(r)evolution of retail
Оффер за 2 дня в X5: для System Analyst
Блог компании X5 Tech Анализ и проектирование систем *Big Data *Аналитика мобильных приложений *Карьера в IT-индустрии
Приглашаем на Weekend Offer в X5 Group. Мы сокращаем дистанцию для системных аналитиков до двух дней: 20-го июня интервью, 21-го июня оффер.
Citymobil Data Meetup
Ситимобил запускает митапы о применении Data science в городских и геосервисах, логистике и технологиях умных городов.
Вместе с коллегами из Циан и Яндекс GO обсудим обработку геоданных, проведение экспериментов в продуктах, где пользователи могут быть объединены сетевым эффектом и многое другое.
Citymobil Data Meetup #2
На митапе мы рассмотрим задачи оптимального планирования маршрутов, диспетчеризации и прогнозирования времени в пути с разных сторон. Поговорим о том, как применяются модели машинного обучения и динамическое программирование для решения этих задач, обсудим влияние внешних факторов. Таких, например, как пробки. А также поймём, как строить жизненный цикл подобных Data Science-решений, чтобы можно было эффективно их масштабировать и развивать под нагрузкой. В гости к Ситимобил придут коллеги из Optimate AI и Яндекс.Маршрутизации.
Ждём вас 12 августа в 18:00. Регистрация
Chipmunk. Обновления
«Привет, Android!», мы «прикрутили» наконец-то adb. Об этом и других обновлениях в смотрелке логов chipmunk.
Хакатон для специалистов по DataScience
Московский кредитный банк (МКБ) проводит онлайн хакатон для молодых специалистов по Data Science. Если вы студент последних курсов или начинающий специалист МКБ предлагает проявить свои таланты в области DS и выиграть отличные призы.
Citymobil Data Meetup №4
Задачи, которые связаны с городской мобильностью, чрезвычайно сложны и разнообразны. Давайте представим: нам нужно вызвать такси до Красной площади. Но с какой стороны оптимально сделать точку остановки? Со стороны Варварки? А, может, лучше возле Охотного Ряда? В таких случаях нужно уметь переводить неформальный запрос от клиента в оптимальный маршрут. Для этого необходимы специальные поисковые подсказки: они помогут пассажиру оказаться в нужном месте, даже если он не знает точный адрес.
Важная часть агрегаторов такси — водители, для которых тоже нужно создавать удобный сервис и работать над улучшением метрик для них с помощью грамотно выстроенной иерархии этих метрик.
И, конечно, невозможно представить современные гео-сервисы без системы качественной системы маршрутизации доставки: для этого нужно уметь обрабатывать нетривиальные случаи, например, ситуации с несуществующими адресами. Обо всём этом мы обязательно поговорим на митапе.
МКБ подвел итоги первого хакатона для специалистов по Data Science
Московский кредитный банк (МКБ) подвел итоги первого открытого хакатона для молодых специалистов по Data Science.
Топ-20 участников хакатона, которые предложили самые интересные работы, получили приглашение присоединиться к команде МКБ.
Неделя занятий по работе с данными и другие бесплатные активности для начинающих аналитиков
По статистике, в аналитику приходят чаще всего из смежных областей. Публикуем подборку бесплатных занятий и курсов для всех, кто присматривается к изучению Data Science и аналитике вообще.
Citymobil Data Meetup №7
Ситимобил продолжает серию митапов о применении Data Science и современных технологиях анализа данных для гео-сервисов.
Задачи, которые решает Ситимобил, крайне многогранны. Наша главная цель – качественный сервис для клиентов и водителей. Мы постоянно работаем над улучшением пользовательского опыта. В рамках митапа обсудим, как с помощью технологий помочь водителям получать заказы по пути домой, чтобы было как можно меньше холостого хода. К сожалению, не все водители добросовестно пользуются нашим сервисом – некоторые из них совершают мошеннические действия, ухудшающие сервис для клиентов. О том, как с этим можно бороться, мы тоже поговорим в рамках митапа.
Ждём вас 28 февраля в 19:00.
