Лучшие подкасты про Ds (2024)

1
Жизнь бесценна. Все остальное — считается | DS в медицине 45:41

8h ago45:41

45:41

А вот и новогодний подарок от нашего подкаста: заключительный выпуск специального сезона. Вас ожидает яркий финал, ведь в этот раз мы поговорим о том, что касается каждого, — о медицине. Как проводят тесты препаратов и ревью решений, когда речь идет о человеческой жизни? Откуда в медицине берутся данные и какие механизмы снижения рисков используютс…

1
ML в ритейле: как посчитать ажиотаж и научить ИИ работать вместе с человеком 1:02:49

6d ago1:02:49

1:02:49

К предновогоднему ажиотажу продуктовые сети начинают готовиться с лета. Чтобы товаров на полке хватало, а праздничные акции радовали покупателей, необходима слаженная работа множества специалистов. Как в этом задействованы дата-инженеры, где невозможно обойтись без ИИ, и как машинное обучение помогает торговым сетям справиться с ежедневной рутиной?…

1
Галя, у нас офлайн-ретейл 56:22

7d ago56:22

56:22

Вашему вниманию предлагается эпизод про офлайн-ретейл. Сегодня поймем, как действовать на территории, где не работают законы диджитала. С правилами этого мира нас познакомит Максим Покусенко, руководитель Big Data в Magnit Tech. Вместе с ним оцифруем посетителя магазина, измерим эффективность промоакций и разберемся, как проводить A/B-тесты в офлай…

1
Лица Data Fusion: Алексей Каширин о математике, роли руководителя и ИИ как новом социальном игроке 49:32

8d ago49:32

49:32

В новом эпизоде серии «Лица Data Fusion» с Алексеем Кашириным, директором Центра продвинутой аналитики Альфа-Банка, говорим про выбор между научной карьерой и бизнесом, смелость ученых, врожденные и нарабатываемые качества руководителя, работу с сотрудниками и воспитание детей. Ведущий сезона Денис Суржко, заместитель руководителя департамента анал…

1
Социология — родственник или двойник аналитики 44:13

14d ago44:13

44:13

Сегодня выйдем за рамки изучения отдельной отрасли или области и посвятим выпуск целой науке — социологии. Что свойственно большинству и как этими знаниями пользуется бизнес? Как трансформировалась классическая социология и для чего мы сегодня изучаем общество? Краткий и нескучный ликбез по всем методам исследований провела Анастасия Кузнецова, авт…

1
Data Science с человеческим лицом: ML в проектах от телекома до медицины 52:20

21d ago52:20

52:20

Как пройти путь от выстраивания собственной Data Science-экспертизы в телеком-индустрии до поставки ИИ-решений далеко за ее пределы? Как растут и расширяются компетенции датасайентистов, и почему проекты, связанные с ИИ, важны для государства, бизнеса и общества? С директором по искусственному интеллекту и цифровым продуктам билайна, генеральным ди…

1
Аналитическая заправочная станция. Бурим нефть с данными 37:30

28d ago37:30

37:30

Продолжаем исследовать аналитику разных отраслей. В этом выпуске поговорим о нефтяной промышленности. Какая роль у аналитиков этой отрасли, как данные помогают в поиске новых месторождений и какова цена ошибки, когда речь идет о миллионах долларов? Все это узнаем у Антона Броиловского, опытного аналитика, отвечающего за обработку сейсмических данны…

1
#066 ML Лекс Кравецкий. AGI (ИИ общего назначения) уже здесь?! 1:24:21

29d ago1:24:21

1:24:21

В гостях Лекс Кравецкий - популяризатор науки в области математики и Computer Science, исследователь искусственного интеллекта и его влияния на общество. Выпуск у нас сегодня больше философский, чем технологический, потому что иногда стоит делать остановки и рефлексировать по поводу места человека среди технологий. Можно ли сказать, что искусственн…

1
Лица Data Fusion. Иван Оселедец о пути в науку, современной аспирантуре и Data Science 53:12

1M ago53:12

53:12

За научным или практическим успехом всегда стоят конкретная личность и команда. На конференциях обсуждаются результаты работы, но мы мало знаем о людях, которые ее делают. Эта идея легла в концепцию нашего специального сезона «Лица Data Fusion», который мы запускаем в преддверии конференции по анализу данных и технологиям ИИ Data Fusion. Герой перв…

