ВНИМАНИЕ: ПЕРЕНОС ВЕБИНАРА С 24 НА 31 АВГУСТА!

Друзья,

Сообщество Women in Big Data 31 августа в 18.00 приглашает вас на 8й вебинар курса "Траектория обучения data science: Kaggle"!

Вебинар VIII: "Градиентный бустинг с примерами на xgboost"

Градиентный бустинг на деревьях – алгоритм, позволяющий получать высокоточные решения задач классификации и регрессии.
Благодаря своей точности этот алгоритм является одним из популярных при решении заданий на Kaggle.

На заключительном вебинаре курса мы рассмотрим:
✅ теоретические аспекты градиентного бустинга на деревьях
✅ основные гиперпараметры данного алгоритма
✅ практические примеры применения алгоритма с помощью пакета xgboost

Спикер: Владислав Девликамов

Kaggle Notebooks Grandmaster, наивысший ранг — 37 в мире.
Закончил бакалавриат Нижегородского государственного университета (ННГУ) по направлению "Прикладная математика и информатика". Продолжает обучение в магистратуре по тому же направлению, также является лаборантом-исследователем в ННГУ и работает интерном по разработке алгоритмов машинного обучения. Основная сфера научных интересов: применением машинного обучения для задач биоинформатики.

О курсе «Траектория обучения data science: Kaggle»

Kaggle.com – это популярная социальная сеть для специалистов в области анализа данных, а также платформа для организации конкурсов по исследованию данных, открытое хранилище наборов данных, облачная среда для программирования и многое другое.

В ходе курса вы познакомитесь с основными возможностями Kaggle, выполните свои первые задания и узнаете, как извлечь пользу из взаимодействия с данной платформой.

Цель этого курса – научить вас свободно взаимодействовать с Kaggle для достижения целей, связанных с анализом данных и машинным обучением.

Также вас ждёт ряд занимательных практических заданий на языке Python, выполнение которых приблизит вас к статусу Kaggle master.

Курс ориентирован на аудиторию, интересующуюся data science и обладающую базовыми знаниями в области программирования (не обязательно на Python) и английского языка.

Ждем вас 31 августа в 18:00 по московскому времени в Zoom.
Регистрация обязательна, чтобы получить на почту данные конференции перед ее началом!

PS:
✅ Если вы еще не с нами, то никогда не поздно присоединиться к курсу! Предыдущие вебинары доступны в нашем плейлисте на https://youtube.com/playlist?list=PL-gIr_lPRm6VRQ-8Zm
✅ Присоединяйтесь к нашей группе в телеграм, где мы обсуждаем домашние задания: https://t.me/+cA5pIvPrFG43ZmM6

Больше о нас и наших мероприятиях:

t.me/wibd_russia

www.womeninbigdata.org

vk.com/womeninbigdata

Друзья,

Приглашаем вас 3 августа в 18.00 на 7й вебинар курса "Траектория обучения data science: Kaggle"!

*Вебинар VII: "Kaggle: соревнования" *

На вебинаре мы обсудим:
✅ Какие бывают соревнования?
✅ Какие соревнования подойдут новичкам?
✅ Как начать участвовать в соревнованиях?

А также рассмотрим реальное соревнование на Kaggle и разберем основные этапы участия в соревнованиях на его примере!

Спикер: Владислав Девликамов

Kaggle Notebooks Grandmaster, наивысший ранг — 37 в мире.
Закончил бакалавриат Нижегородского государственного университета (ННГУ) по направлению "Прикладная математика и информатика". Продолжает обучение в магистратуре по тому же направлению, также является лаборантом-исследователем в ННГУ и работает интерном по разработке алгоритмов машинного обучения. Основная сфера научных интересов: применением машинного обучения для задач биоинформатики.

О курсе «Траектория обучения data science: Kaggle»

Kaggle.com – это популярная социальная сеть для специалистов в области анализа данных, а также платформа для организации конкурсов по исследованию данных, открытое хранилище наборов данных, облачная среда для программирования и многое другое.

В ходе курса вы познакомитесь с основными возможностями Kaggle, выполните свои первые задания и узнаете, как извлечь пользу из взаимодействия с данной платформой.