МТС запускает Школу аналитиков данных
Обучающая программа позволит слушателям получить практические навыки ML-разработчика и попасть на работу в крупную IT-компанию. Выпускникам школы МТС предложит оплачиваемую стажировку или трудоустройство в центр Big Data. Обучение бесплатное, кандидатам нужно будет пройти вступительные испытания. Подать заявку можно до 15 марта.
VK приглашает на бесплатное обучение в Академию больших данных MADE
Мы открываем новый набор на бесплатное обучение в Академию больших данных MADE. Всего за год IT-специалисты смогут освоить одну из трёх специальностей: дата-аналитика, дата-инженера или разработчика инфраструктуры машинного обучения.
Вырастили салат в Нидерландах, не выходя из дома: российская команда вице-чемпион международного агротех-турнира
Российская объединенная команда Россельхозбанка, МФТИ и РГАУ-МСХА заняла второе место в финале международного сельскохозяйственного конкурса Autonomous Greenhouse Challenge, организованного Нидерландским Университетом WUR (Wageningen University & Research), опередив участников из Китая, Южной Кореи и стран Европы.
Educational Data Mining: введение
Из песочницы
Nelson Mandela said: “Education is the most powerful weapon
which you can use to change the world.”
Волею судеб нам посчастливилось стать одними из участников курса по Data Mining (программа GameChangers, Санкт-Петербург). Цель курса – изучение методов и технологий обработки данных в различных областях IT-индустрии. Лекции у нас читают эксперты из крупнейших IT компаний, а студенты работают над реальными задачами и проектами.
И так получилось, что в рамках данного курса наша рабочая группа занимается разработкой проекта в области Educational Data Mining.
В России пока единицы знают о существовании этого направления, поэтому для начала в общих чертах расскажем про EDM: общие цели, кто может использовать и зачем.
Let's fix NAs
Довольно часто встречаются неполные наборы данных, в которых некоторые переменные не определены. В языке R содержимое таких переменных задается как «Not Available» — или сокращенно NA. Соответственно, возникает вопрос, как поступать с неопределенными значениям: стоит ли их игнорировать или откорректировать каким-либо образом? 
DataTalks: Анализ данных для решения бизнес-задач
25 октября в Минске пройдет первая встреча DataTalks.
DataTalks – это:
• Неформальные встречи бизнес-аналитиков и специалистов в области анализа данных
• Профессиональное общение и нетворкинг с экспертами Беларуси и СНГ
• Возможность узнать о новейшем опыте применения аналитики данных для решения бизнес-задач в компаниях, работающих на мировом и местном рынках
• Хороший повод задать вопросы экспертам и поделиться собственным опытом.
Для кого? Бизнес-аналитиков, исследователей, менеджеров проектов, информационных архитекторов и системных аналитиков. DataTalks – для всех, кто использует или собирается использовать в своей работе анализ данных или сложные математические алгоритмы, как для отчетности и принятия решений, так и для создания информационных систем.
Первая встреча, по сути, знакомство, будет посвящена выявлению интересных тем в области практического применения анализа данных. Они лягут в основу последующих встреч сообщества аналитиков
DataTalks – это:
• Неформальные встречи бизнес-аналитиков и специалистов в области анализа данных
• Профессиональное общение и нетворкинг с экспертами Беларуси и СНГ
• Возможность узнать о новейшем опыте применения аналитики данных для решения бизнес-задач в компаниях, работающих на мировом и местном рынках
• Хороший повод задать вопросы экспертам и поделиться собственным опытом.
Для кого? Бизнес-аналитиков, исследователей, менеджеров проектов, информационных архитекторов и системных аналитиков. DataTalks – для всех, кто использует или собирается использовать в своей работе анализ данных или сложные математические алгоритмы, как для отчетности и принятия решений, так и для создания информационных систем.
Первая встреча, по сути, знакомство, будет посвящена выявлению интересных тем в области практического применения анализа данных. Они лягут в основу последующих встреч сообщества аналитиков
Парные товары. Размещения товаров в торговом зале
В этом небольшом и простом кейсе мы расскажем, что такое парные товары, и как с помощью ассоциативных взаимосвязей увеличить доходность бизнеса.