1
#065 ML Авторы курса MSU.AI. Зачем учёному ML? 1:21:04

1M ago1:21:04

1:21:04

Сегодня в гостях сразу 3 гостя - это авторы и преподаватели курса "Нейронные сети и их применение в научных исследованиях" в МГУ им. В.М. Ломоносова - Виктор Немченко, Сергей Колпинский и Артём Васильев. Ребята участвуют в крутейшей, на мой взгляд, инициативе - созданию учебных материалов по ML и преподаванию машинного обучения студентам, аспиранта…

1
Это 4 : 1 Считается. Законы спортивной аналитики 44:29

1M ago44:29

44:29

Под конец 2024-го мы решили знатно пошуметь и записать нестандартный сезон. В этом коротеньком спешле мы не будем обсуждать IT и digital. Тренд на офлайн и цифровой детокс добрались и до нас! В ближайших пяти выпусках будем исследовать аналитику непривычных для нас сфер и направлений. Начнем со спортивной. Как собирать данные на стадионе и может ли…

1
#064 ML Екатерина Кондратьева. ML в медицине и легко ли стать радиологом 56:50

2M ago56:50

56:50

В гостях этого выпуска Екатерина Кондратьева — специалист по анализу медицинских изображений с более чем 7-летним опытом. Екатерина закончила аспирантуру в Сколтехе и работала в Институте AIRI. Последние два года она возглавляла команду по машинному зрению в израильском healthech стартапе LiteBC. В этом выпуске Екатерина расскажет о текущем состоян…

1
#063 ML Виталий Кулиев. А чё там по железу? 49:36

3M ago49:36

49:36

В гостях выпуска Виталий Кулиев - разработчик ИИ-проектов и автор YouTube-канала, который так и называется "Виталий Кулиев". С Виталием сначала я познакомился заочно через просмотр его роликов по ML и компьютерному железу, которое требуется для локального запуска опенсорсных моделей машинного обучения, а теперь и лично. Разговариваем о том, какие е…

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

3M 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
#062 ML Александр Резанов. Генеративный ИИ в компьютерном зрении 1:04:25

3M ago1:04:25

1:04:25

В гостях выпуска Александр Резанов - ML Engineer в Higgsfield AI, специалист по генеративному компьютерному зрению, о котором мы и будем говорить. Как развивалась область генеративного AI, какие подходы к генерации картинок применялись тогда и какие применяются сейчас. Нормализующие потоки, состязательные сети и диффузионные модели. Что с генерацие…

1
Как интересные задачи затягивают в Data Science 49:23

3M 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
#061 ML Александр Алерон Миленькин. Надо ли строить бизнес вокруг ML (Про LLM, RAG-системы, насмотренность и виртуальных помощников) 55:05

4M ago55:05

55:05

Общаемся с Александром (Алероном) Миленькиным - ML лидером в Dodo Brands, IT-предпринимателем, Kaggle-экспертом, преподавателем. Обсуждаем то, как можно использовать современные ИИ-технологии, чтобы иметь конкурентное преимущество. Почему лучше строить ML вокруг бизнеса, а не бизнес вокруг ML. Нужны ли в современных реалиях свои большие ML-модели и…

1
#060 ML Егор Самосват. Монетизация, рекомендации и при чем здесь ML 50:11

4M ago50:11

50:11

В гостях выпуска Егор Самосват - руководитель юнита эффективности монетизации Авито. Разговариваем о том, что такое монетизация и как машинное обучение позволяет находить оптимальный баланс между "заработать побольше" и "принести пользу". Почему долгосрочные стратегии выгоднее. Почему бесплатно - далеко не всегда хорошо. Что такое теория аукционов …

1
Analytics sapiens 53:57

5M ago53:57

53:57

Финалим третий (!) сезон выпуском про эволюцию аналитики и аналитиков. Как известно, будущее за технологиями. Чем быстрее и успешнее их удастся освоить бизнесу, тем эффективнее он будет развиваться и удерживать позиции на рынке. Какую инновации принесут пользу, а какие только потратят ресурсы компании, можно решить через R&D исследования. Вместе с …

