En quoi la première conférence est-elle différente de la seconde? Lors de la préparation du premier, il n’ya ni l’opportunité de «faire comme avant», ni les commentaires du public, et les organisateurs doivent faire des hypothèses audacieuses. Cela ne signifie pas que cela se passera mal. Mais cela signifie qu'après la première fois, il apparaîtra certainement de nouvelles considérations qui aideront dans la seconde.
L'année dernière, nous avons organisé la conférence SmartData pour la première fois, et maintenant le moment est venu pour la «deuxième fois»: nous annonçons
SmartData 2018 , qui se tiendra
le 15 octobre à Saint-Pétersbourg .
Qu'attendre de la conférence? Qui devrait aller chez elle? Qu'est-ce qui a changé par rapport à l'année dernière? Nous parlons de tout sous la coupe.
La chose principale
Le format de la conférence est mieux connu du Comité du programme - les personnes qui sélectionnent les rapports et contribuent à les améliorer. C'est pourquoi nous avons interrogé les participants du PC et complété ce texte par leur discours direct.
Roman p0b0rchy Poborchiy , qui, lors de la préparation du premier SmartData, nous a
accordé une interview , a de nouveau été le plus bavard de tous.
La première différence notable du nouveau SmartData est que le
site affiche immédiatement l'énumération «pour qui cette conférence est»: Data Scientist, Data Engineer, Data Architect et Statistician. Il y a un an, ce n'était qu'une «conférence de données». Qu'est-ce qui se cache derrière l'ajout de rôles spécifiques?
Roman: «La dernière fois, nous avons reçu beaucoup de commentaires du public, ce qui n'est pas clair pour qui est cette conférence: pour un ingénieur de données ou pour un scientifique des données? Le programme avait des rapports dans ces deux domaines, mais ce n'était pas évident pour les gens.
Maintenant, nous voulons indiquer explicitement que l'événement est pour les deux. Et nous essayons de faire exactement cela de telle manière: afin que dans le cadre de SmartData, nous obtenions à la fois une conférence à part entière pour un ingénieur et une conférence à part entière pour un scientifique. De sorte que dans chaque créneau horaire, l'un d'eux avait quelque chose à écouter. »
La deuxième chose qui peut attirer l'attention sur le site: s'il y a un an, sous le nom SmartData, il y avait un sous-titre «À propos des données volumineuses et intelligentes», il a maintenant été remplacé par l'inscription «Conférence pour ceux qui sont plongés dans le monde de l'apprentissage automatique, de l'analyse et du traitement des données». Qu'est-ce qui se cache derrière ça?
Tanya Denisyuk (coordinatrice du programme): «Pour la première fois, nous avions une incertitude dans le positionnement, et la description avait une expression hype« big data »qui pourrait attirer des personnes« aléatoires ». Mais la conférence n'est pas du tout un battage médiatique, elle nécessite une immersion dans le monde du travail avec les données. Par conséquent, nous avons maintenant supprimé cette phrase et modifié généralement le positionnement afin que des personnes technophiles viennent. »
À quels autres changements pouvez-vous vous attendre?
Roman: «Premièrement, la dernière fois, tous les rapports étaient russophones, et maintenant nous voulons faire venir des locuteurs étrangers bien connus. Si possible, même ceux qui ne sont pas très souvent en Russie. Il est trop tôt pour promettre quoi que ce soit ici, mais le travail est en cours.
Et deuxièmement, nous voulons que la conférence contienne non seulement des rapports, mais aussi d'autres «magies» intéressantes liées au traitement des données. Peut-être sous la forme de choses interactives qui peuvent être piquées pendant les pauses. Et peut-être sous forme de discussions, où les participants pourront déclarer des sujets qui les intéressent. »
Spécificités
Comme la conférence est encore dans quelques mois, la plupart des orateurs et des rapports se rapprocheront du sujet. Mais maintenant, nous pouvons donner des exemples qui vous permettent de vous faire une idée du programme:
L’analyse de texte est un domaine ambitieux et important: il est évident que l’humanité n’a pas encore accompli grand-chose, mais des progrès sont en cours et ses réalisations peuvent être très utiles à l’humanité. Tout cela est intéressant à la fois d'un point de vue scientifique et d'un point de vue appliqué.
