Логично, что в последнее время количество разного рода конференций и прочих публичных мероприятий в сфере анализа данных резко выросло. Наверняка многие уже слышали про OpenData или PyData, а кто-то, наверняка, даже бывал на них. Но все мы прекрасно знаем, что выпросить у руководства возможность поехать на конференцию (даже при условии выступления на ней) — задача нетривиальная. Проблема в том, что большинство таких встреч происходит где-нибудь в Штатах (например, в Техасе) или в какой-нибудь Швеции, поэтому бюджет на поездку, особенно в рамках кризиса, не всякая контора позволит себе выделить.

    В России, однако же, есть положительная тенденция — многие проявляют инициативу и проводят подобного рода мероприятия своими силами. Пусть даже это не всегда глобальные конференции, а больше камерные встречи, но все же MDS и MIDSM с каждым разом собирают все больше заинтересованных людей. И подобные встречи, кстати, бывают не только в Москве.

    Так уж вышло, что после завершения курсов по Data Science под крылом Лаборатории новых профессий мы сдружились со многими ребятами оттуда на почве больших данных, аналитики и прочей интересной ерунды. И да, если вы досюда дочитали — то уже догадались, что они организуют еще один подобный IT-фестиваль, а я планирую его посетить.

    Итак, Data Science Week пройдет в Digital October с 24 по 30 августа. Его программа следующая:

24.08 Монетизация больших данных

• Data Management Platform (DMP)
• Кейсы компаний
• Рост продаж с помощью анализа профиля пользователя и персонализации контента

Выступления:

• Представитель компании DCA
• Сергей Марин, Руководитель службы разработки продуктов Big Data Beeline
• Зоя Никитина, генеральный директор и со-основатель E-Contenta
• Александр Крот, основатель MLClass.ru

25.08 Открытые данные

• Тенденции
• Кейсы
• Открытые данные в России
• Журналистика данных

Выступления:

• Сергей Водопетов, Заместитель руководителя Главного управления по информационной политике Московской области
• Иван Бегтин, директор, Информационная культура
• Евгений Смирнов, основатель и технический директор, Newtonew
• Ирина Радченко (доцент НИУ ИТМО)

26.08 Data Scientist: рабочие инструменты

• Обзор распространенных инструментов по анализу данных
• Эволюция инструментов по анализу и обработке данных Kafka, Spark, Go, Akka, Azure ML

Выступления:

• Представитель компании DCA
• Александр Иващенко, ведущий разработчик REES46
• Андрей Зимовнов, ведущий data scientist Ozon.ru
• Представитель компании Microsoft
• Наталья Горбунова, Oracle
• Андрей Выходцев, Big Data Solution Architect, IBM

27.08 Data driven business

• Построение системы аналитики с нуля
• Кейсы из разных идустрий
• Small Data vs. Big Data
• Предиктивная аналитика

Выступления:

• Анджей Аршавский, директор ЦК «Супермассивы данных», Сбербанк-Технологии
• Олег Новиков, Data Scientist, Lyst.com
• Иван Гуз, Директор аналитического департамента, Avito
• Михаил Кечинов, основатель REES46

28.08 Advanced Spark

• Workshop по продвинутому использованию Apache Spark

Выступления:

• Андрей Выходцев, Big Data Solution Architect, IBM
• Александр Федерягин, 3data
• Александр Сербул, руководитель направления 1C-Битрикс

29.08-30.08 Datathon

    Надо отдать товарищам должное, судя по программе — они смогли максимально рассовать по дням чистые бизнес-доклады с техническими по разным дням, чтобы народу из разных сфер пришлось скучать как можно меньше. Список, возможно, еще расширю/поправлю, как будет больше подробностей.

    Первый день весь посвящен тому, как зарабатывать на больших данных в разных отраслях: маркетинг и реклама, банкинг, телеком, рекомендательные системы. Особенно интересно будет послушать о совместном сотрудничестве Bookmate и e-contenta в области построения качественных рекомендаций, приносящих деньги. Также рекомендую послушать Data-Centric Alliance (рассказывают про свою DMP-систему) тем, кто пока не представляет, как данные из “сырых” становятся “менее сырыми”, и где в этом монетизация. В общем, это все скорее более интересно бизнес-людям, нежели ученым и программистам, но, тем не менее, полезно.

    На второй день стоит пойти, если интересно не только как зарабатывать деньги на data science, но и как при помощи них можно попробовать принесли немного пользы обществу. Ключом к позитивным изменениям в этой сфере являются открытые данные. Интересно послушать, что сейчас делается в этом направлении. По сути, дата-журналистика и всякого рода “отчеты по отчетам” — это занятие сродни вымыванию золота из песка, и при должном умении можно там найти настоящие сокровища. Ходят слухи, что к бигдате хотят приобщиться даже шишки из правительства Московской области, но это пока не подтверждают. Хотя то, что правительственные аналитические центры периодически набирают кадры на серьезные исследования в области урбанистики и прочей магии — факт.

    Третий день, наверное, наиболее технический. Классика жанра и знакомое многим дата-технарям комьюнити — как всегда, можно послушать профессионалов об опыте использования каких-либо инструментов и подводных камнях, с которыми столкнулись. Использование Akka в работе Facetz.DCA, Mahout — в REES46.com, IPython Notebook (ныне уже совсем уже Jupyter) — в Озоне. Обзор решений от Microsoft, IBM, Oracle для работы в области Data Science. Не понаслышке знаю, что задача “построить аналитическую систему” даже в глазах бизнеса выглядит крайне размыто, а уж на уровне разработки приходится быстро выбирать несколько из сотен подходов, ибо попробовать все варианты не хватит ни времени, ни денег. Так что послушать тех, кто это уже пилил, все-таки стоит.

    На четвертый день запланирован целый набор бизнес-кейсов о том, как можно использовать Data Science в своей каждодневой работе и повышать эффективность бизнеса. Здесь и аналитика, и рекомендательные системы. Помните, пару недель назад на Kaggle и еще паре сайтов были конкурсы от Avito? Так вот, насколько я понял — ожидаются спикеры оттуда, которые расскажут об итогах и, возможно, даже досыплют сверху технических подробностей.

    Пятый день полностью посвящен штуке, о которой последнее время столько говорят — Apache Spark. Приедет IBM, которые недавно (июль 2015) серьезно вложились в проект, и обещают, вроде как, рассказать, что они думают о его дальнейшей судьбе и как собираются развивать. Еще обещается мастер-класс по развертыванию Spark-инфраструктуры за 30 минут. Поживем-увидим.

    Ну и на выходных будет дататон, на котором можно будет попробовать свои силы в решении реальных задач в области Data Science. Я не уверен, что доберусь до него, но если найдется время — постараюсь описать свои впечатления, плюсы и минусы. Спишемся!

    Ах да, чуть не забыл: мероприятие-то бесплатное, но требуется регистрация, так что не забудьте зарегистрироваться.