Центр непрерывного образования

Создан в 2016 году на базе факультета компьютерных наук НИУ ВШЭ

Задать вопрос

Data Science для руководителей

очный интенсив на 2 дня 

Постоянно слышите о data-driven решениях? Все время не хватает времени разобраться, какую пользу может принести анализ данных бизнесу? 

Приходите на интенсив «Data science для руководителей»: опытные практики DS и ML расскажут, как связаны бизнес-метрики и метрики машинного обучения.

 

Для кого

  • Руководителей и топ-менеджеров: вы узнаете, как с помощью data science и машинного обучения оптимизировать бизнес-процессы и как сформулировать для специалиста задачу так, чтобы он вас понял.
  • Тимлидов IT-команд: вы поймете, чего хотят топ-менеджеры от DS и ML и на каком языке разговаривать с бизнесом.

Чему вы научитесь

  • Отстраивать аналитику компании и отдела;
  • Определять бизнес-метрики и ML-метрики;
  • Работать с BI-системами;
  • Проводить вычисления на платформе Rapid Miner.

Подать заявку

Программа

  День 1  

 

  • 10:30-12:00 | Введение в анализ данных

    Введение в анализ данных и обзор кейсов

  • 12:00-12:15 | Кофе-брейк

  • 12:15-13:45 | Введение в аналитику

    Введение в аналитику. Как построить аналитику в компании. Как распределить роли и обязанности внутри команды? Кого нанять в аналитику? С чего начинает работу команда аналитики?

  • 13:45-14:30 | Обед

  • 14:30-16:00 | Погружение в Machine Learning и измерение качества

    Погружение в ML, постановка задач. Метрики качества: связь бизнес-метрик с ML-метриками.

  День 2  

 

  • 10:30-12:00 | Погружение в Business Intelligence

    Зачем использовать BI-системы и как их встроить в работу. Какие отчеты бывают и какие задачи они решают?

  • 12:00-12:15 | Кофе-брейк

  • 12:15-13:45 | Ритейл / Доставка.

    Обзор задач аналитика в ритейле и специфика области. Часто встречающиеся проблемы и как их решать.

  • 13:45-14:30 | Обед

  • 14:30-16:00 | Практика в Rapid Miner

    Знакомство с Rapid Miner. Совместная работа над решением реального кейса на данных.

Подать заявку

Авторы и преподаватели

    

Елена Кантонистова

Доцент факультета компьютерных наук

  • Кандидат физико-математических наук. Академический руководитель онлайн-магистратуры «Машинное обучение и высоконагруженные системы».
  • Ведет курсы лекций «Машинное обучение», «Глубинное обучение», «Введение в анализ данных» для студентов и слушателей дополнительного профессионального образования НИУ ВШЭ. Преподает корпоративным клиентам НИУ ВШЭ на курсах для специалистов и топ-менеджмента.
  • Индустриальный опыт:
  • 2015-2017 - Raxel Telematics, data scientist
  • 2017-2019 - United Consulting Group, data scientist

Евгений Соколов

Доцент факультета компьютерных наук

  • Консультант в Яндексе, академический руководитель бакалаврской программы «Прикладная математика и информатика», заведующий лаборатории анализа данных в финансовых технологиях ФКН.
  • Автор и преподаватель курсов  «Машинное обучение» и «Основы глубинного обучения» в НИУ ВШЭ. Ведет курс «Машинное обучение» в РЭШ. Соавтор онлайн-курсов и специализаций на Coursera, которые являются одними из самых популярных на платформе по данному направлению.
  • Преподает корпоративным клиентам НИУ ВШЭ на курсах для специалистов и топ-менеджмента.
  • Индустриальный опыт:
  • Яндекс.Дзен, руководитель группы качества рекомендаций, 2017-2019
  • Яндекс, Yandex Data Factory, руководитель группы анализа неструктурированных данных, 2015-2017
  • Яндекс, Yandex Data Factory, data scientist, 2014-2015
  • Ozon.ru, data scientist, 2013-2014

