О мероприятии

Международная конференция Big Data Conference появилась в 2014 году и с тех пор проводится один раз в год, объединяя на одной площадке создателей новых технологий в области больших данных, представителей бизнеса, а также молодых ученых.

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.

За 4 года существования Big Data Conference стала дискуссионной площадкой для отслеживания всех трендов в области анализа больших данных и встречей лидеров в области Data Science.

Все кейсы и технические решения, которые будут представлены на конференции, реализованы в 2017 году и звучат для широкой публики впервые.

Организаторы:

Предыдущие конференции

Big Data
Russia 2014
ICBDA 2015
ICBDA 2016

Спикеры конференции

Анатолий
Тёмкин
Boston University
Анатолий
Левенчук
TechInvestLab
Артур
Хачуян
SocialDataHub
Игорь Балк
Global Innovation
Labs USA
Андрей
Шумов
Vizex
Александр Сербул
1С-Битрикс
Павел
Бутенко
INTOUCH
Максим
Кулиш
OWOX
Александр Сидоров
HeadHunter
Сергей
Лоншаков
Airalab
Вячеслав
Благирев
Ростелеком
Мария
Анисимова
ДИТ Москвы
Иван
Настюхин
Flocktory
Прямкова
Мария
IBS
Леонид
Жуков
BCG Gamma (Бостон)
Виктор
Андреев
EPAM
Воропаев
Алексей
Mail Ru Group
Роман
Худорожков
ДИТ Москвы
Александр
Стручков
ПАО ПКО «Теплообменник»
Александр
Лизунков
ИЦ Станкосервис
Орлов
Андрей
IBM
Анастасия Григорьева
X5 Retail Group
Анна Вероника
Дорогуш
Yandex
Роман Стятюгин
Mail.Ru Group
Владимир Белый
Alpha Robotics Venture
Анатолий Климчук
ARTOX media International
Роман Постников
oneFactor

Программа мероприятия

Программа Big Data Conference разделена на три ключевых трека: бизнес-кейсы, технологические решения и научный семинар. Все треки проходят в параллельных залах одновременно и интересны разным аудиториям.

Бизнес-трек и его контент предназначен для собственников бизнеса, менеджеров по развитию, CDO, маркетологов. В его рамках компании представляют кейсы анализа данных в разных бизнес-процессах и результаты, отображающие эффективность тех или иных подходов.

Технологический трек собирает технических специалистов и data scientisits, которые делятся опытом создания воспроизводимых технических решений для реализации тех или иных бизнес-задач.

В семинаре научные сотрудники, аспиранты и студенты, работающие над созданием новых подходов к семантическому анализу, машинному обучению и структурированию, обработке и визуализации больших объёмов данных, представляют свои работы, которые прошли конкурсный отбор.

09:00 - 10:00
Утренний кофе
10:00 - 10:40
Открытие Big Data Conference: "Большие данные и кибербезопасность. Защита информации в век квантовых компьютеров"
  • Приглашенный гость — Анатолий Тёмкин, заведующий кафедрой компьютерных наук, Метрополитен колледж, Boston University
10:40 - 11:00
Перерыв на кофе
11:00 - 12:30
Кейсы использования анализа данных

