Channel: Big Data, AI and Machine Learning
Друзья, 29 августа 2023 состоится очередной прямой эфир из цикла "Прямые эфиры с экспертами из мира Data Driven":
⠀
Практика использования дизайн-системы при внедрении BI
• Что это
• Когда уместна
• Как делать
• На что влияет
На вебинаре поговорим о том, когда дизайн-система необходима и каким образом она помогает в создании отчетности. Мы рассмотрим принципы создания дизайн-систем и их составляющие и расскажем о результатах их применения на реальных примерах.
В гостях у руководителя продуктовой разработки AW BI Михаила Грекова - Екатерина Благирева, сертифицированный UX-дизайнер, архитектор по визуализации данных компании Glowbyte.
⠀
👉 Поговорим о том, что такое и зачем нужна дизайн-система для отчетности
• В каких бизнес-сценариях она необходима?
• Какие проблемы решает?
• Составляющие дизайн-системы: Dataviz Guidebook и Шаблон книга в BI
• Результаты внедрения дизайн-системы в BI на конкретных примерах
⠀
🔔 Прямой эфир состоится:
29 августа (вторник) в 15:00 (Мск)
⠀
Добавляйте дату в календарь, чтобы не пропустить.
⠀
Регистрация на мероприятие:
https://analyticworkspace.ru/design-system
Можно будет задавать свои вопросы как предварительно при регистрации, так и в процессе эфира.
Вход свободный!
#мероприятия
⠀
Практика использования дизайн-системы при внедрении BI
• Что это
• Когда уместна
• Как делать
• На что влияет
На вебинаре поговорим о том, когда дизайн-система необходима и каким образом она помогает в создании отчетности. Мы рассмотрим принципы создания дизайн-систем и их составляющие и расскажем о результатах их применения на реальных примерах.
В гостях у руководителя продуктовой разработки AW BI Михаила Грекова - Екатерина Благирева, сертифицированный UX-дизайнер, архитектор по визуализации данных компании Glowbyte.
⠀
👉 Поговорим о том, что такое и зачем нужна дизайн-система для отчетности
• В каких бизнес-сценариях она необходима?
• Какие проблемы решает?
• Составляющие дизайн-системы: Dataviz Guidebook и Шаблон книга в BI
• Результаты внедрения дизайн-системы в BI на конкретных примерах
⠀
🔔 Прямой эфир состоится:
29 августа (вторник) в 15:00 (Мск)
⠀
Добавляйте дату в календарь, чтобы не пропустить.
⠀
Регистрация на мероприятие:
https://analyticworkspace.ru/design-system
Можно будет задавать свои вопросы как предварительно при регистрации, так и в процессе эфира.
Вход свободный!
#мероприятия
analyticworkspace.ru
Прямой эфир: Практика использования дизайн-системы при внедрении BI
В прямом эфире поднимаем проблематику использования дизайн-системы при внедрении BI. Обсудим, в каких случаях дизайн-система необходима, принпципы создания и результаты применения на конкретных примерах.
Forwarded from Data Driven культура от AW BI
Как не стать буридановым ослом от BI
Мы конечно не понаслышке знаем о проблемах вендоров российского BI, которые верят в высокий потенциал своей платформы и делают все возможное для продвижения ее на высококонкурентном российском рынке. Но в этом посте хотим обсудить те сложности, с которыми сталкиваются компании при выборе российской BI-платформы, впервые или в рамках импортозамещения.
Вот несколько рекомендаций, которые дают на хабре клиенты, уже прошедшие этот тернистый путь: шутка ли - выбрать из двух десятков предложений, каждое из которых по словам сейлзов и маркетологов, подходит им идеально!
👍Полезно:
Профессиональные сообщества, посвящённые продукту.
Если они существуют не для галочки, и если там идут обсуждения реальных задач — одни спрашивают, другие делятся опытом, значит продукт живет. Кстати, подписывайтесь на наше сообщество AW BI😜
Контент в открытой форме. Доступность открытого контента — это важный показатель. Если у вендора реально есть накопленная база How-To и количество материалов, необходимых для работы, постоянно растет, это хороший знак.
Кейсы и истории успеха. Например, если вендор делает все проекты только в одной крупной монополии, стоит задуматься, подойдет ли вам его продукт?
Кадры. Если система предлагает обучающие курсы (например, вот курс "BI-аналитик" от AW BI Academy на платформе Stepik), которые готовят кадры под этот BI-продукт, и эти курсы пользуются популярностью, значит, продукт будет развиваться.