Ces sujets nécessitent un orateur du calibre approprié, et ce sera sur SmartData.
Konstantin Vorontsov est l'un des spécialistes russes les plus célèbres liés à l'apprentissage automatique. De plus, il voit le tableau à la fois des deux côtés, «académique» et «industriel»: Konstantin est à la fois chercheur senior au Centre de calcul de l'Académie russe des sciences et expert de Yandex.
Qui peut mieux connaître la reconnaissance faciale que les autres? Celui à qui les utilisateurs téléchargent des dizaines de millions de photos chaque jour.
Alexander Tobol , qui travaille à Odnoklassniki, sait maintenant comment réaliser efficacement la reconnaissance faciale même à grande échelle et sous des charges élevées. Et sur SmartData partagera des connaissances avec les autres: quoi utiliser, comment optimiser, quand se recycler.
Ceux qui étaient à la précédente SmartData ne sont pas tenus de représenter
Ivan Yamshchikov : sa présentation
"Pourquoi avons-nous enseigné au réseau neuronal à écrire des poèmes à la manière de Kurt Cobain?" dépassé la cote d'audience. Et pour ceux qui n'étaient pas là, nous ajoutons qu'Ivan travaille à l'Institut Max Planck, et qu'il s'intéresse aux principes de l'intelligence artificielle, qui pourraient aider à comprendre le fonctionnement de notre cerveau.
Maintenant, il fera un rapport complètement différent, et voici comment Ivan lui-même le décrit: «Nous parlerons de la façon dont l'utilisation du machine learning dans le monde difficile de l'entreprise diffère du B2C, nous déterminerons s'il est possible de créer des solutions d'IA dans des conditions de pénurie de données, et discuter des meilleurs la pratique de l'utilisation du machine learning dans des conditions de «combat» à l'aide d'exemples de produits ABBYY. »
Comment le logo Yandex peut-il apparaître dans la présentation Apple? Grâce à la bibliothèque CatBoost Gradient Boost: lorsque le machine learning a commencé sur la Keynote de la WWDC 2018, son nom est tombé sur une diapositive avec des géants tels que TensorFlow et Caffe.
L'année dernière,
Anna Veronika Dorogush de l'équipe CatBoost a déjà
parlé du projet sur SmartData, puis après le rapport, elle a été directement entourée de questions. Depuis lors, la bibliothèque a eu à la fois de nouvelles fonctionnalités et de nouvelles étoiles
sur GitHub - apparemment, cela sera très utile à nouveau, pour les haut-parleurs, il existe des zones de discussion spéciales pour les haut-parleurs SmartData.
Et nous attirons également votre attention sur le fait que la
réception des rapports bat son plein. Donc, si vous travaillez avec des données et que vous avez quelque chose à partager, ne les conservez pas et contactez!
Qui sont les juges?
Cette année, le comité de programme de SmartData a de nombreux nouveaux visages. Et puisque ces personnes dépendent de ce à quoi s'attendre du programme, il est logique de comprendre de quel côté elles regardent elles-mêmes les tâches de traitement des données. Nous avons demandé aux participants du PC de nous parler brièvement d'eux-mêmes.