Цель этого курса – научить вас свободно взаимодействовать с Kaggle для достижения целей, связанных с анализом данных и машинным обучением.

Также вас ждёт ряд занимательных практических заданий на языке Python, выполнение которых приблизит вас к статусу Kaggle master.

Курс ориентирован на аудиторию, интересующуюся data science и обладающую базовыми знаниями в области программирования (не обязательно на Python) и английского языка.

Ждем вас 3 августа в 18:00 по московскому времени в Zoom.
Регистрация обязательна, чтобы получить на почту данные конференции перед ее началом!

PS: Если вы еще не с нами, то никогда не поздно присоединиться к курсу, предварительно просмотрев предыдущие вебинары в нашем плейлисте на https://youtube.com/playlist?list=PL-gIr_lPRm6VRQ-8Zm7pwumkfQi7JgMCO, а также присоединившись к нашей группе в телеграм, где мы обсуждаем домашние задания: https://t.me/+cA5pIvPrFG43ZmM6

Больше о нас и наших мероприятиях:

t.me/wibd_russia

www.womeninbigdata.org

vk.com/womeninbigdata

Ваши WiBD

Друзья,

Сообщество Women in Big Data 6 июля в 18.00 приглашает вас на 6й вебинар курса "Траектория обучения data science: Kaggle"!

Вебинар VI: "Kaggle: код, наборы данных и дискуссии"

На вебинаре мы рассмотрим дополнительные возможности облачной среды программирования Kaggle Code, которых не касались на предыдущих вебинарах: как переиспользовать чужой код; как устанавливать дополнительные пакеты Python для расширения возможностей среды; базовые возможности версионирования.

Затем мы узнаем как работать с наборами данных: искать данные, подходящие под ваши запросы; предварительно анализировать данные, а также учиться на основе найденных данных.

И наконец как находить ответы на разнообразные вопросы и делиться своими знаниями на платформе Kaggle.

Спикер: Владислав Девликамов

Kaggle Notebooks Grandmaster, наивысший ранг — 37 в мире.
Закончил бакалавриат Нижегородского государственного университета (ННГУ) по направлению "Прикладная математика и информатика". Продолжает обучение в магистратуре по тому же направлению, также является лаборантом-исследователем в ННГУ и работает интерном по разработке алгоритмов машинного обучения. Основная сфера научных интересов: применением машинного обучения для задач биоинформатики.

О курсе «Траектория обучения data science: Kaggle»

Kaggle.com – это популярная социальная сеть для специалистов в области анализа данных, а также платформа для организации конкурсов по исследованию данных, открытое хранилище наборов данных, облачная среда для программирования и многое другое.

В ходе курса вы познакомитесь с основными возможностями Kaggle, выполните свои первые задания и узнаете, как извлечь пользу из взаимодействия с данной платформой.

Цель этого курса – научить вас свободно взаимодействовать с Kaggle для достижения целей, связанных с анализом данных и машинным обучением.

Также вас ждёт ряд занимательных практических заданий на языке Python, выполнение которых приблизит вас к статусу Kaggle master.

Курс ориентирован на аудиторию, интересующуюся data science и обладающую базовыми знаниями в области программирования (не обязательно на Python) и английского языка.

Ждем вас 6 июля в 18:00 по московскому времени в Zoom.
Регистрация обязательна, чтобы получить на почту данные конференции перед ее началом!

PS: Если вы еще не с нами, то никогда не поздно присоединиться к курсу, предварительно просмотрев предыдущие вебинары в нашем плейлисте на https://youtube.com/playlist?list=PL-gIr_lPRm6VRQ-8Zm7pwumkfQi7JgMCO, а также присоединившись к нашей группе в телеграм, где мы обсуждаем домашние задания: https://t.me/+cA5pIvPrFG43ZmM6

Больше о нас и наших мероприятиях:

t.me/wibd_russia

www.womeninbigdata.org

vk.com/womeninbigdata

Ваши WiBD

Друзья,

15 июня в 18.00 сообщество Women in Big Data приглашает вас на 5й вебинар курса "Траектория обучения data science: Kaggle"!