1
Данные под рукой 48:13

5M ago48:13

48:13

Данные — то, без чего невозможна аналитика. Но мало просто собрать информацию и упаковать ее в хранилище. Ведь объем данных увеличивается по мере развития продукта или компании. Каждая команда, каждое подразделение собирает что-то свое. И чтобы наладить взаимодействие между всеми участниками ИТ-инфраструктуры и грамотно использовать их наработки дл…

1
Продакт и аналитик: любовь и ненависть 53:13

6M ago53:13

53:13

В середине второго сезона мы записали довольно хулиганский выпуск о продактах. Там мы смело рассуждали о том, можно ли обойтись без них. Эпизод можно послушать тут: https://music.yandex.ru/album/24035967/track/116327401 Было это почти год назад, и с тех пор многое изменилось. Поэтому мы решили вновь порефлексировать на тему взаимоотношений продакто…

1
Работа и/или жизнь. Спецвыпуск с конференции Aha'24 31:25

6M ago31:25

31:25

Этот спецвыпуск — просто новая ачивка для нас. Мы полным составом сходили на техническую конференцию по продуктовой аналитике Aha и записали там подкаст со сцены! Еще и перед живой аудиторией! Это особенное событие, кстати, задокументировано. Переходите по ссылочке, чтобы полюбоваться на нас и оценить полную запись трансляции — https://www.youtube.…

1
Как метрики настроишь, так лодка и поплывет 53:57

7M ago53:57

53:57

Метрики — один из главных языков бизнеса. С их помощью можно поставить цель, оценить эффективность работы команды и провести анализ результатов. Но кто решает, какую из метрик стоит поставить во главу угла? Почему компании понимают одни и те же показатели по-разному? И всегда ли негативный результат и взлом метрик — это плохо? Все эти непростые воп…

1
MBA: показания к применению 57:47

7M ago57:47

57:47

MBA — хайп или реальная тема? Что дает эта степень в менеджменте и ожидать ли квантового скачка в карьере по окончании бизнес-школы? Можно ли стать руководителем без диплома MBA? Обо всем этом и образовании в целом говорим с Иваном Хворовым, директором программы SKOLKOVO MBA. P. S. Кстати, подписывайтесь на наш телеграм-канал — https://t.me/eto_sch…

1
Даворкинг 51:27

7M ago51:27

51:27

Нетворкинг — это теперь уже всем знакомое понятие. И, кажется, по умолчанию необходимое. Сегодня разберем, так ли это. Считается ли любой смол-ток нетворком и стоит ли знакомиться с людьми при любой возможности? Надо ли поддерживать связи из школы или поездки в лагерь — а вдруг пригодится? Обязательно ли вести соцсети, или достаточно просто быть кл…

1
Из аналитика-калькулятора в аналитика-бизнесмена 46:27

8M ago46:27

46:27

Разработка любого продукта начинается с этапа аналитики. Этот процесс невозможен без минимального объема данных. А если данные — это и есть продукт, то как действовать? Разберем этот вопрос на примере сервиса геоаналитики «Компас» вместе с Федей Скородумовым, руководителем Tinkoff Data. А также поделимся разными подходами к запуску продуктов и погр…

1
Исследования — то, что считается 48:56

8M ago48:56

48:56

Этот выпуск будет полезен не только аналитикам, но и маркетологам, продактам и вообще всем, кто связан с исследованиями. Можно сказать, что наш новый эпизод — аудио-чек-лист по ресерчу. Мы расскажем, с чего начать исследование, как не зарыться в детали и вовремя обновить прошлые результаты. И для разбора этой хардовой темы мы позвали в гости Антона…

1
#059 ML Лаида Кушнарева. Алхимики, шаманы и жрецы современного DS 56:58

9M ago56:58

56:58

В гостях Лаида Кушнарева - Старший Академический Консультант, Huawei, которую в мире Data Science больше знают как Техножрицу. Общаемся про то, как обстоят дела в мире исследований вокруг машинного обучения. Как поменять математику на программирование, но продолжить заниматься математикой. Почему вычисления квадратного корня на калькуляторе необрат…

1
Время-управление 44:11

9M ago44:11

44:11

Тайм-менеджмент — полезный навык или незаслуженно раскрученная тема? Обсудим, как грамотно пользоваться этой техникой, чтобы управлять не только временем, но и ресурсами. Баланс сил между работой и отдыхом — верный путь к счастливой жизни. Чтобы разложить все по полочкам, мы позвали в гости тайм-лорда, главу аналитики Кошелька Никиту Башуна. P. S. …

