Сегодня компании обладают огромными наборами данных о своих клиентах, товарах и транзакциях, поэтому все глубже в разные сферы бизнеса проникают аналитика данных и Data Science.
Приглашаем на школу по аналитике и Data Science всех, кто хочет разобраться:
Зачем переходить в IT?
Зачем бизнесу нужны дата-аналитики и дата-сайентисты в эпоху ИИ? Какие направления стоит изучать уже сейчас?
Как построить карьеру аналитика данных?
Кто такой «хороший аналитик данных»? Что должен знать аналитик данных сейчас? Как учат аналитиков в Центре непрерывного образования?
Что могут специалисты по Data Science?
Как и для чего начинать изучать машинное обучение? Какое применение находит ML в различных индустриях?
Для кого:
Специалистов
не из IT
- вы узнаете, как анализ данных может быть полезен в вашей работе;
- вы определите, какие инструменты можете начать применять прямо сейчас;
- вы научитесь ставить задачу своему коллеге-аналитику.
Тех, кто хочет перейти в DS
- вы узнаете, какие есть карьерные траектории и возможности;
- вы поймете, как ваши имеющиеся навыки могут помочь в новой карьере;
- вы увидите, какие инструменты, навыки и знания нужно освоить.
Студентов, которые изучают анализ данных
- вы познакомитесь с представителями индустрии;
- вы узнаете, как знакомые вам инструменты применяются в разных средах;
- вы увидите разные карьерные траектории.
Участие
К сожалению, мероприятие уже закончилось. Но вы можете получить презентации спикеров со школы.
Спикеры
Team Lead (Ad-Hoc dev), X5 Group
Эксперт и преподаватель, Центр непрерывного образования ФКН НИУ ВШЭ
AdTech Team Lead, MTS BigData
Руководитель группы аналитики Справочника, Яндекс.Карты
DS Engineer в команде LLM, AvitoTech
Тимлид аналитики товарных рекомендаций, Wildberries
Руководитель команды сопровождения программ дополнительного образования, Центр непрерывного образования ФКН НИУ ВШЭ
Data Engineer, «Вкусно – и точка»
Заведующий международной лаборатории статистической и вычислительной геномики, ФКН НИУ ВШЭ
Старший специалист по интеллектуальному анализу данных, Альфа-Банк
Руководитель отдела продуктовой аналитики, Ozon
Старший ML-инженер
Эксперт Эйч, коуч и карьерный консультант
Руководитель группы по анализу данных, Купер (ex СберМаркет)
Руководитель группы продуктовой аналитики, VK
тимлид DS-команды геоаналитики, ecom.tech (ex Samokat.tech)
Главный аналитик в Альфа-Банк
руководитель группы машинного обучения, Mail.ru
Программа
День 1. Суббота
Сбор участников
ХОЛЛ
10:00–11:00 Welcome-зона: игровое пространство и знакомство между участниками
Общий трек
БОЛЬШОЙ ЗАЛ
11:00 Сергей Карапетян, ФКН НИУ ВШЭ
Приветствие
11:05–11:50 Дарья Касьяненко, Центр непрерывного образования ФКН НИУ ВШЭ
Зачем бизнесу нужны дата-аналитики и дата-сайентисты в эпоху ИИ?
Аналитика
БОЛЬШОЙ ЗАЛ
12:00—12:50 Станислав Морозов , X5 Group
От A/B-тестирования к Causal Inference в оффлайн-ритейле
13:00—14:00 Перерыв
14:00–14:50 Тимофей Струнков, Яндекс
Кто такой хороший аналитик: навыки, которым не учат
Data Science
МАЛЫЙ ЗАЛ
12:00–12:50 Малыхин Никита, МТС
ML в AdTech - какие направления стоит изучать уже сейчас?
13:00—14:00 Перерыв
14:00–14:50 Татьяна Языкова, AvitoTech
Генерация саджестов в мессенджере или как улучшить коммуникацию между продавцом и покупателем
Общий трек
БОЛЬШОЙ ЗАЛ
15:00—15:50 Ян Пиле, Wildberries
Асессорская разметка в рекомендациях
16:00—16:50 Анастасия Бадалова, ФКН НИУ ВШЭ, и Владислав Бояр, «Вкусно – и точка»
Как мы учим аналитиков данных и специалистов по DS, а они строят карьеру после обучения у нас
17:00—17:50 Мария Шеина, эксперт Эйч, коуч и карьерный консультант
Как выбрать направление в IT и грамотно «продать» себя работодателю?
День 2. Воскресенье
Сбор участников
ХОЛЛ
10:00–11:00 Welcome-зона: игровое пространство и знакомство между участниками
Общий трек
БОЛЬШОЙ ЗАЛ
11:00 Сергей Карапетян, ФКН НИУ ВШЭ
Приветствие
11:00—11:50 Анна Громова, VK
Как ML-технологии помогают аналитическим процессам стать лучше
Аналитика
БОЛЬШОЙ ЗАЛ
12:00—12:50 Денис Нечитайло, Ozon
Технический арсенал аналитика данных: ключевые инструменты и навыки
13:00—14:00 Перерыв
14:00—14:50 Дарья Горкунова, ecom.tech (ex-Samokat.tech)
Геоаналитика: как открыть даркстор в тайге
Data Science
МАЛЫЙ ЗАЛ
12:00—12:50 Дмитрий Сапронов, Купер
Машинное обучение в реальной жизни: от теории к практике
13:00—14:00 Перерыв
14:00—14:50 Владимир Щур, ФКН НИУ ВШЭ
История человечества, зашифрованная в нашем геноме
15:00—15:50 Вячеслав Носов и Кульжанова Арна, Альфа-Банк
ML в HR: подбор сотрудников методами машинного обучения
Уютный ФКНчик со зрителями
БОЛЬШОЙ ЗАЛ
16:00–17:00 Применение LLM сегодня: от развлечений до реальной пользы
Ведущий:
• Евгений Соколов, научный руководитель Центра непрерывного образования ФКН, академический руководитель образовательной программы «Прикладная математика и информатика» ФКН
Гости:
• Дмитрий Меркушов, руководитель группы машинного обучения в Mail.ru
• Алексей Биршерт, старший ML-инженер в Банке
Нетворкинг
ХОЛЛ
17:00–18:00 Нетворкинг
Где?
Центр культур НИУ ВШЭ | Большой и Малый залы
Москва, Покровский бульвар, 11 | Вход 4
Когда?
24–25 августа 2024
Отзывы участников
В январе 2023 года школа по аналитике и Data Science прошла впервые: в ней приняли участие более 250 человек.
Основной координатор школы, менеджер по мероприятиям и спецпроектам
a.pakhomova@hse.ru
Центр непрерывного образования: Директор центра
Центр непрерывного образования: Научный руководитель
Центр непрерывного образования: Руководитель проекта
Руководитель команды сопровождения программ дополнительного образования, Центр непрерывного образования ФКН НИУ ВШЭ
Вопросы и ответы
Нет, мероприятие проходит очно без трансляции. Мы поделимся презентациями и материалами от спикеров после школы.
Да, для желающих мы можем выдать сертификат участника.
В Центре культур НИУ ВШЭ: Москва, Покровский бульвар, 11с6.
24—25 августа 2024
Мы закажем пропуски на всех участников. Для входа в здание нужно на охране показать паспорт.
Программа и расписание еще формируются. Они будут размещены на сайте. Как только они будут готовы, мы объявим об этом дополнительно.