Лучшие подкасты про Business Data (2024)

1
Где можно и где нельзя без ML в промышленности 55:39

2M ago55:39

55:39

Работа Data Science-специалистов в промышленных компаниях строится по своим правилам и требует специфических навыков: нужно не только любить математику, но и дружить с физикой, и разбираться в технологии. Кроме того, работа DS-команд вплотную связана с людьми и процессами на производстве. Есть и особенности в работе с данными: всевозможные промышле…

1
Как интересные задачи затягивают в Data Science 49:23

2M ago49:23

49:23

Использовать машинное обучение везде, где это возможно и целесообразно — и в пользовательских сервисах, и во внутренних процессах. Такую парадигму развития ML в компании озвучил Андрей Рыбинцев, старший директор по данным и аналитике «Авито». Обсудили, с чего начинается путь в Data Science, какие задачи кажутся самыми интересными и в каких процесса…

1
Мешают ли дата-сайентистам галлюцинации: подводим итоги года в ML, AI, DS 41:14

11M ago41:14

41:14

С командой дата-сайентистов из ВТБ подводим итоги 2023 года в темах развития нейросетей, машинного обучения, инструментов на базе ИИ. Конечно же говорим про большие языковые модели и начало гонки генеративного AI среди бигтехов. Делимся своим опытом использования нейросетей в работе и в жизни. Говорим об этике, философски обсуждаем настоящее и немн…

1
MLOps, часть III: критерии выбора инструментов и возможности Open Source 48:44

12M ago48:44

48:44

Машинное обучение так или иначе уже применяется в компаниях самых разных масштабов и направлений деятельности. Однако для выстраивания зрелой ML-инфраструктуры и перехода к эффективным MLOps-практикам требуется понимание: с чего начать, на какие платформы обратить внимание, к каким инструментам присмотреться внимательнее, а какие подойдут лишь для …

1
MLOps, часть II: погружаемся в специфику работы с данными 1:19:09

1y ago1:19:09

1:19:09

Во второй части большой темы про MLOps, которую мы разбили на несколько эпизодов подкаста, ещё глубже погружаемся в тему машинного обучения и работы с данными, лежащей в основе ML. Рассматриваем вопросы обогащения данных, разбираемся с разметкой, говорим о специфических аспектах управления данными. В этом выпуске вы услышите: Почему общепринятых ст…

1
Нейросети для скоринга: хайп или реальный инструмент 50:50

1+ y ago50:50

50:50

О нейронных сетях мы слышим сегодня буквально отовсюду. Это — одно из наиболее активно развивающихся направлений в машинном обучении. В новом выпуске подкаста «Деньги любят техно», сезон Data Science, пробуем зайти в тему нейросетей с необычного ракурса. С Артемом Летиным, начальником управления корпоративного моделирования ВТБ, Евгением Смирновым,…

1
MlOps и управление данными: начинаем с самих данных 37:49

1+ y ago37:49

37:49

В этом выпуске мы возвращаемся к теме MLOps — на этот раз с Алексеем Незнановым, к.т.н., старшим научным сотрудником международной лаборатории интеллектуальных систем и структурного анализа НИУ ВШЭ, и Юрием Каревым, руководителем управления процессов и стандартов моделирования и машинного обучения ВТБ. Начинаем с обсуждения самого понятия MLOps: чт…

1
Датасеты для ИИ: кому нужны, для чего применять и как монетизировать 42:12

1+ y ago42:12

42:12

Мы рады поделиться первым выпуском четвёртого сезона подкаста «Деньги любят техно» — и это уже второй сезон, посвящённый темам Data Science. Сразу же решили обсудить животрепещущую тему датасетов для искусственного интеллекта: их доступность, их источники, вопросы регулирования и востребованности рынком. В этом выпуске — Алексей Каширин, директор Ц…