Anton ZlodeiBaal Maltsev : «Je fais de la vision par ordinateur depuis 10 ans. Nous (deux ou trois camarades de classe de Fiztekh) effectuons soit des tâches sur commande, soit nos propres matmodels, modules, que nous vendons et mettons ensuite en œuvre. Quelque chose entre une startup et un développement personnalisé. Depuis 10 ans, nos solutions ont déjà été implémentées beaucoup de fois. Tout d'abord, il s'agit d'une biométrie différente associée à la vision par ordinateur: reconnaissance de l'iris, veines des mains, petite reconnaissance faciale. Il existe également des solutions de reconnaissance des marchandises sur les étagères, les numéros de voitures, les trains. »
Alexander Sterligov : «Avant, je travaillais chez Yandex, j'étais engagé dans la gestion du cloud. Cela est dû aux données dans le sens où les nuages sont un grand nombre de serveurs, ils tombent en panne, il y a des dysfonctionnements, vous devez déployer votre propre logiciel sur chaque serveur, et tout dépend des données de toute façon. Maintenant, je travaille dans le projet Joom et suis responsable de l'ensemble de la plate-forme analytique et de l'infrastructure: collecte de données, collecte de données, traitement. Je fournis des outils pour le travail des analystes et des scientifiques des données. »
Alexey Tikhonov : «Je travaille chez Yandex: pendant cinq ans, j'étais dans l'analyse de recherche, maintenant dans l'analyse de conception. De plus, il est affilié à des projets tels que Yandex.Autopoet, et à l'artisanat dans l'esprit de "Neural Defense" et Neurona. "
Pavel Plotnikov : «Je travaille chez Wrike, j'ai commencé comme ingénieur en automatisation dans le département analytique, puis je suis devenu ingénieur des données. J'ai passé beaucoup de temps à embrasser Spark, puis nous avons essayé de créer un cluster Mesos pour planifier les tâches Spark, en leur allouant des ressources. Et en même temps, ils ont créé une plate-forme pour aider à lancer des services (comme Kubernetes, ce n'était pas si populaire à l'époque). Maintenant, je m'appelle des opérations d'analyse, parce que les ingénieurs de données sont divisés en plusieurs subdivisions, et maintenant je suis plus impliqué dans l'infrastructure et les outils. "
Nikita Povarov : «Chez JetBrains, j'essaie de remplacer l'heuristique dans l'IDE par l'apprentissage automatique (là où cela a du sens). "Avant, j'étais engagé dans les métriques Yandex dans les expériences A / B, généralement les expériences A / B, et maintenant je conseille parfois quelques sociétés externes sur ce sujet."
Roman Poborchiy : «J'ai également travaillé pendant de nombreuses années chez Yandex, tout le temps où j'étais là avec des gens qui faisaient toutes sortes de choses intéressantes liées aux données, et je me suis impliqué moi-même. Et il me semble aussi que j'ai appris, en première approximation, à distinguer le présent du faux, et je veux organiser une conférence où il n'y aura que le présent, sans battage médiatique, pour ces gens qui font vraiment quelque chose. Pour la première fois, cela a été partiellement réussi, mais maintenant je veux le faire complètement. »
Et
Vitaly Khudobakhshov est resté non sollicité, mais vous pouvez déjà le connaître à partir de l'
habrapost et du
rapport sur la façon dont la probabilité d'être dans une relation dépend du nom d'une personne. Ce poste est venu avec un rapport grâce au travail de Vitaly à Odnoklassniki, et maintenant il a une nouvelle activité principale: il est engagé dans le développement d'outils de Data Science dans JetBrains.
Billets
Il y a aussi des changements avec les billets par rapport à l'année précédente.
Voici ce qui reste inchangé: à l'approche de la conférence, leurs prix augmentent, il est donc logique d'acheter le plus tôt possible (l'augmentation de prix la plus proche est déjà le 1er juillet).
Mais ce qui change: désormais au lieu d'un prix unique pour tous, plusieurs options sont apparues. Pour les participants qui travaillent dans une grande entreprise et vont à la conférence à ses frais, en général, tout est encore. Pour une petite entreprise qui a un sens plus aigu des prix des billets, une remise est maintenant apparue. Et pour ceux qui partent seuls, la remise est encore plus importante.
Les billets sont déjà en vente
sur le site . Et toutes les reconstitutions du programme y apparaîtront également. Donc, si vous avez déjà décidé d'aller à la conférence, suivez le lien maintenant, et si vous avez besoin de plus de données pour cela, ouvrez-le à l'avenir.
Rendez-vous à SmartData!
