«Проблема не в крипте, проблема в обманщиках». Кто и как проводит ончейн анализ
Наташа Тоганова и Саша Бородин позвали в гости Валерия Бабушкина, вице-президента по данным компании Blockchain.com. Доверяют ли блокчейну г...
Radio and PodcastLive Radio & Podcasts
Business
Дайте данных
Подкаст компании GlowByte и NoMLCommunity "Дайте данных". Каждые две недели ведущий подкаста Александр Бородин беседует с экспертами в области Data Science о том, как устроены ключевые бизне...
Episodes
20 of 23 episodesБольшие данные и этика: где мы оказались в 2022 году. Совместный выпуск с подкастом «Бремя технологий»
Выпуск-сюрприз! Обсуждаем заметные новости из сферы больших данных в уходящем году. В этот раз Саша Бородин и Наташа Тоганова пригласили в г...
«У нас нет второй планеты под боком». Как климатологи собирают и используют большие данные
В этот раз мы позвали в гости Александра Чернокульского из Института физики атмосферы РАН, чтобы узнать как климатологи исследуют данные наб...
«Антифрод — это то, что не случилось». Как предупредить убытки, не впадая в крайности
Похожа ли реальность фродстеров на фильм «Поймай меня, если сможешь»? У нас в гостях Владимир Михнович — эксперт по антифроду в сфере финанс...
«Главная метрика — урожай». Как большие данные помогают агрономам и фермерам
Как внедрять передовые технологии в отрасль, которой больше 10 тысяч лет? Поговорили об этом с Евгением Карповым, продакт оунером агрохолдин...
«Открытый код — это контркультура». Обсуждаем плюсы и минусы Open sourсe решений
Кто должен контролировать данные — корпорации или пользователи? Кому на самом деле принадлежит ваш ноутбук? Наш гость — Андрей Ситник, созда...
«Не все теоремы приносят пользу». Как изучают языки программирования на примере Julia
Сколько существует языков программирования, чем они отличаются, и чем хорош язык Julia, появившийся примерно 10 лет назад? Наш гость Артем П...
Третий сезон! Скоро в ваших устройствах появятся новые инсайты о больших данных
В третьем сезоне у подкаста «Дайте данных!» будет два ведущих. Разговор о больших данных станет ещё шире и интереснее — мы позвали в гости с...
О внедрении MLOps в банке
Как работают с моделями в банке? Что такое MLOps? Почему не используются облачные решения в банк? Есть ли у модели KPI и каков он? Что самое...
Конфиденциальные и совместные вычисления на основе ML
Что такое конфиденциальные и совместные вычисления? Как работать с кроссдоменными данными, не раскрывая их, в условиях действующих законов о...
Моделирование структуры активов и обязательств в банке, казначейство и рыночные риски, их роли и аналитические потребности
Какова роль казначейства и рыночных рисков в банке, какие задачи они решают методами продвинутой аналитики? Какие подразделения банка пользу...
Особенности финтех-сервисов в маркетплейсе
Что такое финтех в маркетплейсе, каковы особенности его аналитики, инфраструктуры? Как Ozon борется за внимание пользователей? Каким образом...
О коробочных решениях в Data Science
Почему на рынке почти что каждый месяц появляется стартап, который предлагает коробочное решение для задач Data Science? Каковы актуальные т...
Влияние академического прошлого на работу в бизнесе
Как опыт работы в науке может помочь добиться успехов в бизнесе? Какой багаж знаний и навыков можно взять с собой в коммерческое настоящее -...
Девятый выпуск: “В последнем выпуске сезона говорим с ведущим подкаста Александром Бородиным о работе, подкасте и планах”
Чем занимается Александр, когда не ведет подкаст? Что интересного сейчас происходит в моделировании в банковском секторе? О чем нужно знать,...
Восьмой выпуск: "Путь в профессию или Где начать свою карьеру в data science"
Как меняется образование в области data science? Стало ли сложнее войти в индустрию? Поменялся ли карьерный путь аналитика в последние годы?...
Выпуск седьмой: “Data science в целевом маркетинге: задачи, подходы и тренды”
Как DS помогает решать задачи целевого маркетинга? Каким образом подход customer journey связан с персонализацией предложений? Как проводить...
Выпуск шестой: “Поведенческая экономика или Почему нам всем советуют почитать Даниэла Канемана”
Как экономическое поведение человека искажает идеальную картину мира, которая закладывается в моделирование? Стоит ли это учитывать в работе...
Пятый выпуск: “ML в банке: о вызовах, успехах и экспериментах”
Чем ML в банке сегодня отличается от того, что было десять-пятнадцать лет назад? С какими вызовами сталкиваются компании при переходе на dat...
Четвертый выпуск: "Жизненный цикл взаимодействия Data Scientist-a с моделью"
В какой момент модель начнет “бредить”? Как правильно передавать информацию и что такое регуляризация? Какие задачи решает наука и чем они о...