1
Ещё раз о социальной инженерии 18:58

2y ago18:58

18:58

С Кириллом Кулаковым, техническим консультантом «Лаборатории Касперского», и Лилией Шароватовой, начальником управления анализа и мониторинга операций ВТБ, обсуждаем привычные и совершенно новые уловки мошенников.Звонят ли клиентам банки? Что делать, если вас по телефону пытаются уговорить перевести деньги на другой счет? Почему для сохранения дене…

1
Злонамеренные атаки и ошибки обучения 49:17

2y ago49:17

49:17

Чем больше мы доверяем ИИ, тем чаще слышим о его ошибках и уязвимостях. Пробуем разобраться, какие с этим связаны риски сейчас и какие появятся в будущем. Почему многое зависит от входных данных на этапе обучения нейросети. И как часто в жизни встречаются адверсальные атаки.Дмитрий Берестнев, лидер стрима разработки моделей для партнеров и Платформ…

1
Новое воплощение киберугроз: итоги года в ИБ 28:45

2y ago28:45

28:45

Чаще, сильнее, продолжительнее. Этими тремя словами можно описать кибератаки, обрушившиеся в 2022 году на инфраструктуру российских компаний.Подводим итоги уходящего года в области кибербезопасности вместе с Сергеем Безбоговым, старшим вице-президентом ВТБ, и Сергеем Головановым, главным экспертом «Лаборатории Касперского». Говорим о том, кого, как…

1
Концепция Data Fusion: настоящее и будущее работы с данными 32:59

2y ago32:59

32:59

В России каждая четвертая компания использует технологии сбора и обработки больших данных, а в финансовой отрасли — почти каждая вторая компания. Обсуждаем тренды развития рынка данных: почему все чаще звучат идеи объединения данных из разных источников — естественно, безопасного и обезличенного. Нужно ли такое объединение данных бизнесу, и решения…

1
Дата-сайентисты — современные предсказатели? 42:04

2y ago42:04

42:04

Экспериментальный выпуск, который поможет эффективнее бороться с категоричностью и с крайностями в суждениях. Такого ещё никто не делал, а мы попробовали. В новом выпуске постарались выяснить, является ли профессия дата-сайентиста одной из древнейших.В дискуссии приняли участие специалисты из самых разных областей:Бронислав Виногродский, китаевед, …

1
MLOps: зачем вам всё это надо 30:54

2y ago30:54

30:54

Для чего сегодня применяется MLOps и в каких задачах без него не обойтись завтра? Помогает ли MLOps бизнесу развивать Data Science или, может быть, мешает? В чём заключается роль специалиста по ML, и как специализации будут дробиться в будущем? В конце-концов, кто всем этим должен заниматься и где этому учат — обсуждаем с Юрием Каревым, руководител…

1
Где хранится цифровой рубль и как его потратить 31:22

2y ago31:22

31:22

Следующий год станет годом пробных проектов с цифровым рублём. Что это такое, как это будет работать, для чего его можно будет использовать? Цифровой рубль — это безопасно? И насколько это будет удобно?Технологический обозреватель Марина Эфендиева и главный редактор ресурса финансовой грамотности «Мои финансы РФ» Надя Грошева расспросили о настояще…

1
Сколько дата-сайентистов может заменить AutoML 46:39

2y ago46:39

46:39

Как необходимо развиваться сегодня, чтобы AutoML не заменил вас завтра?О практической и философской стороне AutoML, изменениях в роли специалиста в Data Science, прошлом и будущем построения моделей и возможностях Искусственного интеллекта рассуждают профи — Денис Суржко, начальник управления перспективных алгоритмов машинного обучения ВТБ и Алексе…

1
А/В-тестирование и Data Science: как и для чего совместить 48:38

2y ago48:38

48:38

Александр Сахнов, руководитель отдела мультивариативного анализа X5 Group и Артём Летин, руководитель подразделения разработки моделей для корпоративного сегмента клиентов ВТБ обсудили метод А/В-тестирования для оценки изменений в бизнесе. Где, кроме маркетинга, применяются A/B-тесты, на какие этапы делится этот процесс и когда начинается работа да…