Вебинар V: "Анализ данных и машинное обучение с Scikit-learn"

Первая часть вебинара будет посвящена введению в машинное обучение. Вы узнаете:

• какие практические задачи возможно решить при помощи машинного обучения, а какие – нет;
• на какие классы подразделяются задачи машинного обучения и какие из них чаще всего встречаются на Kaggle;
• почему алгоритмов машинного обучения так много и как выбрать подходящий?

Вторая часть вебинара будет посвящена обзору функциональности библиотеки scikit-learn, а также решению конкретной задачи машинного обучения с применением данной библиотеки.

Спикер: Виктория Федотова
Виктория — ведущий инженер в Intel, занимается разработкой и оптимизацией алгоритмов анализа данных и машинного обучения в проекте oneAPI Data Analytics Library. Виктория имеет 10+ летний опыт в оптимизации программного обеспечения, в том числе 8 лет в области анализа данных и машинного обучения.

О курсе «Траектория обучения data science: Kaggle»

Kaggle.com – это популярная социальная сеть для специалистов в области анализа данных, а также платформа для организации конкурсов по исследованию данных, открытое хранилище наборов данных, облачная среда для программирования и многое другое.

В ходе курса вы познакомитесь с основными возможностями Kaggle, выполните свои первые задания и узнаете, как извлечь пользу из взаимодействия с данной платформой.

Цель этого курса – научить вас свободно взаимодействовать с Kaggle для достижения целей, связанных с анализом данных и машинным обучением.

Также вас ждёт ряд занимательных практических заданий на языке Python, выполнение которых приблизит вас к статусу Kaggle master.

Курс ориентирован на аудиторию, интересующуюся data science и обладающую базовыми знаниями в области программирования (не обязательно на Python) и английского языка.

Ждем вас 15 июня в 18:00 по московскому времени в Zoom.
Регистрация обязательна, чтобы получить на почту данные конференции перед ее началом!

Больше о нас и наших мероприятиях:

t.me/wibd_russia

www.womeninbigdata.org

vk.com/womeninbigdata

Ваши WiBD

Дорогие друзья,

Мы продолжаем наш курс «Траектория обучения data science: Kaggle» и 1 июня в 18.00 приглашаем вас на четвёртый вебинар «Визуализация данных с Seaborn».

✅Вебинар IV: «Визуализация данных с Seaborn»

На вебинаре вы познакомитесь с базовыми возможностями библиотеки Seaborn для визуализации статистических данных.

Seaborn позволяет не только рисовать привлекательные графики, но и выполнять базовую статистическую обработку данных, чтобы представлять эти данные наиболее информативно. Также интерфейс библиотеки продуман таким образом, чтобы пользователь сосредотачивался на отображаемых объектах, а не на синтаксисе, необходимом для отрисовки этих объектов.

Более подробно со всем этим мы познакомимся на примере реального набора данных из Kaggle.

✅Спикер: Виктория Федотова
Виктория — ведущий инженер в Intel, занимается разработкой и оптимизацией алгоритмов анализа данных и машинного обучения в проекте oneAPI Data Analytics Library. Виктория имеет 10+ летний опыт в оптимизации программного обеспечения, в том числе 8 лет в области анализа данных и машинного обучения.

✅О курсе «Траектория обучения data science: Kaggle»

Kaggle.com – это популярная социальная сеть для специалистов в области анализа данных, а также платформа для организации конкурсов по исследованию данных, открытое хранилище наборов данных, облачная среда для программирования и многое другое.

В ходе курса вы познакомитесь с основными возможностями Kaggle, выполните свои первые задания и узнаете, как извлечь пользу из взаимодействия с данной платформой.

Цель этого курса – научить вас свободно взаимодействовать с Kaggle для достижения целей, связанных с анализом данных и машинным обучением.

Также вас ждёт ряд занимательных практических заданий на языке Python, выполнение которых приблизит вас к статусу Kaggle master.

Курс ориентирован на аудиторию, интересующуюся data science и обладающую базовыми знаниями в области программирования (не обязательно на Python) и английского языка.