Особые фичи. У некоторых платформ есть какие-то особенности, которые позволяют выделить их среди других для вас лично. Это будет объективный фактор, но его стоит рассматривать только как дополнительный аргумент. Ведь если система не потянет, например, ваш объем данных, какой в этом всем смысл?
Выводы автора статьи на хабр, что делать при выборе BI бесполезно или вредно, на наш взгляд, несколько неоднозначны и субъективны, и сильно зависят от конкретного случая. #статья
Мы конечно не понаслышке знаем о проблемах вендоров российского BI, которые верят в высокий потенциал своей платформы и делают все возможное для продвижения ее на высококонкурентном российском рынке. Но в этом посте хотим обсудить те сложности, с которыми сталкиваются компании при выборе российской BI-платформы, впервые или в рамках импортозамещения.
Вот несколько рекомендаций, которые дают на хабре клиенты, уже прошедшие этот тернистый путь: шутка ли - выбрать из двух десятков предложений, каждое из которых по словам сейлзов и маркетологов, подходит им идеально!
👍Полезно:
Профессиональные сообщества, посвящённые продукту.
Если они существуют не для галочки, и если там идут обсуждения реальных задач — одни спрашивают, другие делятся опытом, значит продукт живет. Кстати, подписывайтесь на наше сообщество AW BI😜
Контент в открытой форме. Доступность открытого контента — это важный показатель. Если у вендора реально есть накопленная база How-To и количество материалов, необходимых для работы, постоянно растет, это хороший знак.
Кейсы и истории успеха. Например, если вендор делает все проекты только в одной крупной монополии, стоит задуматься, подойдет ли вам его продукт?
Кадры. Если система предлагает обучающие курсы (например, вот курс "BI-аналитик" от AW BI Academy на платформе Stepik), которые готовят кадры под этот BI-продукт, и эти курсы пользуются популярностью, значит, продукт будет развиваться.
Особые фичи. У некоторых платформ есть какие-то особенности, которые позволяют выделить их среди других для вас лично. Это будет объективный фактор, но его стоит рассматривать только как дополнительный аргумент. Ведь если система не потянет, например, ваш объем данных, какой в этом всем смысл?
Выводы автора статьи на хабр, что делать при выборе BI бесполезно или вредно, на наш взгляд, несколько неоднозначны и субъективны, и сильно зависят от конкретного случая. #статья
Telegram
AW. community
Сообщество по изучению и использованию сервиса AnalyticWorkspace.ru
📌 Обсуждаем BI и практические кейсы
📌 Полезные ссылки:
https://hottg.com/awcommunity/137
📌 Обсуждаем BI и практические кейсы
📌 Полезные ссылки:
https://hottg.com/awcommunity/137
Запись прямого эфира «Практика использования дизайн-системы при внедрении BI»
⠀
В гостях у руководителя продуктовой разработки AW BI Михаила Грекова - Екатерина Благирева, архитектор по визуализации данных компании Glowbyte.
⠀
В прямом эфире поднимаем проблематику использования дизайн-системы при внедрении BI. Обсудим, в каких случаях дизайн-система необходима, принпципы создания и результаты применения на конкретных примерах.
⠀
Полезные ссылки:
📌Все информационные ресурсы Analytic Workspace (AW BI): https://aw-bi.ru
📌Получить демо-доступ к AW BI и попробовать в действии: https://analyticworkspace.ru/startfree
📌Наш курс "BI-аналитик" на Stepik: https://stepik.org/course/173638/promo
📌Сообщество AW BI для технической помощи: https://hottg.com/awcommunity
📌Документация AW BI: https://webhelp.analyticworkspace.ru
⠀
00:00 – Знакомство, постановка задачи, полезные ссылки
02:00 – Профессия «архитекор по визуализации данных»: чем занимается, какие задачи решает, как войти в профессию
09:45 – Каким компаниям нужен архитектор по визуализации данных, как его найти или вырастить
14:30 – Проблемы, с которыми сталкиваются компании при использовании BI-инструментов в отсутствие дизайн-системы
20:40 – Что такое дизайн-система. Ее составляющие: DataViz Guidebook (UI-kit) и шаблон-книга BI
31:00 – Зачем нужна дизайн-система
39:00 – Где применима дизайн-система в компании. Особенности использования дизайн-системы BI-департаментом и по Self-service модели
42:00 – Применение дизайн-системы в нескольких дашбордах
43:30 – Редизайн шаблона после запуска дизайн-системы. Реальные кейсы
50:30 – Адаптация цикла разработки дашборда с внедрением дизайн-системы
51:30 – Демонстация рабочего UI-кита в системе Figma
59:00 – Формирование дашборда с использованием дизайн-системы
01:08:00 – Ответы на вопросы
⠀
Подписывайтесь на наш Youtube-канал, чтобы не пропустить следующие интересные эфиры с экспертами из мира Data Driven!