Нерсес Багиян

Руководитель группы продвинутой аналитики в Райффайзенбанке

  • Окончил факультет компьютерных наук НИУ ВШЭ; Школу анализа данных (ШАД) Яндекса. Аспирант школы экономических наук.
  • Руководитель команды из 25 человек по трем направлениям (Machine Learning, Data Engineers, Data Analysts) в Райффайзенбанке. Ex-data scientist в Яндексе.
  • Сейчас преподает курсы по машинному обучению, прикладным задачам анализа данных для студентов факультета компьютерных наук НИУ ВШЭ.
  • Автор онлайн-курса https://karpov.courses/ml-start.
  • Преподает для корпоративных клиентов НИУ ВШЭ на программах по машинному обучению, большим данным и управлению проектами в этой области для специалистов и топ-менеджмента (с 2016).

Роман Бунин

Руководитель команды визуализации в Яндекс.Такси

  • Кандидат технических наук.
  • Сейчас руководит командой визуализации в Яндекс.Такси: разрабатывает стайлгайды, обучает аналитиков и развивает BI-систему как продукт. Руководитель команды из 25 человек (3 направления: Machine Learning, Data Engineers, Data Analysts.
  • Ранее работал научным сотрудником в Siemens и Всероссийском электротехническом институте, затем работал бизнес-консультантом в Kaizen Institute (занимался внедрением методик бережливого производства); руководил проектами по визуализации данных в Лаборатории исследований; руководил разработкой Saas BI продукта для фармкомпаний.
  • Ведет блог revealthedata.com

Сергей Юдин

Chief Operations Officer в Яндекс.Кью

  • Операционный директор Яндекс.Кью. В штате около 40 людей (плос 60 внештатных специалистов).
  • Работал в команде поиска Яндекса: сначала занимался продуктовой аналитикой, разработкой продуктовых фичей, основанных на ML, а затем был тимлидом команды поисковых рекомендаций, которая улучшает сниппеты и быстрые ответы.
  • Консультировал стартапы и компании с различными кейсами (от поиска алмазов в крупной руде Архангельской области, до американского стартапа по оптимизации коровьих ферм).
  • Преподает в НИУ ВШЭ, Сириусе, GoTo.

Виктор Кантор

Директор центра Big Data в МТС

  • Сейчас отвечает за все направление Big Data и руководит командой из более 300 человек, в том числе по направлению data science, в МТС.
  • Вел лек­ции в ву­зах и для корпоративных клиентов, вы­сту­пил со­ав­то­ром он­лайн-кур­сов МФТИ и Ян­дек­са по ма­шин­но­му обу­че­нию на Cours­era и кур­са Data Min­ing in Ac­tion.
  • Ранее работал разработчиком в AB­BYY, где начал заниматься образовательными проектами; руководителем исследовательской группы в Яндекс Data Factory; главным data scientist в Яндекс.Такси.

Формат обучения

Два дня очных занятий в небольшой группе с перерывами на знакомство и обсуждение

Поступающим

Стоимость

60 000 ₽

 

Расписание

24-25 сентября 2022 

Занятия два дня подряд: в субботу и воскресенье (10:30 – 16:00), очно. 

Место проведения: Москва, Покровский бульвар, 11

Документ об окончании

У нас есть лицензия на образовательную деятельность.

 

Преимущества

  • Наши преподаватели работают в крупных IT-компаниях, банках и инновационных стартапах. Они расскажут, как решать задачи, с которыми они сами сталкиваются в индустрии.
  • Нам доверили корпоративное обучение Альянс искусственного интеллекта, Райффайзен Банк, АО «Тинькофф Банк», Lamoda, ООО «Газпромнефть НТЦ».
  • По окончании программы вы получите удостоверение о повышении квалификации.

Где проходят занятия?


Вы будете учиться в главном корпусе Вышки – на Покровском бульваре.

Подать заявку

Контакты


Анастасия Бадалова
Менеджер программы

 abadalova@hse.ru
 7 (495) 531-00-00 доб. 27353
 Покровский б-р,11. Каб.S932