• ×
  • Data Science UA Conference 2018

    4th International
    Conference in Kyiv
    KYIV
    MARCH 17
    Учасників
    350+
    Спікерів
    20+
    Потоки
    3
    Годин нетворкінгу
    10

    Про конференцію Data Science UA 2018

    Конференція Data Science UA об’єднує спеціалістів з машинного навчання,
    аналітики, науки про дані, інформатики, штучного інтелекту, щоб обговорити,
    як data science перетворює світ сьогодні і що буде завтра.

    Data Science UA 2018 – це 4-а міжнародна
    конференція в Києві.

    Технічний потік

    Нові методи та технології науки про дані, машинного навчання та штучного інтелекту.

    Бізнес потік

    Реальні кейси використання та впровадження сучасних технологій для підвищення ефективності
    бізнесу.

    Потік воркшопів

    Можливість отримати практичні навички використання сучасних інструментів аналізу даних.

    Панельна дискусія

    Експерти розглянуть науку про дані як підсилювач ефективносі бізнесу.

    Купити квиток


    Ведучі

    klepa
    flag_ua

    Євгенія Клепа

    Executive director,
    1991 Open Data Incubator

    Chernega
    flag_ua

    Даниїл Чернега

    Comandante in
    “Che – Guerrilla Marketing”

    Спікери

    ×

    Девід Браун

    CEO & co-founder TemplateMonster

    Тема: Big data and adaptive marketing. Friendship or Love?

    Про спікера:
    Девід – відомий громадський активіст та серійний ІТ-підприємець. У травні 2002 року разом зі своїми
    партнерами він створив компанію TemplateMonster.
    Працюючи генеральним директором компанії TemplateMonster протягом 13 років, він запустив численні ІТ-проекти. З 2002 року він інвестував у декілька проектів, таких як MotoCMS, Photodoto, Site2you, Designfloat.
    “Коли я покинув роботу в рекламному агентстві та перейшов до інтернет-бізнесу, я став партнером студії індивідуального дизайну InverseLogic. Ми наполегливо працювали, щоб зробити цю компанією успішною, але те, що мене засмучувало те, що нам доводилося відмовляти багатьом потенційним клієнтам, які шукали щось дешевше, ніж індивідуальний дизайн. Я не міг нічого зробити, поки не побачив, як наш дизайнер працював з шаблонами дизайну, і через хвилину з’явилася ідея TemplateMonster “.

    ×

    Борис Працюк

    Head of R&D, Ciklum

    Тема: Data Science education for Managers

    Про спікера:
    Закінчив з відзнакою кафедру фізичної та біомедичної електроніки КПІ у 2007 році за спеціальністю “Фізична та біомедична електроніка”, а у 2012 році захистив дисертацію на факультеті електроніки в КПІ.
    Борис Працюк працює у відділі R&D в Ciklum. А також має власний стартап – Fino (фінансовий помічник).
    Борис виступав на третій конференції Data Science UA у бізнес потоці, а також у панельній дискусії.
    Коротко про доповідь:
    1. Поговоримо про те, як менеджер може познайомитись з машинним навчанням. Що варто зробити для
    початку?
    2. Що потрібно знати на pre-sale етапі переговорів з клієнтом, щоб говорити “однією мовою”?
    3. Як навчати джунів та створити чудову рівновагу для розвитку проекту.

    ×

    Борис Працюк

    Head of R&D, Ciklum

    Тема: Data Science education for Managers

    Про спікера:
    Закінчив з відзнакою кафедру фізичної та біомедичної електроніки КПІ у 2007 році за спеціальністю “Фізична та біомедична електроніка”, а у 2012 році захистив дисертацію на факультеті електроніки в КПІ.
    Борис Працюк працює у відділі R&D в Ciklum. А також має власний стартап – Fino (фінансовий помічник).
    Борис виступав на третій конференції Data Science UA у бізнес потоці, а також у панельній дискусії.