#прямые_эфиры_с_экспертами
⠀
В гостях у руководителя продуктовой разработки AW BI Михаила Грекова - Екатерина Благирева, архитектор по визуализации данных компании Glowbyte.
⠀
В прямом эфире поднимаем проблематику использования дизайн-системы при внедрении BI. Обсудим, в каких случаях дизайн-система необходима, принпципы создания и результаты применения на конкретных примерах.
⠀
Полезные ссылки:
📌Все информационные ресурсы Analytic Workspace (AW BI): https://aw-bi.ru
📌Получить демо-доступ к AW BI и попробовать в действии: https://analyticworkspace.ru/startfree
📌Наш курс "BI-аналитик" на Stepik: https://stepik.org/course/173638/promo
📌Сообщество AW BI для технической помощи: https://hottg.com/awcommunity
📌Документация AW BI: https://webhelp.analyticworkspace.ru
⠀
00:00 – Знакомство, постановка задачи, полезные ссылки
02:00 – Профессия «архитекор по визуализации данных»: чем занимается, какие задачи решает, как войти в профессию
09:45 – Каким компаниям нужен архитектор по визуализации данных, как его найти или вырастить
14:30 – Проблемы, с которыми сталкиваются компании при использовании BI-инструментов в отсутствие дизайн-системы
20:40 – Что такое дизайн-система. Ее составляющие: DataViz Guidebook (UI-kit) и шаблон-книга BI
31:00 – Зачем нужна дизайн-система
39:00 – Где применима дизайн-система в компании. Особенности использования дизайн-системы BI-департаментом и по Self-service модели
42:00 – Применение дизайн-системы в нескольких дашбордах
43:30 – Редизайн шаблона после запуска дизайн-системы. Реальные кейсы
50:30 – Адаптация цикла разработки дашборда с внедрением дизайн-системы
51:30 – Демонстация рабочего UI-кита в системе Figma
59:00 – Формирование дашборда с использованием дизайн-системы
01:08:00 – Ответы на вопросы
⠀
Подписывайтесь на наш Youtube-канал, чтобы не пропустить следующие интересные эфиры с экспертами из мира Data Driven!
#прямые_эфиры_с_экспертами
YouTube
Практика использования дизайн-системы при внедрении BI.
В гостях у руководителя продуктовой разработки AW BI Михаила Грекова - Екатерина Благирева, архитектор по визуализации данных компании Glowbyte.
В прямом эфире поднимаем проблематику использования дизайн-системы при внедрении BI. Обсудим, в каких случаях…
В прямом эфире поднимаем проблематику использования дизайн-системы при внедрении BI. Обсудим, в каких случаях…
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Forwarded from DigitalRussia (Цифровая Россия)
Владимир Путин поручил обеспечить поддержку деятельности исследовательских центров в сфере ИИ до 2030 года
Друзья, привет!
Завтра, 13 сентября в 19:00 (мск) приглашаем на мастер-класс из цикла "Прямые эфиры с экспертами из мира Data Driven" от Analytic Workspace Academy:
Создание аналитических отчетов (дашбордов): Как собрать ТЗ с заказчика за 30 минут.
⠀
Мастер-класс будет полезен проектным BI-командам, внедренцам-одиночкам, внутренним внедренцам и бизнес-аналитикам.
⠀
Вновь в гостях у Михаила Грекова, по многочисленным просьбам подписчиков — эксперт по визуализации данных и автор Телеграм-канала @Design_PowerBi Мария Гришина с секретами создания аналитических отчетов (дашбордов).
