналитике»
Модератор: Лариса Малькова
управляющий директор Accenture
Митап пройдет 29 июля в 15:00 по адресу: г. Москва, Берсеневская набережная, д. 6, стр. 3.
Регистрация доступна по ссылке
Количество мест ограничено
Очное участие возможно при наличии сертификата о вакцинации, ПЦР-теста, теста на антитела или QR-кода. Для тех, кто не сможет попасть на встречу лично, будет организована онлайн-трансляция.
«Ожидания от внедрения решений с использованием технологий искусственного интеллекта часто не оправдываются. Многие компании инвестируют в Data Science, рассчитывая получить быстрый эффект, и часто разочаровываются. Возврат инвестиций в этом направлении возможен только при достижении определенного уровня технологий, процессов и культуры работы с данными в компании.
На нашем митапе мы хотим сместить фокус с “вау-эффекта” от применения технологий искусственного интеллекта на реальную практику монетизации данных. Я думаю, это поможет слушателям определиться с подходами к операционализации Data Science», — рассказал директор по управлению данными Ростелекома Сергей Носов.