Ждем вас 1 июня в 18:00 по московскому времени в Zoom.
(приносим извинения за перенос мероприятия с 25 мая на 1 июня)

Регистрация обязательна, чтобы получить на почту данные конференции перед ее началом!

Больше о нас и наших мероприятиях:

www.womeninbigdata.org

vk.com/womeninbigdata

Ваши WiBD

Друзья,

Сообщество Women in Big Data приглашает вас на свою ежегодную онлайн-конференцию Women Talk, которая пройдет с 18 по 20 мая в 18.00 в формате 20-минутных докладов в стиле TED Talks.

Программа конференции на 20 мая:

• Неочевидное и вероятное. Почему и в ИТ сотрудники приходят на работу, а уходят от менеджеров. Анализ мотивов сотрудников в ИТ-командах
  Спикер: Екатерина Водопьян, ментор, Сколково

• Трансформеры в компьютерном зрении и обработке естественного языка
  Спикер: Валерия Лакшина, ведущий инженер, Huawei
  Обзор: Трансформеры — одна из самых многообещающих архитектур нейронных сетей в настоящее время. Появившись в обработке естественного языка, трансформеры завоевали лидирующие позиции в других областях ИИ. Из доклада вы узнаете, как устроены трансформеры, что такое механизм внимания и как трансформеры работают с текстом и картинками.

• Декрет об образовании
  Спикер: Светлана Денежкина, QA Automation Engineer, Hosta
  Обзор: Поговорим о том, как нетворкинг помогает во всех сферах жизни, будь то воспитание детей, поиск работы или профессиональный рост, забота о здоровье и красоте, а также о том, как не сойти с ума в декрете, найти работу мечты и единомышленников.

• Тим-лид в бигдате: работа с командой
  Спикер: Ольга Павкина, руководитель группы аналитики Big Data, МТС
  Обзор: Ольга поделится личным опытом карьерного роста из специалиста, работающего более пяти лет в области анализа данных, до руководителя одной из групп аналитиков бигдата в МТС. Поговорим о страхах, трудностях и некоторых лайфхаках (инсайтах) молодого руководителя.

• OpenCV: вчера, сегодня и возможно завтра
  Спикер: Вадим Писаревский, один из создателей популярной библиотеки компьютерного зрения OpenCV, в настоящем эксперт по компьютерному зрению в компании Huawei.
  Обзор: В докладе будет дан обзор библиотеки OpenCV, что это такое, зачем она нужна, как она появилась и в каком направлении идет развитие, будут затронуты вопросы взаимодействия с сообществом, поддержание качества, оптимизации.

Ждем вас 20 мая в 18:00 по московскому времени в Zoom.

Регистрация обязательна, чтобы получить на почту данные конференции перед ее началом!

Больше о нас и наших мероприятиях:
https://t.me/wibd_russia
www.womeninbigdata.org
vk.com/womeninbigdata

Ваши WiBD

Друзья,

Сообщество Women in Big Data приглашает вас на свою ежегодную онлайн-конференцию Women Talk, которая пройдет с 18 по 20 мая в 18.00 в формате 20-минутных докладов в стиле TED Talks.

Программа конференции на 19 мая:

• Зона комфорта в работе — мечта или реальность?
  Спикер: Марина Алексеева, коуч и ментор профессионального благополучия, член оргкомитета сообщества Women in Big Data, экс-вице-президент Intel
  Обзор: Сколько раз за время работы вы слышали “Выйди из зоны комфорта”? А были ли вы когда-нибудь в “зоне комфорта”, чтобы из нее выйти? Если вы чувствуете, что в мужском корпоративном окружении вы не можете быть собой и не достигаете в карьере и жизни всего, чего могли и хотели бы, если испытываете постоянное чувство вины, что не уделяете достаточно времени ни семье, то возможно пришло время понять и реализовать свою зону комфорта, построить собственную модель жизненного баланса, учитывающую интересы и семьи, и карьеры.