⠀
Обсудим в прямом эфире:
Как вести себя на встрече с заказчиком
📌Как грамотно спланировать встречу с заказчиком, чтобы охватить все этапы разработки
📌Какие вопросы требуют детальной проработки здесь и сейчас, а что оставить на следующую встречу
📌Как ответить на вопрос о стоимости работ и оставить всех счастливыми
Рисуем макет вместе с заказчиком
📌Выбор инструмента для рисования: Figma, Power Bi, Excel, листок и ручка
📌Основные моменты для макета
📌UX/UI-проектирование глазами заказчика
Покажем реальный пример работы с заказчиком на этапе сбора требований, а также обсудим острые вопросы:
📌Почему не работают брифы и анкеты
📌Почему люди хотят общаться
📌Почему только один отчёт обсуждается на встрече
📌Как заказчику предоставляется оценка
А еще все участники эфира получат подарки!
🔥шаблон-шпаргалка для фиксации итогов встречи с заказчиком
🔥набор элементов для экспресс-макетирования отчёта в Figma
⠀
🔔 Прямой эфир состоится завтра:
13 сентября (среда) в 19:00 (Мск)
⠀
Добавляйте дату в календарь, чтобы не пропустить.
⠀
Регистрация на мероприятие:
https://analyticworkspace.ru/tz-za-30-min
⠀
Можно будет задавать свои вопросы как предварительно при регистрации, так и в процессе эфира.
Вход свободный!
#мероприятия
Завтра, 13 сентября в 19:00 (мск) приглашаем на мастер-класс из цикла "Прямые эфиры с экспертами из мира Data Driven" от Analytic Workspace Academy:
Создание аналитических отчетов (дашбордов): Как собрать ТЗ с заказчика за 30 минут.
⠀
Мастер-класс будет полезен проектным BI-командам, внедренцам-одиночкам, внутренним внедренцам и бизнес-аналитикам.
⠀
Вновь в гостях у Михаила Грекова, по многочисленным просьбам подписчиков — эксперт по визуализации данных и автор Телеграм-канала @Design_PowerBi Мария Гришина с секретами создания аналитических отчетов (дашбордов).
⠀
Обсудим в прямом эфире:
Как вести себя на встрече с заказчиком
📌Как грамотно спланировать встречу с заказчиком, чтобы охватить все этапы разработки
📌Какие вопросы требуют детальной проработки здесь и сейчас, а что оставить на следующую встречу
📌Как ответить на вопрос о стоимости работ и оставить всех счастливыми
Рисуем макет вместе с заказчиком
📌Выбор инструмента для рисования: Figma, Power Bi, Excel, листок и ручка
📌Основные моменты для макета
📌UX/UI-проектирование глазами заказчика
Покажем реальный пример работы с заказчиком на этапе сбора требований, а также обсудим острые вопросы:
📌Почему не работают брифы и анкеты
📌Почему люди хотят общаться
📌Почему только один отчёт обсуждается на встрече
📌Как заказчику предоставляется оценка
А еще все участники эфира получат подарки!
🔥шаблон-шпаргалка для фиксации итогов встречи с заказчиком
🔥набор элементов для экспресс-макетирования отчёта в Figma
⠀
🔔 Прямой эфир состоится завтра:
13 сентября (среда) в 19:00 (Мск)
⠀
Добавляйте дату в календарь, чтобы не пропустить.
⠀
Регистрация на мероприятие:
https://analyticworkspace.ru/tz-za-30-min
⠀
Можно будет задавать свои вопросы как предварительно при регистрации, так и в процессе эфира.
Вход свободный!
#мероприятия
analyticworkspace.ru
Создание аналитических отчетов: Как собрать ТЗ с заказчика за 30 минут | Прямой эфир с Марией Гришиной
В прямом эфире: рисуем макеты, находим логику и проектируем модель в режиме беседы
Вчера, 21 сентября, в Москве прошел форум «Управление Данными 2023», организованный издательством «Открытые Системы». Команда AW BI участвовала в мероприятии с демонстрационным стендом и докладом.
⠀
Михаил Греков, руководитель продуктовой разработки AW BI, и Михаил Письменный, руководитель компании «Редермио», специализирующейся на цифровизации
некоммерческих организаций, выступили с совместным докладом «Особенности анализа данных в некоммерческих организациях». Доклад был посвящен внедрению AW BI в благотворительном Фонде «Дети-бабочки», который помогает детям с генетическими заболеваниями кожи.