    ×

    Олег Богуславський

    General Manager, Ring Ukraine

    Тема: Correct problem statement in ML tasks
    as a key to success

    Про спікера:
    Закінчив факультет прикладної математики та факультет менеджменту (друга вища освіта) НТУУ «КПІ» у 2003-2004 рр. Працює понад 16 років у галузі розробки ПО для вбудованих SoC та MPSoC систем компаній Motorola / Freescale, Mindspeed, AMD, LGE, NVidia, Renesas; з них більше 12 років – на керівних посадах. Має великий досвід управління розподіленими командами (США, Китай, Франція, Росія ТОЩО).
    Наразі керує колективом, у якому працює понад 150 висококваліфікованих фахівців. Має 9 наукових публікацій, технологічну експертизу в:
    -VoIP;
    -відеокодеках та потоковій передачі відео в реальному часі;
    -GPU compute (включаючи оптімізацію нейронних мереж для embedded GPU);
    -побудові високонавантажених відмовостійких систем, які працюють у режимі реального часу;
    -вірішенні завдань Augmented Navigation в Галузі Automotive.
    Коротко про доповідь:
    Поговоримо про те, як правильна постановка задачі впливає на якість результатів, що отримані в результаті використання методів ML. На прикладах розберемо, як урахування особливостей фізичної природи даних та обрання вірних KPI дозволяє вирішити деякі інженерні задачі.

    ×

    Олександр Нестеренко

    CEO & Founder, ARTKB

    Тема: How to build your product: Hardware mass production stage

    Про спікера:
    Засновник ARTKB – бюро розробки hardware-продуктів повного циклу.
    Офіси знаходяться в Києві і Шеньчжені.
    На даний момент ARTKB є єдиною компанією подібного роду в Україні. Її проекти давно вийшли за рамки нашої країни, а команда стала експертом з розробки та запуску hardware-продуктів у масове виробництво. І вона з радістю ділиться цим досвідом зі своїми клієнтами. З 2014 року співзасновник Carrot – першої в Україні акселераційної програми, що сфокусована на роботі зі стартапами, пов’язаними зі створенням і запуском у виробництво будь-яких фізичних продуктів. З 2016 року співзасновник Hushme – першої в світі голосової маски для мобільних телефонів.
    Коротко про доповідь:
    Як розробляти і запускати хардверні рішення в масове виробництво в Китаї: що не варто недооцінювати, на що звернути увагу, можливі факапи.
    “Всі знають, що для запуску виробництва необхідно ТЗ і набір технічної документації.
    Хтось може з кресленням на серветці і харизмою це зробити, а комусь недостатньо і повної документації.
    Відмінність Китайських виробників – вони завжди скажуть “ОK!”.
    Погано це чи добре, і чи є тут підводні камені, ми розповімо на нашій зустрічі.

    ×

    Володимир Хилюк

    CTO at ARTKB – new product development

    Тема: How to build your product: Hardware mass production stage

    Про спікера:
    З 2011 року керуючий партнер в ARTKB – бюро розробки hardware-продуктів повного циклу.
    Основні компетенції:
    •управління проектами
    • підготовка виробництва
    З 2014 року співзасновник Carrot – першої в Україні акселераційної програми, що сфокусована на роботі зі стартапами, пов’язаними зі створенням і запуском у виробництво будь-яких фізичних продуктів.
    З 2016 року співзасновник Hushme – першої в світі голосової маски для мобільних телефонів.
    Коротко про доповідь:
    Як розробляти і запускати хардверні рішення в масове виробництво в Китаї: що не варто недооцінювати, на що звернути увагу, можливі факапи.
    “Всі знають, що для запуску виробництва необхідно ТЗ і набір технічної документації.
    Хтось може з кресленням на серветці і харизмою це зробити, а комусь недостатньо і повної документації.
    Відмінність Китайських виробників – вони завжди скажуть “ОK!”.
    Погано це чи добре, і чи є тут підводні камені, ми розповімо на нашій зустрічі.