1
Ренессанс веба и альтернативный российский апп-стор 50:15

2y ago50:15

50:15

Россия, год 2022. Из крупнейших магазинов приложений исчезают важные и нужные аппы. Это — ощутимая проблема и для пользователей, и для компаний. Операционный директор RuStore Илья Сверчков и управляющий директор цифрового бизнеса ВТБ Юрий Герасименко рассказали, через какие испытания пришлось пройти командам разработчиков, чтобы удаление приложений…

1
Подводим технологические итоги года 1:00:23

3y ago1:00:23

1:00:23

Директор по стратегическому маркетингу «Яндекса» Андрей Себрант, руководитель департамента цифрового бизнеса ВТБ Никита Чугунов и технологический обозреватель Марина Эфендиева обсудили главные технологические тренды 2021 года.Зелёная повестка, беспилотники, информационная безопасность, блокчейн и, конечно, метавселенная, о которой не хотелось говор…

1
Зачем дата-сайентисту латынь и римское право 47:38

3y ago47:38

47:38

В новом выпуске обсуждаем, как деятельность дата-сайентистов влияет на общество и жизнь людей в целом. Почему необходимо менять подходы к образованию специалистов по Data Science и что делать, чтобы человечество не вымерло. Рассказываем о новой магистерской программе «4 И» МФТИ и ВТБ — на стыке технологий искусственного интеллекта и реальных управл…

1
Чай без нала 29:21

3y ago29:21

29:21

В новом выпуске подкаста обсуждаем безналичную реальность — сервисы p2p-платежей и культуру p2p-благодарности.Как поблагодарить официанта в ресторане, если у вас нет наличных? Сколько оставлять на чай и в каких случаях этого можно не делать? Как быть с «чаем» на заправке, в салоне красоты, при доставке товаров на дом? И являются ли электронные чаев…

1
Знать клиента в лицо 34:26

3y ago34:26

34:26

Зайти в офис без пропуска, получить кредит без визита в банк, пройти по аэропорту без задержек. В новом выпуске подкаста обсуждаем, где, для чего и как применяется биометрия сегодня и какое будущее её ждёт. Что удобнее — отпечатки пальцев или распознавание лица? И как мошенники пытаются обмануть биометрические сервисы. Гости выпуска:- Григорий Саль…

1
Открытые API: новая философия 38:05

3y ago38:05

38:05

Говорим с экспертами из ВТБ и VK про Open API: есть ли от них польза рынку и какая? Кто выигрывает? Что с этого пользователям? Сколько приложений создано на платформе VK Mini Apps и какие сервисы строятся на платформе ВТБ?В гостях:- Михаил Хасин, вице-президент, заместитель руководителя департамента ИТ-архитектуры банка ВТБ.- Глеб Воронцов, руковод…

1
Цифровая доступность 47:34

3y ago47:34

47:34

Разбираем понятия «универсальный дизайн», «юзабилити» и «аксессибилити». Что между ними общего, чем они отличаются. Говорим о доступности цифровых сервисов для людей с инвалидностью или со временными ограничениями возможностей. Какие решения позволяют облегчить пользователям жизнь с помощью ассистивных технологий. И почему аксессибилити — это миров…

1
Рисковые ребята 49:18

3y ago49:18

49:18

В новом выпуске обсуждаем, обязательно ли переезжать в Москву, чтобы двигаться по карьерной лестнице в финансовой сфере, заниматься интересными проектами и получать хорошие деньги. Раскрываем суть профессии риск-менеджера в современной трактовке. Рассказываем о «Школе управления рисками ВТБ» — для кого она, что даёт, как в неё попасть.Гости выпуска…

1
Удаленка: трансформироваться и не выгореть 54:29

3+ y ago54:29

54:29

Выстроить работу большой команды в новом формате непросто, а если приходиться делать это в ускоренном темпе — сложнее в разы. Как сохранить продуктивность, помочь сотрудникам адаптироваться и не «упасть» в процессе — обсуждаем в новом выпуске с Сергеем Безбоговым, старшим вице-президентом, руководителем департамента управления и координации техноло…