⠀
Доклад вызвал живой интерес и душевный отклик собравшихся: помимо подробностей внедрения он был посвящен социальной тематике. Мы поделились реальным опытом, как аналитика, в том числе предиктивная, которую обеспечивает система AW BI, помогает рассчитать объем необходимого лечения и финансирования каждого пациента, что позволяет продлить срок и существенно улучшить качество жизни подопечных Фонда.
⠀
Михаил Греков, руководитель продуктовой разработки AW BI, и Михаил Письменный, руководитель компании «Редермио», специализирующейся на цифровизации
некоммерческих организаций, выступили с совместным докладом «Особенности анализа данных в некоммерческих организациях». Доклад был посвящен внедрению AW BI в благотворительном Фонде «Дети-бабочки», который помогает детям с генетическими заболеваниями кожи.
⠀
Доклад вызвал живой интерес и душевный отклик собравшихся: помимо подробностей внедрения он был посвящен социальной тематике. Мы поделились реальным опытом, как аналитика, в том числе предиктивная, которую обеспечивает система AW BI, помогает рассчитать объем необходимого лечения и финансирования каждого пациента, что позволяет продлить срок и существенно улучшить качество жизни подопечных Фонда.
Новый интерактивный сервис поможет будущим родителям выбрать имя для ребенка. Подбор имен сформирован на основании 5 000 реальных уникальных имен детей, рождение которых зарегистрировано в реестре ЗАГС с 1 октября 2018 года.
Сервис позволяет родителям подобрать имя с учетом
Вариант имени можно сгенерировать и случайным образом.
На портале ЕГР ЗАГС также размещен полный перечень имен детей, рожденных с 1926 года. Имена расположены в порядке от самого популярного до самого редкого за последние сто лет.
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Добрый день!
В следующий четверг, 19 октября в 11:00 (мск) приглашаем вас посетить совместный вебинар AW BI и облачной платформы Yandex Cloud:
Запуск BI в облачной инфраструктуре: тренды, страхи, преимущества и кейсы
Вебинар будет полезен BI-разработчикам, менеджерам BI-команд, руководителям бизнеса.
Спикеры:
Михаил Греков — директор по развитию BI-системы Analytic Workspace, эксперт по b2b-продуктам, ведущий эфира;
Андрей Суренский — партнерский архитектор Yandex Cloud по платформе данных.
⠀
Что будет на вебинаре:
📌Сравним возможные варианты развертывания BI-инструмента (SaaS, on-premise, SaaS в облаке): страхи, преимущества и тренды;
📌Поговорим про компоненты Data-платформы в облаке. Правда ли, что сейчас инструменты облака покрывают любые сценарии обработки данных?
📌Расскажем об особенностях использования AW BI с инструментами платформы данных Yandex Cloud;
📌Приведем реальный пример использования AW BI в облаке Yandex Cloud: за несколько недель к BI-решению в облаке
⠀
🔔 Прямой эфир состоится:
19 октября (четверг) в 11:00 (Мск)
⠀
Добавляйте дату в календарь, чтобы не пропустить.
⠀
🎯 Регистрация на мероприятие:
https://analyticworkspace.ru/aw-yc
Можно будет задавать свои вопросы как предварительно при регистрации, так и в процессе эфира.
Вход свободный!
#мероприятия
В следующий четверг, 19 октября в 11:00 (мск) приглашаем вас посетить совместный вебинар AW BI и облачной платформы Yandex Cloud:
Запуск BI в облачной инфраструктуре: тренды, страхи, преимущества и кейсы
Вебинар будет полезен BI-разработчикам, менеджерам BI-команд, руководителям бизнеса.
Спикеры:
Михаил Греков — директор по развитию BI-системы Analytic Workspace, эксперт по b2b-продуктам, ведущий эфира;
Андрей Суренский — партнерский архитектор Yandex Cloud по платформе данных.
⠀
Что будет на вебинаре:
📌Сравним возможные варианты развертывания BI-инструмента (SaaS, on-premise, SaaS в облаке): страхи, преимущества и тренды;
📌Поговорим про компоненты Data-платформы в облаке. Правда ли, что сейчас инструменты облака покрывают любые сценарии обработки данных?
📌Расскажем об особенностях использования AW BI с инструментами платформы данных Yandex Cloud;
📌Приведем реальный пример использования AW BI в облаке Yandex Cloud: за несколько недель к BI-решению в облаке
⠀
🔔 Прямой эфир состоится:
19 октября (четверг) в 11:00 (Мск)
⠀
Добавляйте дату в календарь, чтобы не пропустить.
