Организатор Women in Big Data Community

Поделиться в

76

PYTHON WORKSHOP🐍

Всем доброго заснеженного январского дня ❄
Надеемся, что за новогодние каникулы вы успели хорошо отдохнуть :)
А мы за это время подготовили для вас новенький митап, где будет много интересного :)

В программе:
🔎Модули в Python, работа с операционной системой, методы отладки программ, Никита Ладошкин, Positive Technologies

🔎Подготовка данных к анализу: применение библиотеки pandas для загрузки и фильтрации таблиц, Екатерина Антакова, Intel

🕚 26 января в 12.00
🏢Зеленский съезд, 4, FORSELF

❗Важно! С собой необходимо иметь паспорт или другой документ. удостоверяющий личность

Для регистрации на событие проходите по ссылке ✒
https://women-in-big-data-communi.timepad.ru/event/880859/



Организатор MERA

Поделиться в

57

Открываем год долгожданным митапом по машинному обучению! На встрече мы поделимся последними достижениями инженеров MERA в этой трендовой области. Расскажем про наш пилот, который вырос в реальный проект по классификации баг-репортов. Дадим советы о том, как прокачать свои навыки в области машинного обучения, принимая участие в соревнованиях. Уровень участия: все, кто интересуется ML.

Программа мероприятия

🏁 Классификация баг-репортов без участия человека
Антон Чивкунов, старший разработчик, MERA

В больших проектах всегда есть ошибки. Иногда их очень много. Так много, что приходиться иметь специально обученных людей, которые внимательно изучают детали, смотрят логи, ищут похожие проблемы и в итоге решают, какая команда разработчиков должна заниматься той или иной проблемой. Было бы здорово ускорить и удешевить этот процесс и проводить его без участия человека. Наконец-то это можно сделать быстро, просто и не потеряв в качестве.

🏁 Погружение в Machine Learning. Участвуем в Kaggle соревнованиях!
Алексей Перминов, руководитель группы по разработке, MERA

Когда начинаешь свой путь в области Data Science и Machine Learning, поражает обилие разных материалов для самостоятельного изучения, но без навыков применения все эти знания малого стоят. Где же взять опыт применения машинного обучения на реальных «взрослых» задачах? Тут на помощь приходит сервис Kaggle со своей облачной средой разработки/выполнения и действительно крутым сообществом Data Science инженеров. На примере участия в двух соревнованиях, мы расскажем что это такое, как извлечь максимум пользы, и зачем оно вообще нужно.

Участие бесплатное, регистрация обязательна.