принять участие
13 сентября, москваLOFT HALL
ЛУЧШИЕ ПРАКТИКИ АНАЛИЗА БОЛЬШИХ ДАННЫХ
Организатор
Организатор

Big Data Conference — это мероприятие, где есть возможность узнать о современном состоянии дел в анализе данных и машинном обучении, познакомиться с лучшими практиками и понять как их применять в собственном бизнесе.

Все кейсы и технические решения, которые будут представлены на конференции, реализованы в 2018 году и прозвучат для широкой публики впервые.

Бизнес-трек
контент предназначен для собственников бизнеса, менеджеров по развитию, CDO, маркетологов. Спикеры представят кейсы анализа данных в разных бизнес-процессах с результатами. Подробнее
Технический трек
собирает технических специалистов и data scientisits, которые делятся опытом создания воспроизводимых технических решений для реализации тех или иных бизнес-задач. Подробнее
Научный семинар
выступят молодые ученые, работающие над созданием новых подходов к семантическому анализу, машинному обучению и структурированию, обработке и визуализации больших объёмов данных. Подробнее
Хакатон

Впервые за 5 лет проведения Big Data Conferene одновременно с деловой программой на площадке конференции мы устраиваем Big Data Hackathon.

Команды или независимые участники, специалисты в Data Science, удаленно решают задачи по одной из заявленных тематик на основе предоставленных датасетов от Партнеров хакатона.

Чат для участников Хакатона можно найти по ссылке.

