Введение:

Зачем нужно машинное обучение, как оно работает и какие задачи решает. Немного ярких примеров того, чего можно достичь при помощи ML сегодня, и что пока есть только в мечтах исследователей.

Жизнь:

Как построен жизненный цикл data science проекта: от идеи и отсутствия данных до запуска и поддержки. Проблемы и трудности, возникающие в работе. Как выглядит слаженная DS команда.

Обучение и карьерный путь:

С чего начать учиться и как стоит подходить к процессу, чтобы не завязнуть. К чему быть готовым на интервью и в первые месяцы работы: рушим мифы. Пути "гуманитария" и "технаря" в область.

Спикеры мероприятия:
Антон Ложков, Lead Data Engineer @ IRELA

Никита Никитинский, СТО @ IRELA