podcast

Как интересные задачи затягивают в Data Science

19.09.2024
Слухайте епізод на улюблених платформах:
  • Apple Podcasts
  • Spotify
  • Castbox
  • Pocket Casts
  • PlayerFM
  • Overcast
  • Castro
  • RadioPublic
Использовать машинное обучение везде, где это возможно и целесообразно — и в пользовательских сервисах, и во внутренних процессах. Такую парадигму развития ML в компании озвучил Андрей Рыбинцев, старший директор по данным и аналитике «Авито». Обсудили, с чего начинается путь в Data Science, какие задачи кажутся самыми интересными и в каких процессах без ML уже не обойтись – а также то, как из гипотезы рождается продукт и какие «созидательные кейсы», позволяющие улучшить клиентский опыт, особенно важны IT-компаниям.

Ведущие эпизода: Юлий Шамаев, начальник управления моделирования партнерств и ИТ-процессов ВТБ, и Марина Эфендиева, технологический обозреватель.

Этот выпуск — «пилот» пятого сезона, который мы запускаем и в уже привычном формате аудио, и в новом для нашего подкаста формате видео. Слушайте и смотрите нас на удобных вам площадках и поддержите подкаст, если считаете, что он приносит пользу!

email
Auto light/dark, in dark modeAuto light/dark, in light modeDark modeLight mode

© 2020–2025 PC.ST

Розробка — Pavel Kozlov

Дизайн — Bonkers!

Как интересные задачи затягивают в Data Science
00:49:23