в операционных процессах предприятия
Бизнес-трек
  • Игорь Балк (Global Innovation Labs):
    "Использование анализа данных для оценки эффективности расходования бюджетных средств"
  • Прямкова Мария (IBS):
    "Предиктивная аналитика в управлении персоналом."
  • Леонид Жуков (BCG Gamma, Бостон):
    "Кейс использования прогнозной аналитики и больших данных в нефтегазовой индустрии."
  • Роман Стятюгин, (Mail.Ru Group):
    "Data driven HR: поиск и оценка персонала"
Машинное обучение
и искусственный
интеллект
Технический трек
  • Анатолий Левенчук (TechInvestLab):
    "Аппаратное ускорение аналитики в больших данных"
  • Воропаев Алексей (MailRu Group):
    "Определение атрибутов и визуальный поиск в UGC-фотографиях одежды."
  • Роман Худорожков (ДИТ Москвы):
    "Методы обработки данных компьютерной томографии при диагностировании раковых заболеваний."
  • Андрей Орлов (IBM):
    "Watson Data Platform в реальных проектах IBM."
12:30 - 13:30
Обед
13:30 - 15:00
Кейсы использования анализа данных в «Умных системах»
Бизнес-трек
  • Мария Анисимова (ДИТ Москвы):
    "Поиск оптимального решения выявленной потребности жителя города на основе прогноза его реакции"
  • Павел Бутенко (INTOUCH):
    "Как страховые компании трансформируются в мире интернета вещей"
  • Александр Лизунков (ИЦ Станкосервис) Александр Стручков (ПКО "Теплообменник"):
    "Мониторинг промышленного оборудования: от предпосылок до выгоды"
  • Владимир Белый (Alpha Robotics Venture):
    "Практический опыт использования нейросетевого анализа больших данных в беспилотных платформах"
Распределенные системы
Технический трек
  • Анна Вероника Дорогуш (Yandex):
    "Градиентный бустинг и сферы его применения. Технология CatBoost"
  • Сергей Лоншаков (Airalab):
    "Развитие идеи мирового компьютера Ethereum: Casper, Sharding и Delegated POS"
  • Александр Сидоров (HeadHunter):
    "Распределенная архитектура поиска и машинного обучения на примере HeadHunter"
  • Виктор Андреев (EPAM):
    "Организация single point of access для географически распределенных систем большого объема: model-driven data lake"
15:00 - 15:10
Перерыв на кофе
15:10 - 16:40
Кейсы использования анализа данных в маркетинге и рекламе
Бизнес-трек
  • Артур Хачуян (SocialDataHub):
    "Как с помощью анализа данных можно выявить лидеров мнений"
  • Анастасия Григорьева (Перекресток - X5 Retail Group):
    "Целевой маркетинг в пространстве и времени"
  • Вячеслав Благирев (Ростелеком):
    "Таргетированный upsell на базе bigdata об абонентах"
  • Анатолий Климчук (ARTOX media International):
    "Как спрогнозировать "непрогнозируемое": методика оценки эффективности размещения PR статьи в интернете."
  • Роман Постников (oneFactor):
    "Новая эко-система рынка наружной рекламы на основе больших данных"
Прикладные системы использования анализа данных и машинного обучения
Технический трек
  • Максим Кулиш (OWOX):
    "Извлечение смысла из больших данных e-commerce на примерах визуализации из Google BigQuery."
  • Иван Настюхин (Flocktory):
    "Предиктивные алгоритмы как драйвер digital-экономики."
  • Александр Сербул (1С-Битрикс):
    "Нейросети и инверсный индекс для чатботов - подсказываем ответы на вопросы, автоматизируем техподдержку."
  • Андрей Шумов (Vizex):
    "Новый уровень BI-систем и аналитики это геймификация больших данных для создания call to action у пользователей."
09:00 - 10:00Утренний кофе
10:00 - 10:40Открытие Big Data Conference: "Большие данные, конфиденциальность и кибербезопасность. Защита информации в век квантовых компьютеров"
  • Приглашенный гость — Анатолий Тёмкин, заведующий кафедрой компьютерных наук, Метрополитен колледж, Boston University
    Подробнее о спикере и его выступлении можно прочитать здесь
10:40 - 11:00Перерыв на кофе
11:00 - 12:30Кейсы использования анализа данных
 в операционных процессах предприятия
Бизнес-трек
  • Игорь Балк (Global Innovation Labs):
    "Использование анализа данных для оценки эффективности расходования бюджетных средств"
  • Прямкова Мария (IBS):
    "Предиктивная аналитика в управлении персоналом."
  • Леонид Жуков (BCG Gamma, Бостон):
    "Кейс использования прогнозной аналитики и больших данных в нефтегазовой индустрии."
  • Роман Стятюгин, (Mail.Ru Group):
    "Data driven HR: поиск и оценка персонала"
Машинное обучение
и искусственный
интеллект
Технический трек
  • Анатолий Левенчук (TechInvestLab):
    "Аппаратное ускорение аналитики в больших данных"
  • Воропаев Алексей (MailRu Group):
    "Определение атрибутов и визуальный поиск в UGC-фотографиях одежды."
  • Роман Худорожков (ДИТ Москвы):
    "Методы обработки данных компьютерной томографии при диагностировании раковых заболеваний."
  • Анна Вероника Дорогуш (Yandex):
    "Градиентный бустинг и сферы его применения. Технология CatBoost"
12:30 - 13:30Обед
13:30 - 15:00Кейсы использования анализа данных
 в «Умных системах»
Бизнес-трек
  • Мария Анисимова (ДИТ Москвы):
    "Поиск оптимального решения выявленной потребности жителя города на основе прогноза его реакции"
  • Павел Бутенко (INTOUCH):
    "Как страховые компании трансформируются в мире интернета вещей"
  • Александр Лизунков (ИЦ Станкосервис) Александр Стручков (ПКО "Теплообменник"):
    "Мониторинг промышленного оборудования: от предпосылок до выгоды"
  • Владимир Белый (Alpha Robotics Venture):
    "Практический опыт использования нейросетевого анализа больших данных в беспилотных платформах"
Распределенные
системы
Технический трек
  • Андрей Орлов (IBM):
    "Watson Data Platform в реальных проектах IBM."
  • Виктор Андреев (EPAM):
    "Организация single point of access для географически распределенных систем большого объема: model-driven data lake"
  • Сергей Лоншаков (Airalab):
    "Развитие идеи мирового компьютера Ethereum: Casper, Sharding и Delegated POS"
  • Александр Сидоров (HeadHunter):
    "Распределенная архитектура поиска и машинного обучения на примере HeadHunter"
15:00 - 15:10Перерыв на кофе
15:10 - 16:40Кейсы использования анализа данных в маркетинге
и рекламе
Бизнес-трек
  • Артур Хачуян (SocialDataHub):
    "Как с помощью анализа данных можно выявить лидеров мнений"
  • Анастасия Григорьева (Перекресток - X5 Retail Group):
    "Целевой маркетинг в пространстве и времени"
  • Вячеслав Благирев (Ростелеком):
    "Таргетированный upsell на базе bigdata об абонентах"
  • Анатолий Климчук (ARTOX media International):
    "Как спрогнозировать "непрогнозируемое": методика оценки эффективности размещения PR статьи в интернете."
  • Роман Постников (oneFactor):
    "Новая эко-система рынка наружной рекламы на основе больших данных"
Прикладные системы использования анализа данных и машинного обучения
Технический трек
  • Максим Кулиш (OWOX):
    "Извлечение смысла из больших данных e-commerce на примерах визуализации из Google BigQuery."
  • Иван Настюхин (Flocktory):
    "Предиктивные алгоритмы как драйвер digital-экономики."
  • Александр Сербул (1С-Битрикс):
    "Нейросети и инверсный индекс для чатботов - подсказываем ответы на вопросы, автоматизируем техподдержку."
  • Андрей Шумов (Vizex):
    "Новый уровень BI-систем и аналитики это геймификация больших данных для создания call to action у пользователей."