    ×

    Сергій Ніколенко

    Chief Research Officer, Neuromation

    Тема: What Do AlphaGo and AlphaZero Do, Exactly? Deep Reinforcement Learning

    Про спікера:
    Науковий співробітник ПВМІ РАН, Chief Research Officer компанії Neuromation. Дослідник в області машинного навчання (навчання глибинних мереж, байєсовські методи, обробка природної мови і ін.), аналізу алгоритмів (мережеві алгоритми, конкурентний аналіз), біоінформатики, автор понад 120 наукових робіт, кількох книг, популярних авторських курсів.
    Коротко про доповідь:
    “9-15 березня 2016 року програма AlphaGo, створена Google DeepMind на основі методів deep reinforcement learning, перемогла з рахунком 4-1 Лі Седоля, професіонала GO 9 дана і одного з кращих гравців-людей. А зовсім недавно AlphaZero навчилася грати в GO, шахи і сьогі, не використовуючи взагалі ніякої зовнішньої інформації, лише правила гри.
    У своїй доповіді спробуємо відповісти на наступні питання:
    – Чому це так важливо і складно, адже, здавалося б, DeepBlue обіграв Каспарова десять років тому?
    – Що таке deep reinforcement learning та як працює?
    – У чому суть AlphaGo та в чому прорив?
    – Навіщо ці іграшки? Для чого ще можна використовувати ідеї AlphaGo зокрема і deep reinforcement learning в цілому?”

    ×

    Ілларіон Хлєстов

    Research Engineer, Ring Ukraine

    Воркшоп: Deploy Machine Learning systems at the production level

    Про спікера:
    У даний час – працюю в Ring Ukraine, займаюся завданнями computer vision. До цього працював в XOResearch, займався завданнями пов’язаними з health care.
    Коротко про воркшоп:
    У цій доповіді я поділюсь корисними порадами та нюансами при підготовці та впровадженні моделей у виробництво. Ми обговоримо різні схеми, методи оптимізації та системи тестування / моніторингу з точки зору машинного навчання.

    Тривалість: 2 години.
    Для участі необхідно мати ноутбук.

    ×

    Олексій Виноградов

    Founder and CEO, HeartIn

    Про спікера:
    З 2009 року – дотепер Founder HeartIn, Inc.
    З 2011 року – дотепер Founder CFC.IO
    З 1999 року по цей час Founder ixc.ua
    HeartIn, Inc., була заснована як Каліфорнійська компанія у Санівейлі, Каліфорнія та Києві відповідь на проблеми зі здоров’ям, які Олексій бачив у власній країні. Він активний, цілеспрямований та досвідчений професійний інвестор, тому HeartIn процвітає і працює як одне ціле під пильним керівництвом.

    ×

    Євген Бєлобров

    Senior CRM Consultant at SMART business

    Воркшоп: “Створення власного повнофункціонального чат-бота з використанням Microsoft Bot Framework, платформи LUIS та Azure Services”.

    Про спікера:
    Більше 6 років роботи з CRM-системами: налаштування та розробка, участь у впровадженні проектів на всіх стадіях (передпродажні демонстрації, побудова архітектури системи, проектна підтримка).
    Понад 7 років досвіду проведення тренінгів з CRM.
    Більше 4 років роботи з MS SQL Server Reporting.
    Понад 2,5 роки роботи з веб-технологіями (JavaScript)
    Коротко про воркшоп:
    1. Теоретична частина: кейси, завдання які вирішує чат-бот
    2. Фреймворки та сервіси для створення чат-бота.
    3. Практичний приклад створення і навчання чат-бота.
    Час на воркшоп: 2 години
    Кількість учасників: 20-30 чоловік

    ×

    Василь Пальчиков

    Research Consultant, SoftServe
    Researcher, Institute for Condensed Matter Physics, NAS of Ukraine

    Тема: Predicting the Unpredictable. Agent-based Modeling

    Про спікера:
    Василь Пальчиков – Research Consultant, SoftServe займається Data Science та Agent-based Modeling (ABM), а також дослідник Інституту фізики конденсованих систем, НАН України. У даний час працює над застосуванням ABM для дослідження та вдосконалення бізнес-рішень на основі блокчейн-технологій. В минулому він проводив дослідження з фізики, комп’ютерних та соціальних наук в Aalto University (Фінляндія) та Leiden University (Нідерланди). Пальчиков має ряд публікацій у міжнародних журналах, зокрема, у The Economist, BBC News, LA Times та Scientific American.
    Коротко про доповідь:
    Уявіть собі, що компанія хоче реалізувати нову ідею. Ця ідея є унікальною, і ви не можете бути впевнені, спрацює вона чи ні. Або уявіть собі уряд, який хоче змінити закони і стурбований, чи не призведе така зміна до знищення економіки країни. Такі сценарії дуже важко передбачити через відсутність історичних записів з заданими параметрами та можливими явищами, що виникають. У доповіді ми познайомимось ABM: методологією, яка дозволяє робити такі прогнози. На реальних прикладах ми вивчимо успішне застосування ABM, опишемо його структурні блоки та розглянемо потенційні ризики.

