Канал для аналитиков данных про Python, карьерное развитие в анализе данных, всякое разное
Автор – @ax_makarov
Отдельный канал про ChatGPT и его практическое применение — @ai_forge
Чат канала — @pydata_chat
Вакансии — @data_hr
Post #893
2.8K
Запись девятого онлайн-митап для продуктовых аналитиков от AvitoTech
С докладами выступили спикеры из Авито, Дзен и EXPF. Поговорили про построение репутационной системы, об автоматизации оповещений, о падениях или нездоровых взлётах метрик, а также о методах сокращения дисперсии.
➡️Программа
1️⃣Как «раскрасить» продавца или основные этапы построения репутационной системы в Авито Недвижимости — Людмила Кучина, Авито
Людмила рассказала, как Авито решили перейти от поиска плохих объявлений к определению «качества» продавца. Как в Авито оценивают качество контента, почему эту задачу не получилось решить с помощью ML, и главное, чем этот опыт может быть полезен вам.
2️⃣Алерты о падениях продуктовых метрик, или как не терять деньги? — Иван Еремеев, VK (Дзен)
Ваня рассказал об автоматизации оповещения о падениях или нездоровых взлётах продуктовых метрик, чтобы сразу оценивать масштаб проблемы в деньгах, и что это дало продукту.
3️⃣Ускорение экспериментов с помощью VWE — Егор Сёмин, EXPF
Егор рассказал, зачем сокращать дисперсию, как это влияет на время проведения эксперимента. А ещё затронул тему преимуществ пост- и предобработки данных и скажет, чем работа с Variance-Weighted Estimator отличается от других методов.
С докладами выступили спикеры из Авито, Дзен и EXPF. Поговорили про построение репутационной системы, об автоматизации оповещений, о падениях или нездоровых взлётах метрик, а также о методах сокращения дисперсии.
➡️Программа
1️⃣Как «раскрасить» продавца или основные этапы построения репутационной системы в Авито Недвижимости — Людмила Кучина, Авито
Людмила рассказала, как Авито решили перейти от поиска плохих объявлений к определению «качества» продавца. Как в Авито оценивают качество контента, почему эту задачу не получилось решить с помощью ML, и главное, чем этот опыт может быть полезен вам.
2️⃣Алерты о падениях продуктовых метрик, или как не терять деньги? — Иван Еремеев, VK (Дзен)
Ваня рассказал об автоматизации оповещения о падениях или нездоровых взлётах продуктовых метрик, чтобы сразу оценивать масштаб проблемы в деньгах, и что это дало продукту.
3️⃣Ускорение экспериментов с помощью VWE — Егор Сёмин, EXPF
Егор рассказал, зачем сокращать дисперсию, как это влияет на время проведения эксперимента. А ещё затронул тему преимуществ пост- и предобработки данных и скажет, чем работа с Variance-Weighted Estimator отличается от других методов.
- 👍 4