• GNN — графовые нейронные сети: почему, зачем и как?
  Спикер: Ольга Развенская, старший R&D-инженер в Huawei, кандидат физ.-мат. наук
  Обзор: Познакомимся с графовыми нейронными сетями, выясним, почему они могут быть интересны инженеру-исследователю и в чем их уникальность. А также рассмотрим, как выглядят постановка задачи и обобщение известных приемов из глубокого обучения в случае, когда входные данные имеют графовое представление.

• Дать удочку, а не рыбку: как помочь ребёнку и подростку развить развить свой потенциал. Математика, IT, экономика
  Спикер: Елена Гущина, технический директор и методист Творческой Лаборатории "Дважды Два" Н.Новгорода
  Обзор: Поговорим о том, как направлять интересующихся детей в техническую специальность в области программирования, аналитики данных, экономики, и о том, как сделать так, чтобы они могли получить максимально качественное образование.

• Релокация как инвестиция в карьеру
  Спикер: Екатерина Кузьмина, директор по стратегии и работе с партнёрами в сервисах (Европа, Азия, Америка) в Vmware.

Ждем вас 19 мая в 18:00 по московскому времени в Zoom.

Регистрация обязательна, чтобы получить на почту данные конференции перед ее началом!

Больше о нас и наших мероприятиях:
https://t.me/wibd_russia
www.womeninbigdata.org
vk.com/womeninbigdata

Ваши WiBD

Друзья,

Сообщество Women in Big Data приглашает вас на свою ежегодную онлайн-конференцию Women Talk, которая пройдет с 18 по 20 мая в 18.00 в формате 20-минутных докладов в стиле TED Talks.

Программа конференции на 18 мая:

• Women in Big Data: 5 лет в России Спикер: Елена Федотова, амбассадор Women in Big Data в России

Обзор: Приветствие, краткий итог деятельности сообщества за год и планы на будущее

• Между молотом и наковальней — попытка навигации в IT эпохи перемен Спикер: Мила Улыбина, CEO Muscles.AI

Обзор: Поговорим том, какие экономические факторы, без эмоциональных подтекстов, формируют на сегодня пространство маневров русскоязычного IT-тишника. Постараемся увидеть точки оптимизма и стратегии поведения разных групп IT-специалистов в этом пространстве, представить возможные сценарии развития событий среднесрочного будущего.

• Чего ждут от дата-саентистов? Спикер: Замира Холматова, разработчик Лаборатории промышленной разработки программного обеспечения и аналитик данных в Центре разработки и поддержки программного обеспечения Университета Иннополис. Замира является преподавателем практических занятий по предметам "Математический анализ" и "Статистические методы для анализа данных и робототехники". Она также работала менеджером образовательной программы "Анализ данных и искусственный интеллект", где участвовала в подготовке и усовершенствовании программ дисциплин бакалавриата и магистратуры, а также в создании нового направления по искусственному интеллекту.

Обзор: Обсудим пути прихода в Data Science/Artificial Intelligence. Поговорим, есть ли такие направление или специальность в России. Узнаем, что сейчас требуют от дата саентистов работодали и где такие навыки получить.

• Как выводить машинное обучение в продакшн Спикер: Руслан Исрафилов, главный инженер по разработке рекомендательных алгоритмов, СБЕР

Обзор: Решить задачу с помощью методов машинного обучения — означает выполнить только часть работы. Для того, чтобы принести ценность бизнесу, разработанная модель должна быть встроена в продукт. Из доклада вы узнаете:
- Как деплоить ML-модели и управлять их жизненным циклом
- Как настроить контролируемый процесс обучения и обновления моделей
- Какая инфраструктура необходима для всего этого

• Продакт-менеджмент: инструкция для начинающих Спикер: Нина Ундерова, продакт-менеджер, Cyber Security, преподаватель LEVELUP

Обзор: Специфика продакт-менеджмента определяется компанией и направлением. 
Из доклада вы узнаете: 
- Какие виды продакт-менеджеров встречаются 
- Как из описания вакансии понять, какой менеджер нужен и с какими задачами придется столкнуться на новой должности 

- Как понять, какой именно продакт-менеджмент подходит вам больше всег

Ждем вас 18 мая в 18:00 по московскому времени в Zoom.