1
#058 ML Дмитрий Матвейчев. Компьютерное зрение в радиосвязи 56:27

9M ago56:27

56:27

В гостях выпуска Дмитрий Матвейчев - Deep Learning Researcher, PhD кандидат, занимающийся разработкой нейронных сетей для решения задач компьютерного зрения с использованием mmwave FMCW радаров. Разговариваем о том, зачем компьютерное зрение нужно в радиосвязи на примере микроволновых радаров. Как совместить классическую цифровую обработку сигналов…

1
Это мэтч! Собеседование с двух сторон 50:26

9M ago50:26

50:26

Встречаем третий сезон любимого подкаста! Начнем с вечно актуальной темы — найма. Вместе с Дмитрием Сергеевым, руководителем группы аналитиков в Авито, поговорим о ситуации на рынке, потребностях разных поколений и красных флагах на интервью. P. S. А еще приглашаем делиться смешными (и не только) историями с собеседований в нашем телеграм-канале ht…

1
#057 ML Антонина Горячева. Как отвечать за весь ML в компании, чтобы все работало 1:03:08

10M ago1:03:08

1:03:08

В гостях Антонина Горячева - Head of ML в СберМаркете. Разговариваем о том, как устроен ML в онлайн-сервисе доставки продуктов и товаров с полок магазинов, начиная от того, зачем вообще машинное обучение в таких компаниях и заканчивая рассмотрением некоторых конкретных инструментов для решения ML-задач. Бывает ли такое, что заказов настолько много,…

1
#056 ML Юрий Окуловский. Гаражные стартапы в условиях бигбиза 1:28:22

11M ago1:28:22

1:28:22

Гостем сегодняшнего выпуска стал Юрий Окуловский - Senior Data Scientist, кандидат физико-математических наук, ранее руководитель лаборатории искусственного интеллекта и робототехники УрФУ, также вы, возможно, его знаете как автора нескольких видеокурсов по программированию и рациональному мышлению. Юрий уже был гостем подкаста примерно три года на…

1
#055 ML Илья Гусев. Как запускать большие языковые модели локально 41:56

11M ago41:56

41:56

Гостем выпуска стал Илья Гусев - известный NLP-специалист, сделавший большой вклад в область своими опенсорс-проектами, среди которых анализатор морфологии, генератор стихов, сборка различных датасетов и некоторые другие. Один из таких проектов как раз и стал поводом к сегодняшнему общению. Это большая языковая модель, заточенная на работу с русски…

1
#054 ML Валерий Бабушкин и Арсений Кравченко. Как написать книгу об ML System Design 1:17:33

12M ago1:17:33

1:17:33

Этот выпуск немного нестандартный. Во-первых, он новогодний, потому что выходит 31 декабря, а во-вторых, в нем сразу два гостя - Валерий Бабушкин и Арсений Кравченко. Валерий и Арсений в сооавторстве написали книгу, посвященную большой и интересной теме проектирования ML-систем "Machine Learning System Design with end-to-end examples". И о данном о…

1
#053 ML Евгений Соколов. Как преподавать и изучать компьютерные науки 1:03:37

1y ago1:03:37

1:03:37

В гостях выпуска Евгений Соколов - научный руководитель Центра непрерывного образования и академический руководитель бакалавриата «Прикладная математика и информатика» факультета компьютерных наук НИУ ВШЭ, доцент. Евгений уже много лет преподает студентам компьютерные науки и Data Science Поговорили в выпуске о том как сейчас работается современным…

1
Сила в данных, или Как аналитики помогают бизнесу 46:56

1y ago46:56

46:56

Завершаем год красиво. В прямом смысле красиво: мы нарядились и сняли видеовыпуск! Это точно надо видеть, поэтому срочно переходите по ссылке — https://youtu.be/ZkqQbLfm87w. Потом можно вернуться сюда и переслушать любимый эпизод. Тема новогоднего выпуска — как аналитики помогают бизнесу. Вместе с Дмитрием Серегиным, СЕО Тинькофф Долями, разберем, …

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

1y 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
#052 ML Юрий Кацер. Анализ и прогнозирование временных рядов и можно ли зарабатывать с их помощью 58:12