    ×

    Євгенія Клепа

    Executive director,
    1991 Open Data Incubator

    Про Євгенію:
    Виконавчий директор 1991 Open Data Incubator, Co-founder & CMO at SPREAD.
    Наставник і радник для стартапів. Наставник підлітків у вітчизняних бізнес-школах (Комп’ютерна академія “Крок” та “Creators”). Активно бере участь у розробці технологічної екосистеми в Києві та Україні. Експерт з корпоративної соціальної відповідальності. У ІТ-світі розпочинала кар’єру з PR-менеджера на технічних заходах. Потім перейшла на роботу як організатор найбільших технічних заходів (Україна, Росія, Польща).

    ×

    Даниїл Чернега

    Comandante in
    “Che – Guerrilla Marketing”

    Про Даниїла:
    Засновник “CHE-guerrilla marketing” – агентства партизанського маркетингу.
    Палкий футуристично-технократичний мрійник та євангеліст змін. “Я вірю, що наука про дані докорінно змінить наше життя та мислення. Людство стоїть на порозі колосальних змін, саме тому, найкраще, що ми можемо зробити – це бути в оточенні людей, які так само мріють. Мріють про те, щоб не лише спостерігати за змінами, але й бути їх рушійною силою.
    Отож, побачимось на конференції Data Science UA 2018.

    ×

    Віктор Сдобников

    Head of Strategic RnD, Apostera GmbH

    Тема: Fusion of visual recognition results and sensors data using Unscented Kalman Filtering

    Про спікера:
    Віктор відповідає за розробку та впровадження (Apostera Strategic RnD Roadmap and Strategy), що включає розробку Advanced Driver-Assistance Systems прототипів, за участю найсучасніших технологій комп’ютерного зору та методів розпізнавання образів. Має понад десятирічний досвід роботи в різноманітних проектах, пов’язаних зі комп’ютерним зором та розпізнаванням образів, а також досвід управління технічним проектами різних масштабів.
    Співорганізатор нової магістерської спеціалізації “Математичні методи розпізнавання образів та комп’ютерного бачення” та асистент практичних занять під час роботи професора Михайла Шлезінгера “Статистичні та структурні методи розпізнавання образів”, Інститут фізики і технології, КПІ. VP у Hackathon Expert Group. Спів-ініціатор проекту UAIQ.ORG – платформи для залучення коштів для участі у міжнародних олімпіадах, проведення локальних олімпіад та інших систематичних неприбуткових освітніх ініціатив з математики, фізики та інформатики в Україні серед учнів середньої школи та студентів університету.
    Коротко про доповідь:
    Fusion of visual recognition results and sensors data using Unscented Kalman Filtering (UKF)
    Доповідь:
    Злиття даних: мотивація та постановка проблем – 5 хв
    UKF для лінійних і нелінійних систем – 10 хв
    Приклад застосування UKF для об’єднання даних з датчиків та візуального визнання в автомобілі – 15-20 хв
    Приклади впровадження UKF у CV та ML – 5 хв
    Запитання та відповіді – 5-10 хв