⠀
🎯 Регистрация на мероприятие:
https://analyticworkspace.ru/aw-yc
Можно будет задавать свои вопросы как предварительно при регистрации, так и в процессе эфира.
Вход свободный!
#мероприятия
analyticworkspace.ru
Запуск BI в облачной инфраструктуре: тренды, страхи, преимущества и кейсы | Совместный вебинар Analytic Workspace и Yandex Cloud
На вебинаре сравним варианты развертывания BI-инструмента (SaaS, on-premise, SaaS в облаке). Расскажем о компонентах data-платформы в облаке. На конкретном примере покажем преимущества использования AW BI с инструментами Yandex Cloud.
Что произошло в мире Big Data за неделю. Дайджест событий
🔔Работа ученых из Стэнфорда поможет IT-специалистам в принятии важных решений
🔔 Дизайнер из ХМАО создала коллекцию одежды с помощью нейросети
🔔В России появился бесплатный сервис геоаналитики для предпринимателей на основе Big Data
🔔Обзор цифровизации крупных ретейлеров
🔔Как в России развиваются технологии по генерации текстов и образов
🔔В Москве открылся архивный комплекс с интеллектуальным управлением
🔔Работа ученых из Стэнфорда поможет IT-специалистам в принятии важных решений
🔔 Дизайнер из ХМАО создала коллекцию одежды с помощью нейросети
🔔В России появился бесплатный сервис геоаналитики для предпринимателей на основе Big Data
🔔Обзор цифровизации крупных ретейлеров
🔔Как в России развиваются технологии по генерации текстов и образов
🔔В Москве открылся архивный комплекс с интеллектуальным управлением
vestniksr.ru
Дизайнер из ХМАО создала коллекцию одежды с помощью нейросети — Сетевое издание Вестник - Новости Сургутского района и Югры
При создании будущей коллекции одежды «МАНСИ HOODIE» югорский дизайнер Ирина Сатыгина вдохновлялась культурой ханты и манси. Одежду женщина создает вместе с нейросетью.Пошивом одежды Ирина увлекалась в студенчестве.
Традиционно продолжаем рассказывать, как и где применяются BigData и машинное обучение. Собрали подборку тематических новостей👇
🫥 «Почта Mail.ru» обрабатывает 600 млн писем в день с помощью ML-моделей
🫥 МТС запускает бесплатную Школу аналитиков данных
🫥 Стали известны самые общительные города Чувашии
🫥 Россия и Китай создали фонд инвестиций в авиацию, космос и big data
🫥 ДОМ.РФ использует большие данные для разработки мастер-плана Чебоксарской агломерации
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Друзья!
В следующий четверг, 26 октября в 15:00 (мск) состоится прямой эфир по предиктивной аналитике с использованием искусственного интеллекта и машинного обучения в BI от ведущего архитектора BI-системы Analytic Workspace Александра Кварацхелии.
«Как работает машинное обучение в связке с BI. Решаемые задачи, способы интеграции, реальные примеры»
Эфир будет полезен разработчикам, BI-аналитикам и менеджерам BI-проектов.
✅Спикер:
Александр Кварацхелия - ведущий архитектор BI-системы Analytic Workspace, кандидат физико-математических наук.
Обсуждаем в прямом эфире:
📌Как подготовить данные для машинного обучения в BI?
📌Как обучить модель машинного обучения?
📌Как применить обученную модель для предсказаний в BI?
🔔 Прямой эфир состоится:
26 октября (четверг) в 15:00 (Мск)⠀
Регистрация на мероприятие:
https://analyticworkspace.ru/aw-ai-ml
Можно будет задавать свои вопросы как предварительно при регистрации, так и в процессе эфира.
Вход свободный!
#мероприятия
В следующий четверг, 26 октября в 15:00 (мск) состоится прямой эфир по предиктивной аналитике с использованием искусственного интеллекта и машинного обучения в BI от ведущего архитектора BI-системы Analytic Workspace Александра Кварацхелии.
«Как работает машинное обучение в связке с BI. Решаемые задачи, способы интеграции, реальные примеры»
Эфир будет полезен разработчикам, BI-аналитикам и менеджерам BI-проектов.
✅Спикер:
Александр Кварацхелия - ведущий архитектор BI-системы Analytic Workspace, кандидат физико-математических наук.
Обсуждаем в прямом эфире:
📌Как подготовить данные для машинного обучения в BI?
