Дайте данных!

Дайте данных!

Download on the App Store

Дайте данных! episodes

  • Третий выпуск: "Как принимать решения в условиях неопределенности?"

    Всегда ли нужна оптимизация? Как найти решение, удовлетворяющее требованиям клиента, если эти требования разнонаправленные? Как оптимизационный и прогнозный подходы в паре могут влиять на бизнес-стратегию? Как можно использовать ML в таких нестандартных местах, как кинотеатры?

    Об этом Александр Бородин беседует с руководителем направления прогнозной аналитики и оптимизации GlowByte Максимом Гончаровым.

    Этот подкаст мы - компания GlowByte - делаем совместно с NoMLCommunity https://t.me/noml_community Присоединяйтесь к нам!

    00:56 Как оптимально принимать решения в условиях неопределенности.

    06:05 Оптимизация: что это, чем отличается от других методов, какие задачи решает

    11:11 Все ли задачи можно и нужно сводить к оптимизации?

    15:40 Как применять оптимизацию? Примеры из практики.

    28:23 Как установить оптимальную цену при помощи прогнозной модели?

    31:32 Насколько оптимально и выгодно для бизнеса применение одновременно двух типов моделей: оптимизационной и прогнозной?

    Редактор —  Мария Андрюкова;

    Также над подкастом работали: Наталья Тоганова, Ирина Мефедова.

    Подкаст записан в студии “Норм”.

    _____________

    Это подкаст компании GlowByte  — https://glowbyteconsulting.com/ и NoML Community  — https://t.me/noml_community

    Мы на linkedin — https://www.linkedin.com/company/glowbyte-consulting/

    41 min
  • Второй выпуск: "Causality, или что делать, если нельзя провести А/Б тест"

    Что такое causality? Что делать, если невозможно провести А/Б тест? Или если А/Б тест был проведен не идеально? При каких обстоятельствах можно и нужно прибегать к методам из эконометрики?

    Об этом Александр Бородин беседует с бизнес-аналитиком Натальей Тогановой.

    Этот подкаст мы - компания GlowByte - делаем совместно с NoMLCommunity https://t.me/noml_community Присоединяйтесь к нам!

    Анонс выпуска и представление гостя

    0:56 - зачем при анализе данных используются причинно-следственные связи и почему нельзя обойтись А/Б-экспериментами. Бонус - интересный пример из практики от Google

    08:30 - что нового привнесли эконометристы в машинное обучение. Что такое каузальность?

    10:35 - как работают причинно-следственные связи на практике? Топ-3 подхода в каузальности.

    19:02 - каковы области применения методов эконометрики? Насколько им можно доверять?

    22:35 - подведем итоги выпуска. Как скоро специалистов по дата-анализу смогут полностью заменить машины?

    В выпуске упоминается книга Pearl J. & Mackenzie D. (2018) The Book of Why: The New Science of Cause and Effect.

    Редактор —  Мария Андрюкова;

    Также над подкастом работали: Наталья Тоганова, Ирина Мефедова.

    Подкаст записан в студии “Норм”.

    _____________

    Это подкаст компании GlowByte  — https://glowbyteconsulting.com/ и NoML Community  — https://t.me/noml_community

    Мы на linkedin — https://www.linkedin.com/company/glowbyte-consulting/

    25 min
  • Первый выпуск: “PMQ, или машинное обучение на производстве”
    Аннотация

    Что такое PMQ (Predictive Maintenance and Quality)? Обязательно ли надевать каску на производстве и посещать заводы (спойлер: да)? Как строить модели и передавать их в прод? Что надо знать и уметь, чтобы попасть в эту область data science?

    В этом выпуске Александр Бородин и руководитель направления PMQ в GlowByte Consulting Александр Собенников ответили на эти и другие вопросы, а также заглянули в ридинг-лист специалиста PMQ.

    Этот подкаст мы - компания GlowByte - делаем совместно с NoMLCommunity https://t.me/noml_community Присоединяйтесь к нам!

    Таймкод

    Анонс выпуска и представление гостя

    01:10 Что такое PMQ

    02:20 Целевое применением методов PMQ

    05:23 Примеры применения PMQ в промышленности

    08:24 Что нужно знать специалисту, который хочет применять PMQ

    21:22 Основные методы, которые сейчас используются в PMQ

    29:53 Особенности внедрения DS-решений в индустрии

    36:22 Тренды на рынке DS

    37:55 Что почитать

    Ссылки:

    Статья, которую Александр Собенников упоминает в конце выпуска: В черную металлургию за реальными делами: опыт Datana. Хабр. 18.05.202. URL: https://habr.com/ru/article/502082/

    Редактор —  Мария Андрюкова;

    Также над подкастом работали: Наталья Тоганова, Ирина Мефедова.

    _____________

    Это подкаст компании GlowByte  — https://glowbyteconsulting.com/ и NoML Community  — https://t.me/noml_community

    Instagram — https://www.instagram.com/glowbyte/

    Наш YouTube канал — https://www.youtube.com/channel/UC9EOk4T20bM7pxnIKqW77-g/videos

    Мы на linkedin — https://www.linkedin.com/company/glowbyte-consulting/

    40 min

About Дайте данных!

From the publisher's feed

Подкаст компании GlowByte и NoMLCommunity «Дайте данных!». Раз в две недели ведущие подкаста Наташа Тоганова и Александр Бородин — аналитик и дата сайентист — беседуют с экспертами в области Data…