    ×

    Олексій Потапенко

    Lead Data Scientist, OSA Hybrid PLatform

    Тема: Latent representations and variational autoencoders

    Про спікера:
    Працює провідним науковим співробітником в компанії ECR OSA Hybrid Platform, яка створює рішення для продуктового рітейлу на основі методів машинного навчання. Зокрема, в процесі роботи стикається з широким спектром завдань машинного навчання: класифікація, кластеризація, регресія, зниження розмірності даних. До цього працював у фінансовому секторі над завданням прогнозу надходжень від портфелів з простроченими споживчими кредитами. Має досвід роботи в сфері дослідження даних більше п’яти років.
    Коротко про доповідь:
    Дискримінатівні моделі машинного навчання, тобто моделі, які вміють виділяти будь-які властивості об’єктів, нині знайшли широке застосування, але є і більш цікавий клас моделей: генеративні. Це моделі, що дозволяють породжувати об’єкти із заданими властивостями: наприклад, виписувати хімічні формули раніше не відомих людству ліків від раку, або малювати рекламні банери для окремої аудиторії.
    Серед генеративних нейронних мереж найбільш популярні два класи: VAEs та GANs. Під час виступу розглянемо варіаційні кодувальники, при цьому буде дотриманий баланс між доступністю викладу і математичною строгістю. Введення в байєсівський підхід, що входить в доповідь, також може стати у нагоді самостійне вивчення таких тем, як глибоке навчання з підкріпленням (deep reinforcement learning).

    ×

    Микола Лисенко

    Data Scientist, Yandex Data Factory
    Data Scientist, OSA Hybrid PLatform

    Тема: Latent representations and variational autoencoders

    Про спікера:
    Микола займається предиктивною аналітикою і моделюванням в Yandex Data Factory.
    До цього працював в ECR OSA Hybrid Platform на проектах, пов’язаних з прогнозуванням, побудовою ознак і класифікацій.
    Цікавиться нейромережевими технологіями і вирішенням завдань, що вимагають нетривіального підходу.
    Займається комп’ютерним аналізом даних понад три роки.
    Коротко про доповідь:
    Дискримінатівні моделі машинного навчання, тобто моделі, які вміють виділяти будь-які властивості об’єктів, нині знайшли широке застосування, але є і більш цікавий клас моделей: генеративні. Це моделі, що дозволяють породжувати об’єкти із заданими властивостями: наприклад, виписувати хімічні формули раніше не відомих людству ліків від раку, або малювати рекламні банери для окремої аудиторії.
    Серед генеративних нейронних мереж найбільш популярні два класи: VAEs та GANs. Під час виступу розглянемо варіаційні кодувальники, при цьому буде дотриманий баланс між доступністю викладу і математичною строгістю. Введення в байєсівський підхід, що входить в доповідь, також може стати у нагоді самостійне вивчення таких тем, як глибоке навчання з підкріпленням (deep reinforcement learning).

    ×

    Іван Федоров

    New Business Director, Admixer

    Тема: Five biggest Data-Science challenges in the advertising industry

    Про спікера:
    У інтернет-маркетингу з 2000 року, більш ніж 10 років у розробці, був залучений у просування та монетизацію великих data-проектів. Останні три роки займається розробкою та запуском нових рекламних продуктів, пов’язаних із поведінковими технологіями, електронною комерцією та мобільною рекламою.
    Коротко про доповідь:
    Маркетингова галузь однією з перших почала широко використовувати інструменти для роботи з великими даними і будувати рішення на їх основі. Але, незважаючи на широке застосування таких інструментів, основні завдання ще не вирішені. Що вміє на сьогодні AI в рекламі і що ще належить зробити Ad Tech компаніям в найближчому майбутньому спільно з Data-фахівцями.

    ×

    Віталій Бондаренко

    Enterprise Platform Architect, Big Data Architect, Eleks

    Тема: Building Data Science Platform as a main component of Enterprise Digital Transformation

    Про спікера:
    Я розробляв системи, орієнтовані на дані протягом останніх 20 років, отримав величезний досвід у розробці та оптимізації роботи OLTP, DW і BI-програм. Останні 4 роки я, в основному, зосереджуюсь на Data Analytics, Big Data Clustes впровадженні різних інноваційних підходів для швидкої обробки даних. На даний момент відповідаю за розробку та розробку Enterprise Data платформи.
    Коротко про доповідь:
    Поговоримо про те, як побудова Data Science платформи може допомогти в Enterprise Digital Transformation, охопимо кілька гібридних хмарних архітектур, розглянемо підходи та труднощі розгортання навчених моделей у виробничих середовищах. Зупинимось на кількох загальних проблемах, таких як виявлення аномалій і класифікація.
    Віталій покаже, як тренувати моделі з отриманням даних з різних джерел: Kafka, Cassandra, OLAP Cubes, Elasticsearch, Data Warehouses, Hadoop. Та як розгорнути навчені моделі у компонентах інфраструктури підприємства, таких як ESB, Message Buses та ETL. Презентація містить приклади з реальних проектів.