📌Как обучить модель машинного обучения?
📌Как применить обученную модель для предсказаний в BI?
🔔 Прямой эфир состоится:
26 октября (четверг) в 15:00 (Мск)⠀
Регистрация на мероприятие:
https://analyticworkspace.ru/aw-ai-ml
Можно будет задавать свои вопросы как предварительно при регистрации, так и в процессе эфира.
Вход свободный!
#мероприятия
analyticworkspace.ru
Прямой эфир: Как работает машинное обучение в связке с BI
Аналитика данных в BI с использованием методов машинного обучения. Прямой эфир от ведущего архитектора BI-системы Analytic Workspace.
Чем машинное обучение отличается от "традиционного" программирования?
Машинное обучение - это способ разработки алгоритмов и статистических моделей, которые используются в информационных системах для выполнения задач без явных инструкций, полагаясь вместо этого на шаблоны и логические выводы.
В процессе создания "традиционных" программ есть техническое задание, составленное специалистом в предметной области. И есть программист, который реализует это задание в виде явных команд и инструкций - как нужно системе поступать и что нужно делать в каждом конкретном варианте входных параметров.
К таким алгоритмам можно отнести расчет заработной планы, вычисление наибольшего общего делителя двух чисел, а также экспертные системы с явно заданным набором правил вида "ЕСЛИ чешется левая рука, зудит в подмышке и ещё покраснели глаза, ТО человеку нужно пойти помыться и лечь спать пораньше, чтобы нормально выспаться".
В машинном обучении же своя атмосфера - есть большой массив данных, и специальными подходами из этих данных нужно вытащить знания о том, как решать практические задачи. Так, слово "обучение" приобретает свой смысл - мы даем "машине" цель и доступ к прецедентам (накопленным данным), а она сама сначала "учится" и потом "решает", что делать с новыми поступающими ситуациями.
Машинное обучение естественным образом сочетается с BI-системами, цель существования которых и есть сбор данных для дальнейшей их обработки.
Как это делается - поговорим завтра, 26 октября, в 15:00 (мск) Приходите к нам на вебинар⬆️
Машинное обучение - это способ разработки алгоритмов и статистических моделей, которые используются в информационных системах для выполнения задач без явных инструкций, полагаясь вместо этого на шаблоны и логические выводы.
В процессе создания "традиционных" программ есть техническое задание, составленное специалистом в предметной области. И есть программист, который реализует это задание в виде явных команд и инструкций - как нужно системе поступать и что нужно делать в каждом конкретном варианте входных параметров.
К таким алгоритмам можно отнести расчет заработной планы, вычисление наибольшего общего делителя двух чисел, а также экспертные системы с явно заданным набором правил вида "ЕСЛИ чешется левая рука, зудит в подмышке и ещё покраснели глаза, ТО человеку нужно пойти помыться и лечь спать пораньше, чтобы нормально выспаться".
В машинном обучении же своя атмосфера - есть большой массив данных, и специальными подходами из этих данных нужно вытащить знания о том, как решать практические задачи. Так, слово "обучение" приобретает свой смысл - мы даем "машине" цель и доступ к прецедентам (накопленным данным), а она сама сначала "учится" и потом "решает", что делать с новыми поступающими ситуациями.
Машинное обучение естественным образом сочетается с BI-системами, цель существования которых и есть сбор данных для дальнейшей их обработки.
Как это делается - поговорим завтра, 26 октября, в 15:00 (мск) Приходите к нам на вебинар⬆️
Telegram
Big Data, AI and Machine Learning
Друзья!
В следующий четверг, 26 октября в 15:00 (мск) состоится прямой эфир по предиктивной аналитике с использованием искусственного интеллекта и машинного обучения в BI от ведущего архитектора BI-системы Analytic Workspace Александра Кварацхелии.
«Как…
В следующий четверг, 26 октября в 15:00 (мск) состоится прямой эфир по предиктивной аналитике с использованием искусственного интеллекта и машинного обучения в BI от ведущего архитектора BI-системы Analytic Workspace Александра Кварацхелии.