Партнеры конференции

Интеллектуальные партнеры

Информационные партнеры

Научный семинар

В рамках Big Data Conference 2017 пройдет научный семинар, в котором примут участие научные сотрудники,
аспиранты и студенты, работающие над созданием новых подходов к семантическому анализу, машинному
обучению и структурированию, обработке и визуализации больших объёмов данных.
Методы, способы
и алгоритмы сбора и обработки больших данных
Очистка данных
 и предварительная подготовка данных
Кластеризация
 и классификация данных
Визуализация больших объемов данных
Хранение больших объемов данных
Защита информации при работе
 с большими объемами данных
Этические проблемы сбора
 и использования больших объемов данных
Приложения Big Data в бизнесе, обществе
 и правительстве

Программа семинара

11:00 - 12:30
  • Владимир Власов (Уральский федеральный университет)
    Искусственный интеллект в поддержке пользователей SAP
  • Александр Пищухин (Оренбургский государственный университет)
    Многомерный подход к оценке элементного статуса организма
  • Дамир Гайнанов (Уральский федеральный университет)
    Аналитика больших данных с применением теории графов и распознавания образов в задаче оптимизации технологических процессов металлургического производства
  • Борис Пякилля (Томский политехнический университет)
    Методы глубокого обучения для классификации ЭКГ
13:30 - 15:00
  • Александра Терлыга (Уральский федеральный университет)
    Кластеризация университетов по источникам доходов на основе методов машинного обучения
  • Арина Богомолова (Московский государственный университет имени М.В. Ломоносова)
    Влияние макроэкономических факторов на бюджеты университетов в России и США
  • Михаил Камалов (Санкт-Петербургский государственный университет, EPAM systems)
    Анализ поведения пользователей на популярных медицинских форумах
  • Артем Просветов (CleverData)
    Фрактальные методы как альтернатива методам Фурье для быстрого поиска периодичности во временных рядах
15:10 - 16:40
  • Дмитрий Шишлянников (Новосибирский государственный университет)
    Блочное шифрование, основанное на модулярной арифметике и методах сжатия информации
  • Наиль Бухараев (Казанский федеральный университет)
    Интеллектуальный поиск в больших данных
  • Виктория Пролетарская (Московский государственный технический университет имени Н. Э. Баумана)
    Анализ эффективности метода доступа с каскадным использованием фильтра Блума к хранилищу данных на платформе параллельных вычислений
  • Денис Парфёнов (Оренбургский государственный университет)
    Модели и алгоритмы оптимизации запуска и развертывания виртуальных сетевых функций в ЦОД

Организационный комитет

Игорь Балк
По вопросам программы
Мария Подлеснова
По вопросам программы
Анастасия Атькина
По вопросам спонсорства
Наталья Полковникова
По вопросам делегатского участия
Юлия Матвиишина
По вопросам партнерства
Евгения Федорова
По вопросам научного семинара

Следить за Big Data Conference

Следить в BigDat'ых сообществах:

Материалы по теме

Что такое Big data: собрали всё самое важное о больших данных
Как заставить большие данные работать
на ваш бизнес
Big Data: семантический анализ данных и машинное обучение
Как зарождалась эра
 Big Data
Мир big data в 8 терминах
Можно ли не зависеть от больших данных?
«Большие данные дают конкурентное преимущество, поэтому не все хотят о них рассказывать»
Кто делает Big Data
 в России?
Big Data: анализ и структурирование
Большие данные должны приносить практическую пользу бизнесу – или умереть
Чем полезны большие данные для рекламного бизнеса?
Некоторые специалисты по big data могут зарабатывать космические суммы
Как устроен рынок
 big data в России
Как стартапы могут использовать данные, чтобы стать умнее
«Big Data — это большие деньги». Как начать зарабатывать на данных