    ×

    Сергiй Бориславський

    Head of revenue management & big data, Vodafone Ukraine

    Тема: Great experiment with big data – Can you make a business in Big Data in Ukraine?

    Про спікера:
    Інформація скоро з’явиться
    Коротко про доповідь:
    Інформація скоро з’явиться

    ×

    Сергiй Бориславський

    Head of revenue management & big data, Vodafone Ukraine

    Про спікера:
    Інформація скоро з’явиться

    ×

    Олексій Орєшко

    Staff Software Engineer,
    Google Search

    Тема: How we Learned to Stop Worrying and Love Machine Learning

    Про спікера:
    Олексій працює над розробкою інтерактивної платформи для аналізу даних та машинного навчання. Олексій допомагає іншим командам покращувати продукти Google за допомогою машинного навчання, включаючи вдалі проекти для пошуку по Play Store, пошуку по YouTube, і покращення системи рекомендацій для YouTube.
    В минулому Олексій працював у ролі SRE для систем зберігання даних у Дубліні (Ірландія). До переходу в Google, Олексій координував алгоритмічні змагання у TopCoder, та працював інженером в Materialise. У 2004 році Олексій здобув ступінь магістра на факультеті кібернетики Київського університету.
    Коротко про доповідь:
    В чому різниця між оптимізацією метрики, та побудовою продукту для мільярда юзерів? Як людина може скеровувати та контролювати машину? Чому необхідно розуміти поведінку та довгострокові побічні ефекти вашого продукту?
    Ми спробуємо відповісти на ці питання, а також побачимо межі можливостей “чистого” машинного навчання. Ми обговоримо як поєднувати людську інтуїцію з машинним навчанням для побудови успішних продуктів, а також технічні прийоми, які допомагають це робити.


    flag_ua

    Девід Браун

    CEO & co-founder TemplateMonster

    Тема: Big data and adaptive marketing. Friendship or Love?


    flag_ua

    Олексій Орєшко

    Staff Software Engineer,
    Google Search

    Тема: How we Learned to Stop Worrying and Love Machine Learning


    flag_ua

    Борис Працюк

    Head of R&D, Ciklum

    Тема: Data Science education for Managers


    flag_ua

    Олег Богуславський

    General Manager, Ring Ukraine

    Тема: Correct problem statement in ML tasks
    as a key to success


    flag_ua

    Сергiй Бориславський

    Head of revenue management & big data, Vodafone Ukraine

    Тема: Great experiment with big data – Can you make a business in Big Data in Ukraine?


    flag_ua

    Олександр Нестеренко

    CEO & Founder, ARTKB

    Тема: How to build your product: Hardware mass production stage


    flag_ru

    Сергій Ніколенко

    Chief Research Officer, Neuromation

    Тема: What Do AlphaGo and AlphaZero Do, Exactly? Deep Reinforcement Learning


    flag_ua

    Василь Пальчиков

    Research Consultant, SoftServe
    Researcher, Institute for Condensed Matter Physics, NAS of Ukraine

    Тема: Predicting the Unpredictable. Agent-based Modeling


    flag_ua

    Віктор Сдобников

    Head of Strategic RnD, Apostera GmbH

    Тема: Fusion of visual recognition results and sensors data using Unscented Kalman Filtering


    flag_ru

    Микола Лисенко

    Data Scientist, Yandex Data Factory
    Data Scientist, OSA Hybrid PLatform

    Тема: Latent representations and variational autoencoders


    flag_ua

    Іван Федоров

    New Business Director, Admixer

    Тема: Five biggest Data-Science challenges in the advertising industry


    flag_ua

    Віталій Бондаренко

    Enterprise Platform Architect, Big Data Architect, Eleks

    Тема: Building Data Science Platform as a main component of Enterprise Digital Transformation

    Воркшопи


    flag_ua

    Ілларіон Хлєстов

    Research Engineer, Ring Ukraine

    Воркшоп: Deploy Machine Learning systems at the production level


    flag_ua

    Євген Бєлобров

    Senior CRM Consultant at SMART business

    Воркшоп: “Створення власного повнофункціонального чат-бота з використанням Microsoft Bot Framework, платформи LUIS та Azure Services”.