Выявление геометрии коронарных сосудов по снимкам МРТ. Подробнее о задаче
Определение игрового события в спортивных трансляциях. Подробнее о задаче
Спикеры и кейсы
ДИТ города Москвы
Артём Костырко
ДИТ города Москвы
BCG Gamma
Леонид Жуков
BCG Gamma
Банк Точка
Андрей Созыкин
Банк Точка
Social Data Hub
Артур Хачуян
Social Data Hub
Dentsu Aegis Network
Михаил Шкляев
Dentsu Aegis Network
Яндекс
Евгений Виноградов
Яндекс
АДВ Лаб
Виктор Делисов
АДВ Лаб
Ostrovok.ru
Егор Матешук
Ostrovok.ru
Интерфакс
Илья Мунерман
Интерфакс
Weborama
Любовь Пшеничникова
Weborama
Корпоративный университет МТС
Виталий Сагинов
Корпоративный университет МТС
Driveback
Олег Катрышев
Driveback
World Class
Давид Мелкумян
World Class
Лента
Алексей Большухин
Лента
Газпром нефть
Алексей Кожевин
Газпром нефть
М.Видео-Эльдорадо
Александр Ерофеев
М.Видео-Эльдорадо
Независимый эксперт
Алексей Чернобровов
Независимый эксперт
Global Innovation Labs
Игорь Балк
Global Innovation Labs
КОРУС Консалтинг
Алексей Шатерников
КОРУС Консалтинг
Национальный Клиринговый Центр
Руслан Сабитов
Национальный Клиринговый Центр
IT Pro
Максим Шляпнев
IT Pro
DataData
Михаил Богданов
DataData
Polymedia
Елена Новикова
Polymedia
1С Битрикс
Александр Сербул
1С Битрикс
Студия Данных
Сергей Марин
Студия Данных
РАМАКС
Владимир Волков
РАМАКС
ASTERA
Иван Исаев
ASTERA
НИУ ВШЭ
Павел Бахтин
НИУ ВШЭ
EORA
Владислав Виноградов
EORA
IRELA
Геннадий Штех
IRELA
Visiology
Александр Абугалиев
Visiology
Программа
Сбор гостей. Приветственный кофе
09:00 - 10:00
Бизнес-трек: «Кейсы использования анализа данных в операционной деятельности»
Артём Костырко (ДИТ города Москвы)
Технологии BigData в Образовании: прогнозные модели для формирования индивидуальной образовательной траектории школьников Москвы
Артур Хачуян (Social Data Hub)
3 ошибки машинного обучения в бизнесе
Максим Шляпнев (IT Pro)
От аналитики товарооборота к рекомендательной системе управления товарным запасом федеральной фэшн-сети
Елена Новикова (Polymedia) , Александр Абугалиев (Visiology)
Предиктивная аналитика в промышленности. Цифровой двойник химического реактора
Иван Исаев (ASTERA)
Анализ данных для повышения эффективности производства и прогнозного техобслуживания. Нефтедобыча, химия, металлургия, машиностроение
Техничекий трек: «Data Science. Умный анализ данных. Предсказательные модели»
Андрей Созыкин (Банк Точка)
Что большие данные могут сказать банку о добропорядочности его клиентов?
Олег Катрышев (Driveback)
Скоринговая система: как найти 20% пользователей, которые делают 80% ваших продаж
Виктор Делисов (АДВ Лаб)
Технология анализа распространения информации в мессенджере Telegram
Алексей Чернобровов (Независимый эксперт)
Использование прокси-метрики для ускорения предсказания пользовательских событий для интернет-магазинов
10:00 - 11:40
Кофе-брейк
11:40 - 12:00
Бизнес-трек: «Кейсы анализа данных для умных систем»
Леонид Жуков (BCG Gamma)
Разработка программы моделирования отказов электросетевого оборудования для крупной энергоснабжающей компании
Евгений Виноградов (Яндекс)
Антифрод как сервис – технологии и оценка рисков
Игорь Балк (Global Innovation Labs)
Как быть на гребне технологичесих трендов и не потратить миллиард на исследования
Виталий Сагинов (Корпоративный университет МТС)
Опыт МТС: удачные и неудачные кейсы в области управления персоналом, предсказания тарифных миграций и управления дебиторской задолженностью
Илья Мунерман (Интерфакс)
Методы корректировки скоринговых моделей участников рынка франшиз
Техничекий трек: «Data Engineering. Получение, очистка и хранение данных»
Егор Матешук (Ostrovok.ru)
Трэвел-аналитика на скорости 500 тысяч предложений в секунду
Михаил Богданов (DataData)
Data Science в цеху 70-х годов
Change data capture из MariaDB и PostgreSQL в аналитический движок MariaDB Columnstore
Руслан Сабитов (Национальный Клиринговый Центр)
ЦБ отчетность c big data: новый подход к традиционной задаче
Александр Сербул (1С Битрикс)
Использование AWS SDK для репликации данных из mail.ru в Amazon S3
12:00 -13:40
Обед
13:40 - 14:30
Бизнес-трек: «Кейсы использования анализа данных для операционной деятельности и маркетинга»
Михаил Шкляев (Dentsu Aegis Network)
Data-решения для автоиндустрии (на примере кейса Lexus)
Любовь Пшеничникова (Weborama)
От оффлайн подхода к онлайн стратегии: успешный опыт крупного представителя розничной торговли
Алексей Большухин (Лента) , Алексей Шатерников (КОРУС Консалтинг)
Машинное обучение на службе «большого» ритейла: опыт прогнозирования спроса в «Ленте»
Давид Мелкумян (World Class) , Сергей Марин (Студия Данных)
Рекомендательная система как инструмент повышения оказываемого сервиса и лояльности клиента в сети фитнес клубов World Class
Александр Ерофеев (М.Видео-Эльдорадо)
Покупательский путь на основе аналитики данных
Техничекий трек: «Machine Learning. Системы Ai использующие анализ данных»
Владимир Волков (РАМАКС)
Построение Machine Learning-платформы для работы с Big Data в Social Media.
Геннадий Штех (IRELA)
Кроссязычные текстовые эмбеддинги: как построить и применить в поиске
Павел Бахтин (НИУ ВШЭ)
Использование анализа больших данных для поддержки принятия стратегических решений: текстовые эмбеддинги в сфере науки, технологий и инноваций
Владислав Виноградов (EORA)
Распознавание рукописных схем на примере химических формул
Алексей Кожевин (Газпром нефть)
Проведение воспроизводимых исследований с параллельным обучением многих нейросетей
14:30 - 16:10
Финал Хакатона и объявление победителей
16:10 - 17:00
Бокал шампанского для гостей
17:00 - 18:00
Партнеры
Информационные партнеры
Если вы хотите стать партнером, напишите нам на media@bigdataconf.org
Контакты
По вопросам программы:
Игорь
Балк
По вопросам программы:
Мария
Подлеснова
По вопросам спонсорства и хакатона:
Анастасия
Атькина
По вопросам делегатского участия:
Юлия
Матвиишина
По вопросам партнерства:
Елена
Седова
По вопросам научного семинара:
Ольга
Бакаринова
История
Big Data Conference
Место проведения

LOFT HALL #3

Ленинская Слобода ул., 26с15