1
Удобство на кончиках пальцев 37:21

3+ y ago37:21

37:21

В новом выпуске подкаста «Деньги любят техно» обсуждаем, как трудно было выстоять фуд-ритейлу в первый локдаун и как банки обеспечивают «бесшовный» опыт для своих клиентов в онлайне. А также выясняем, как строить удобные и логичные сервисы, выдерживающие масштабные наплывы пользователей. Гости выпуска: Алексей Фетисов, руководитель департамента тех…

1
Лучше голосом 42:51

3+ y ago42:51

42:51

Голосовые помощники ворвались в нашу жизнь и не собираются ее покидать. Напротив — они становятся всё умнее, могут всё больше и лучше. В некоторых случаях они уже просто незаменимы. Пока ведущая мечтает о своём собственном Джарвисе, эксперты Кирилл Петров из Just AI и Лидия Мельникова из ВТБ рассуждают о настоящем и будущем голосовых ассистентов и …

1
Тревожный звоночек 32:31

3+ y ago32:31

32:31

Мошенники заманивают в свои ловушки даже опытных пользователей, а социальная инженерия остаётся одной из главных угроз информационной безопасности. Как меняется инструментарий киберпреступников, что делают банки и другие компании, чтобы нас защитить? Обсуждаем с Никитой Чугуновым, ВТБ, и Александром Гостевым, «Лаборатория Касперского».…

1
Банк и Дата 34:36

3+ y ago34:36

34:36

Как работает Data Fusion, зачем Big Data финансистам и где брать дата-сайентистов, если на них охотится весь рынок? Обсуждаем с Вадимом Куликом, ВТБ и Андреем Райгородским, МФТИ.

1
Трейлер первого сезона 0:48

3+ y ago0:48

0:48

Подкасты, которые стоит послушать

Подкасты на тему Business Data

Подкасты, которые стоит послушать

1
Деньги любят техно

VTB Bank

1
Где можно и где нельзя без ML в промышленности 55:39

1
Как интересные задачи затягивают в Data Science 49:23

1
Мешают ли дата-сайентистам галлюцинации: подводим итоги года в ML, AI, DS 41:14

1
MLOps, часть III: критерии выбора инструментов и возможности Open Source 48:44

1
MLOps, часть II: погружаемся в специфику работы с данными 1:19:09

1
Нейросети для скоринга: хайп или реальный инструмент 50:50

1
MlOps и управление данными: начинаем с самих данных 37:49

1
Датасеты для ИИ: кому нужны, для чего применять и как монетизировать 42:12

1
Ещё раз о социальной инженерии 18:58

1
Злонамеренные атаки и ошибки обучения 49:17

1
Новое воплощение киберугроз: итоги года в ИБ 28:45

1
Концепция Data Fusion: настоящее и будущее работы с данными 32:59

1
Дата-сайентисты — современные предсказатели? 42:04

1
MLOps: зачем вам всё это надо 30:54

1
Где хранится цифровой рубль и как его потратить 31:22

1
Сколько дата-сайентистов может заменить AutoML 46:39

1
А/В-тестирование и Data Science: как и для чего совместить 48:38

1
Ренессанс веба и альтернативный российский апп-стор 50:15

1
Подводим технологические итоги года 1:00:23

1
Зачем дата-сайентисту латынь и римское право 47:38

1
Чай без нала 29:21

1
Знать клиента в лицо 34:26

1
Открытые API: новая философия 38:05

1
Цифровая доступность 47:34

1
Рисковые ребята 49:18

1
Удаленка: трансформироваться и не выгореть 54:29

1
Удобство на кончиках пальцев 37:21

1
Лучше голосом 42:51

1
Тревожный звоночек 32:31

1
Банк и Дата 34:36

1
Трейлер первого сезона 0:48

Краткое руководство