    Панельна дискусія

    Тема: “Data Science: the real business booster”.

    Braun
    flag_ua

    Девід Браун

    CEO & co-founder TemplateMonster

    Pratsiuk
    flag_ua

    Борис Працюк

    Head of R&D, Ciklum

    vinogradov
    flag_ua

    Олексій Виноградов

    Founder and CEO, HeartIn

    Borislavskiy
    flag_ua

    Сергiй Бориславський

    Head of revenue management & big data, Vodafone Ukraine

    Програма конференції

    Технічний потік
    Бізнес потік
    Воркшопи

    9:00 – 10:00
    Реєстрація учасників

    10:00 – 10:30
    Вступне слово

    10:40 – 11:25

    PDF

    Сергій Ніколенко

    Тема: What Do AlphaGo and AlphaZero Do, Exactly? Deep Reinforcement Learning

    PDF

    Іван Федоров

    Тема: Five biggest Data-Science challenges in the advertising industry

    11:25 – 11:50
    Кава брейк

    11:50 – 12:35

    PDF

    Віталій Бондаренко

    Тема: Building Data Science Platform as a main component of Enterprise Digital Transformation

    PDF

    Олег Богуславський

    Тема: Correct problem statement in ML tasks as a key to success

    12:45 – 13:30

    PDF

    Микола Лисенко

    Тема: Latent representations and variational autoencoders

    PDF

    Олександр Нестеренко

    Тема: How to build your product: Hardware mass production stage

    11:25 – 13:30

    Євген Бєлобров

    Воркшоп: “How to develop full-featured chat-bot within Microsoft Bot Framework, platform LUIS and Azure Services on your own?”.

    13:30 – 14:30
    Обід

    14:30 – 15:15

    PDF

    Василь Пальчиков

    Тема: Predicting the Unpredictable. Agent-based Modeling

    PDF

    Сергiй Бориславський

    Тема: Great experiment with big data – Can you make a business in Big Data in Ukraine?

    15:25 – 16:10

    PDF

    Віктор Сдобников

    Тема: Fusion of visual recognition results and sensors data using Unscented Kalman Filtering

    Борис Працюк

    Тема: Data Science education for Managers

    16:10 – 16:35
    Кава брейк

    14:30 – 16:35

    Ілларіон Хлєстов

    Воркшоп: Deploy Machine Learning systems at the production level

    16:35 – 17:20

    PDF

    Олексій Орєшко

    Тема: How we Learned to Stop Worrying and Love Machine Learning

    PDF

    Девід Браун

    Тема: Big data and adaptive marketing. Friendship or Love?

    17:30 – 19:00

    Панельна дискусія

    Тема: Data Science: the real business booster
    Девід Браун
    Борис Працюк
    Олексій Виноградов
    Сергiй Бориславський

    Минулі
    конференції

    НАВЧАЙТЕСЬ
    У ПЕРЕДОВИХ
    КОМАНД

    ДІЗНАЙТЕСЬ РЕАЛЬНІ
    ІНСАЙТИ

    СТАНЬТЕ ЧАСТИНОЮ
    СПІЛЬНОТИ

    Квитки

    Знижка 10% від 5 квитків
    Знижка 15% від 10 квитків
    Знижка 25% для студентів

    1450 ₴
    Січень 9-31

    1950 ₴
    Лютий 1-28

    2750 ₴
    Березень 1-16

    3000 ₴
    Березень 17

    Генеральний Партнер

    Платиновий Партнер

    Срібні партнери

    Бронзові партнери

    Генеральний HR
    партнер

    Drive Партнер

    Water Партнер

    Контакти

    Місце проведення

    Готель “Братислава”
    Вул. Андрія Малишко, 1, м. Київ, 02192, Україна


    Контактна інформація

    +38 099 055 23 92
    info@data-science.com.ua
    #datascienceua