Как прошёл Alfa DS Meetup #3 Business Edition 😎

27 октября мы провели наш третий Data Science митап и подробнее рассказали, как бизнес использует наши решения ML и какую пользу от этого уже получает. Тем вечером смогли поделиться экспертизой в работе с CLTV и подготовить два трека докладов, на которых обсудили Feature Store, ML и много других интересных тем.

Окунуться в атмосферу нашего вечера и посмотреть фотографии вы можете тут — возможно, на них вы найдёте и себя 📸

Если вы не смогли попасть на митап, делимся ссылками на записи докладов:

🎤 Побеждаем рутину в Data Science

Евгений Смирнов, Head of ML Laboratory, рассказал, как эксперименты из недр лаборатории могут "приземляться" на реальные бизнес-задачи.

🎤 Комплексный подход к решению задачи CLTV

Мария Самоделкина, старший специалист по интеллектуальному анализу данных, поделилась способами преврать набор продуктовых моделей склонности и оттоков в полноценный инструмент прогнозирования состояния клиента.

🎤 Что такое MLOps и как мы внедряли каскады моделей

Александр Егоров, Middle MLOps, добавил технических деталей к рассказу Марии о каскадах и заодно описал, как, зачем и кому нужен конвейер моделей ML.

🎤 Прогнозные модели для расчета CLTV Розничного Клиента

Игорь Дойников, Chief Data Scientist, поделился, как розничному бизнесу использовать модели и какую пользу это даёт.

🎤 Как промышленная инфраструктура помогает решать бизнес задачи моделирования “под ключ”

Павел Николаев, начальник управления технологий машинного обучения, поделился подробностями, как устроена инфраструктура ML в банке, что там "под капотом" и куда эта махина движется.

Спасибо, что были с нами в этот вечер! Остаёмся на связи 👋

#aaa_events