Митап по Data Science

27 октября 2023 года пройдёт митап по Data Science. Участникам предложат посмотреть на ценности, метрики и особенности CLTV через призму бизнеса и аналитики. Спикеры расскажут о том, как успешно справляются с рутиной с помощью машинного обучения, а также всех гостей ждёт два отдельных трека докладов. Для участия в мероприятии необходимо зарегистрироваться по ссылке.

Программа

• Побеждаем рутину в Data Science. Data Science оптимизирует рутину в бизнес-процессах, тем не менее редко внутренние процессы работы дата сайентиста обходятся без неё. Многие компании используют следующую житейскую мудрость: «хочешь больше продуктов с ML-компонентами — найми больше дата сайентистов». В докладе пойдёт речь, как совершить переход от экстенсивного пути развития к интенсивному.
• Прогнозные модели для расчёта CLTV Розничного Клиента. Постановка бизнес задачи. Как разработать несколько десятков моделей за короткий срок. Feature Store для Розничного клиента Банка. Как развиваем и как используем. Какие получились модели и с какими проблемами столкнулись. Бизнес Кейсы использования CLTV.
• Комплексный подход к решению задачи CLTV. Почему нельзя сделать прогноз с помощью одной модели. Как превратить набор продуктовых моделей склонности и оттоков в полноценный инструмент прогнозирования продуктового состояния клиента. На какие метрики нужно ориентироваться при оценке ожидаемого CLTV или как убедиться, что CLTV работает.
• Как промышленная инфраструктура помогает решать бизнес задачи моделирования «под ключ». Для чего нужен Feature Store. Кто является пользователем Feature Store. Основные функциональные компоненты Feature Store. Потенциал для развития Feature Store. Уровни зрелости Feature Store в разрезе потребностей команд data scientist-ов.
• Что такое MLOps и как внедрять каскады моделей. Что такое MLOps. Какие есть отличия между MLOps и DevOps. Основные инструменты MLOps инженера. Как строить пайплайн для запуска моделей. Будущее каскадов. Разбор полётов.