Регистрация обязательна, чтобы получить на почту данные конференции перед ее началом!

Больше о нас и наших мероприятиях:
https://t.me/wibd_russia
www.womeninbigdata.org
vk.com/womeninbigdata

Ваши WiBD

Дорогие друзья,

11 мая в 18.00 сообщество Women in Big Data приглашает вас на третий вебинар курса «Траектория обучения data science: Kaggle».

Вебинар III: «Работа с данными в Python: NumPy и Pandas»

На вебинаре вы познакомитесь с базовыми возможностями библиотек NumPy и Pandas для работы с табличными данными.
А также на примере реального набора данных из Kaggle узнаете каким образом можно делать выборки из данных, отфильтровывать "плохие" данные, выполнять предварительный анализ данных.
В результате, научитесь готовить данные для последующей их передачи на вход алгоритмам машинного обучения.

Спикер: Елена Планкина, инженер в Intel, занимается разработкой и оптимизацией алгоритмов для обработки мультимедийных данных.

О курсе «Траектория обучения data science: Kaggle»

Kaggle.com – это популярная социальная сеть для специалистов в области анализа данных, а также платформа для организации конкурсов по исследованию данных, открытое хранилище наборов данных, облачная среда для программирования и многое другое.

В ходе курса вы познакомитесь с основными возможностями Kaggle, выполните свои первые задания и узнаете, как извлечь пользу из взаимодействия с данной платформой.

Цель этого курса – научить вас свободно взаимодействовать с Kaggle для достижения целей, связанных с анализом данных и машинным обучением.

Также вас ждёт ряд занимательных практических заданий на языке Python, выполнение которых приблизит вас к статусу Kaggle master.

Курс ориентирован на аудиторию, интересующуюся data science и обладающую базовыми знаниями в области программирования (не обязательно на Python) и английского языка.

Ждем вас 11 мая в 18:00 по московскому времени в Zoom.

Регистрация обязательна, чтобы получить на почту данные конференции перед ее началом!

Больше о нас и наших мероприятиях:

www.womeninbigdata.org

vk.com/womeninbigdata

Ваши WiBD

Дорогие друзья,

6 апреля в 18.00 сообщество Women in Big Data приглашает вас на первый вебинар курса «Траектория обучения data science: Kaggle».

О курсе «Траектория обучения data science: Kaggle»

Kaggle.com – это популярная социальная сеть для специалистов в области анализа данных, а также платформа для организации конкурсов по исследованию данных, открытое хранилище наборов данных, облачная среда для программирования и многое другое.

В ходе курса вы познакомитесь с основными возможностями Kaggle, выполните свои первые задания и узнаете, как извлечь пользу из взаимодействия с данной платформой.

Цель этого курса – научить вас свободно взаимодействовать с Kaggle для достижения целей, связанных с анализом данных и машинным обучением.

Также вас ждёт ряд занимательных практических заданий на языке Python, выполнение которых приблизит вас к статусу Kaggle master.

Курс ориентирован на аудиторию, интересующуюся data science и обладающую базовыми знаниями в области программирования (не обязательно на Python) и английского языка.

Вебинар I: «Что такое Kaggle и зачем он вам нужен?»

• История Kaggle и соревнований в области анализа данных
• Структура платформы Kaggle: разделы и их возможное применение для обучения, продвижения себя как специалиста, поиска ответов на интересующие вопросы и многого другого
• Разница между соревнованиями по анализу данных и работой практикующего специалиста по анализу данных

Спикер: Виктория Федотова
Виктория — ведущий инженер в Intel, занимается разработкой и оптимизацией алгоритмов анализа данных и машинного обучения в проекте oneAPI Data Analytics Library. Виктория имеет 10+ летний опыт в оптимизации программного обеспечения, в том числе 8 лет в области анализа данных и машинного обучения.

Ждем вас 6 апреля в 18:00 по московскому времени в Zoom.
Регистрация обязательна, чтобы получить на почту данные конференции перед ее началом!

Больше о нас и наших мероприятиях:

www.womeninbigdata.org

vk.com/womeninbigdata

Ваши Women in Big Data