Итак, Пары — это товары, часто покупаемые вместе. В паре один товар является ключевым (якорным), а второй — сопутствующим. On-line сервис Datawiz.io выявляет парные взаимосвязи товаров при помощи алгоритма APRIORI.
Обзор некоторых MOOC Coursera по компьютерным наукам
Из песочницы
Скорее всего, если вы зашли на Хабр и читаете эту статью, то хоть раз в жизни да слышали про MOOC-курсы.
Но если все же не слышали, то MOOC (по-русски принято произносить «мук») означает «Massive Open Online Course» — массовый открытый онлайн-курс. Это настоящий феномен в образовании XXI века. Газета «New York Times» назвала даже 2012 год «годом MOOC» в связи с появлением на рынке дистанционного образования 3-х «китов» — Coursera, Udacity и EdX. MOOC-ам посвящено множество статей, кто-то видит в них будущее образования, кто-то, наоборот, угрозу. Пытаются также предсказать «традиционную» и «дистанционную» составляющии обучения будущего.
Однако в этой статье я не буду обсуждать перспективы развития дистанционного образования, а расскажу про свой опыт знакомства с курсами на платформе Coursera. Эти курсы будут полезны студентам, изучающим прикладную математику и информатику, в особенности анализ данных. Многое из того, что мне дали эти курсы, как я потом понял — это знания, которыми должен обладать любой уважающий себя исследователь данных (так я предпочитаю переводить профессию Data Scientist).
Но если все же не слышали, то MOOC (по-русски принято произносить «мук») означает «Massive Open Online Course» — массовый открытый онлайн-курс. Это настоящий феномен в образовании XXI века. Газета «New York Times» назвала даже 2012 год «годом MOOC» в связи с появлением на рынке дистанционного образования 3-х «китов» — Coursera, Udacity и EdX. MOOC-ам посвящено множество статей, кто-то видит в них будущее образования, кто-то, наоборот, угрозу. Пытаются также предсказать «традиционную» и «дистанционную» составляющии обучения будущего.
Однако в этой статье я не буду обсуждать перспективы развития дистанционного образования, а расскажу про свой опыт знакомства с курсами на платформе Coursera. Эти курсы будут полезны студентам, изучающим прикладную математику и информатику, в особенности анализ данных. Многое из того, что мне дали эти курсы, как я потом понял — это знания, которыми должен обладать любой уважающий себя исследователь данных (так я предпочитаю переводить профессию Data Scientist).
Освоение специальности Data Science на Coursera: личный опыт (ч.1)
Недавно Владимир Подольский vpodolskiy, аналитик в департаменте по работе с образованием IBS, закончил обучение по специализации Data Science на Coursera. Это набор из 9 курсеровских курсов от Университета Джонса Хопкинса + дипломная работа, успешное завершение которых дает право на сертификат. Для нашего блога на Хабре он написал подробный пост о своей учебе. Для удобства мы разбили его на 2 части. Добавим, что Владимир стал еще и редактором проекта по переводу специализации Data Science на русский язык, который весной запустили IBS и ABBYY LS.
Часть 1. О специальности Data Science в общих чертах. Курсы: Инструменты анализа данных (программирование на R); Предварительная обработка данных; Документирование процесса обработки данных.
Привет, Хабр!
Не так давно закончился мой 7-месячный марафон по освоению специализации «Наука о данных» (Data Science) на Coursera. Организационные стороны освоения специальности очень точно описаны тут. В своём посте я поделюсь впечатлениями от контента курсов. Надеюсь, после прочтения этой заметки каждый сможет сделать для себя выводы о том, стоит ли тратить время на получение знаний по аналитике данных или нет.
Освоение специальности Data Science на Coursera: личный опыт (ч.2)
Мы публикуем вторую часть поста Владимира Подольского vpodolskiy, аналитика в департаменте по работе с образованием IBS, который закончил обучение по специализации Data Science на Coursera. Это набор из 9 курсеровских курсов от Университета Джонса Хопкинса + дипломная работа, успешное завершение которых дает право на сертификат.
Читайте в первой части: О специальности Data Science в общих чертах. Курсы: Инструменты анализа данных (программирование на R); Предварительная обработка данных; Документирование процесса обработки данных.
Часть 2