1y ago58:12

58:12

В гостях Юрий Кацер - эксперт по анализу данных и машинному обучению в промышленности, DS team lead Conundrum.ai. В выпуске говорим о том, что такое временные ряды и как их можно анализировать и прогнозировать с помощью машинного обучения. Какие задачи из реального мира сводятся к анализу временных рядов? Как работать с некачественными данными? Поч…

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

1y 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
#051 ML Антон Чунаев. MLOps - что это, и почему MLOps это не DevOps 1:27:03

1y ago1:27:03

1:27:03

В гостях выпуска Антон Чунаев - менеджер ML-продуктов Selectel, основатель сообщества про MLops и продакшн ML и одноимённого ежегодного митапа MLечный путь (Эмэлечный путь). Поговорили про развивающееся перспективное направление в ML-сфере - MLOps - инженерную дисциплину, направленную на унификацию процессов разработки и развертывания ML-систем. Ан…

1
#050 ML Руслан Гончаров. Как современный дизайнер подчиняет себе искусственный интеллект 1:02:56

1y ago1:02:56

1:02:56

В гостях Руслан Гончаров - современный дизайнер, автор телеграм-канала "Нейронная академия", автор многочисленных подробных гайдов по генерации изображений с помощью нейросетей. Обсудили с Русланом хайповую тему генерации изображений по текстовому описанию (промптам) с помощью разных самых продвинутых технологий. Подробно обсудили Stable Diffusion …

1
DWHEAVEN 42:07

1y ago42:07

42:07

И напоследок — хардкор! Завершаем второй сезон выпуском про Data Warehouse, сокращенно DWH. Стоит ли хранить все данные и если да, то в каком виде? Кто эти герои из команды DWH и что они могут? А главное — как создать эффективную команду из аналитиков и дата-инженеров? Ищем осмысленное решение вместе с Валерой Поляковым, руководителем DWH Тинькофф.…

1
DO IT 49:00

1y ago49:00

49:00

Что лучше всего мотивирует работать? Деньги? Амбиции? Страх облажаться? Кофе и печеньки в офисе? Разбираемся с CDO Яндекс Лавки Константином Измайловым. Своей мотивацией делитесь в нашем телеграм-канале: https://t.me/eto_schitaetsya Тайм-коды: 00:00 Начало подкаста 00:45 Гость подкаста — Костя Измайлов 01:19 Разбираемся с терминологией 02:57 Честно…

1
Ой, я облажался! 43:48

1y ago43:48

43:48

Учимся работать с факапами — своими и чужими. За что нужно жестоко наказывать, а за что — немного пожурить? Как рассказывать о своих ошибках и что делать, чтобы они не повторялись? Делимся опытом вместе с руководителем маркетинговой аналитики Яндекс Маркета Кириллом Соколовым. О своих факапах можете рассказать в нашем телеграм-канале https://t.me/e…

1
Уволен 46:45

1y ago46:45

46:45

Обсуждаем, как увольняться и увольнять. В какой момент уже точно пора? Можно ли предотвратить нежелательное увольнение и как сделать это правильно? Обо всем этом — с руководителем управления аналитики департамента цифровых продуктов «Магнита» Алексеем Пыжиком. Тайм-коды: 00:00 Начало подкаста 00:45 Гость подкаста — Алексей Пыжик 03:02 Ира об одном …

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

1+ y 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
Нанимаем по одежке 41:59

1+ y ago41:59

41:59

В новом выпуске обсуждаем, почему аналитикам важно не только круто делать свою работу, но и хорошо выглядеть и быть приятными в общении. И сразу же — имеют ли окружающие право диктовать, как тебе одеваться. А еще прощупываем границы дозволенного: стоит ли приходить в офис в мини-шортах и топах на бретельках? Обо всем этом — с Илоной Ахметсафиной, л…

1
Конфликтовать != ругаться 44:33

1+ y ago44:33

44:33

Обсудили, как правильно решать рабочие разногласия, когда стоит бросаться в бой, а когда лучше пойти на компромисс. Определили, чем конфликт отличается от дискуссии и спора, и даже сумели не разругаться в процессе. Помогал нам в этом сомелье конфликтов, сооснователь и директор по данным в EXPF Искандер Мирмахмадов. P. S. Хотите с нами поспорить? Пр…

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,…

Подкасты, которые стоит послушать

Подкасты на тему Ds

Подкасты, которые стоит послушать

Краткое руководство