«Как…
Что нового произошло в области больших данных и машинного обучения👥
✅Шадаев анонсировал появление рекомендаций по внедрению ИИ в госструктурах
✅Ученые разработали модель расчета карьерной перспективы
✅В России разработали нейросеть, отслеживающую передвижения снежных барсов
✅Минцифры: законопроект по регулированию оборота больших данных примут осенью
✅Новый ИИ-агент Eureka, разработанный NVIDIA Research, обучил роботизированную руку выполнять быстрые трюки с вращением ручки
✅В Севастополе откроется центр фиджитал-спорта
✅Шадаев анонсировал появление рекомендаций по внедрению ИИ в госструктурах
✅Ученые разработали модель расчета карьерной перспективы
✅В России разработали нейросеть, отслеживающую передвижения снежных барсов
✅Минцифры: законопроект по регулированию оборота больших данных примут осенью
✅Новый ИИ-агент Eureka, разработанный NVIDIA Research, обучил роботизированную руку выполнять быстрые трюки с вращением ручки
✅В Севастополе откроется центр фиджитал-спорта
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Что произошло в мире Big Data и ML за неделю. Дайджест событий
«Яндекс» научился автоматически учитывать погоду при курьерской доставке
Мировой рынок программ на основе ИИ составит $251 млрд к 2027 году
Цифровые платформы не хотят передавать нехранимые данные в Единую биометрическую систему
В России разработают систему дистанционного зондирования Земли
В Томске нейросети научили диагностировать рак кожи
В России появится система государственного мониторинга многолетней мерзлоты
«Яндекс» научился автоматически учитывать погоду при курьерской доставке
Мировой рынок программ на основе ИИ составит $251 млрд к 2027 году
Цифровые платформы не хотят передавать нехранимые данные в Единую биометрическую систему
В России разработают систему дистанционного зондирования Земли
В Томске нейросети научили диагностировать рак кожи
В России появится система государственного мониторинга многолетней мерзлоты
РБК
«Яндекс» научился автоматически учитывать погоду при курьерской доставке
Компании по доставке с помощью сервисов Яндекса смогут корректировать маршруты курьеров и время доставки с учетом погоды, сообщили РБК в пресс-службе компании. Это стало возможно благодаря ...
Дайджест новостей из мира BigData и ML
Сервис постановки заключительного диагноза на основе данных электронной медкарты заработал во всех взрослых поликлиниках Москвы
Государство создаст фабрику Big Data для развития цифровых технологий
Samsung представила ИИ для генерации картинок, текста и кода
ChatGPT научился писать музыку и песни
Группа компаний ЦРТ представила синтез речи для контактных центров
Центр Big Data МТС и KION запустили первый в России AI-сервис управляемых рекомендаций фильмов
Сервис постановки заключительного диагноза на основе данных электронной медкарты заработал во всех взрослых поликлиниках Москвы
Государство создаст фабрику Big Data для развития цифровых технологий
Samsung представила ИИ для генерации картинок, текста и кода
ChatGPT научился писать музыку и песни
Группа компаний ЦРТ представила синтез речи для контактных центров
Центр Big Data МТС и KION запустили первый в России AI-сервис управляемых рекомендаций фильмов
mos.ru
Сервис постановки заключительного диагноза на основе данных электронной медкарты заработал во всех взрослых поликлиниках
Задача сервиса — предоставить врачу независимое второе мнение при постановке пациенту заключительного диагноза, если есть подозрение на одно из 95 серьезных заболеваний, требующих диспансерного наблюдения.
Главная обсуждаемая технология этой недели — искусственный интеллект. В Правительстве РФ прошла стратегическая сессия по формированию национального проекта «Экономика данных», по итогам которой были поставлены новые задачи.
📌 Cnews: Мишустин поручил министерствам готовить кадры для искусственного интеллекта
📌 «Сбер» представил нейросеть Kandinsky Video — она генерирует 8-секундные видео по текстовому описанию
📌 На "ГосТехе" появится платформа искусственного интеллекта
📌 В трех больницах Москвы начали тестировать робокошек
📌 АНО «Цифровая экономика» проанализировала развитие ИИ в России и мире
📌 «Ведомости» сделали обзор сервисов на основе ML-технологий
📌 Cnews: Мишустин поручил министерствам готовить кадры для искусственного интеллекта
📌 «Сбер» представил нейросеть Kandinsky Video — она генерирует 8-секундные видео по текстовому описанию
📌 На "ГосТехе" появится платформа искусственного интеллекта
📌 В трех больницах Москвы начали тестировать робокошек
📌 АНО «Цифровая экономика» проанализировала развитие ИИ в России и мире
📌 «Ведомости» сделали обзор сервисов на основе ML-технологий
HTML Embed Code: