Скачать или смотреть Data driven подход и работа с данными в современной компании: Александр Бердышев и Никита Зеленский

В понедельник в 18:00 у меня в гостях будет Никита Зеленский - руководитель департамента работы с данными в компании Whoosh.
Планируем обсудить:
1. Как организована работа с данными и людьми в компании с организационной точки зрения (деление по отделам, какие отделы нужны для решения каких задач)
2. Что вообще такое инженерия данных - и насколько важно для современных компаний наладить грамотную работу с данными.
3. Для чего вообще в компании нужно внедрение BI?
4. Поговорим про машинное обучение и DS - когда компаниям пора задуматься о внедрении машинного обучения - а когда это будет избыточным.
5. Поговорим про Data Mining.
6. Насколько удобно когда в компании внедрён каталог данных? Начиная с какого размера компании без него сложно работать?
7. Поговорим про Data Driven подход

Ссылка на YouTube канал Whoosh:    / @whoosh-bike  

Таймкоды:
0:00 - Никита Зеленский - "главный по данным"
1:06 - Как развивались отделы
3:38 - Data Driven подход
6:30 - Что такое DBT
9:55 - Как настраиваете ML-Flow
12:35 - Кто готовит датасеты для обучения моделей
16:35 - Data Lake House & Data Warehouse
23:40 - Как аналитики данных взаимодействуют с ЛПР
30:07 - Как работаете с объёмными задачами анализа
34:10 - Не планируем часы работы дата сайнтистов, если задача research
37:20 - Были ли провалы внедрения ML моделей
38:50 - Как справляетесь с разреженностью и неоднородностью данных
40:25 - Меньше нейросеток, больше классического ML
41:55 - Как запустить ML модель на самокате
44:30 - Прогнозирование при помощи временных рядов
46:08 - Data Mining
47:55 - Аномалии в данных и фрод
50:25 - Система alert-инга
51:40 - Перспективы развития инженерии данных - облака или in-house
55:10 - PostgreSQL используется вообще везде
55:35 - Заменят ли нас нейросетками? Как сейчас используется в работе?
59:55 - Шумы в данных и разреженность данных.
01:02:25 - Как оценивать эффект от внедрения ML модели
01:05:15 - Интересный случай, связанный с данными - исчезновение данных из облака
01:12:05 - Графовые базы данных