Подкаст компании GlowByte и NoMLCommunity «Дайте данных!». Раз в две недели ведущие подкаста Наташа Тоганова и Александр Бородин — аналитик и дата сайентист — беседуют с экспертами в области Data Science о том, как устроены ключевые бизнес-процессы в разных отраслях, как их можно усилить и оптимизировать методами математики и машинного обучения. Слушайте нас, будет интересно! Учимся использовать ML осознанно.
All content for Дайте данных! is the property of GlowByte and is served directly from their servers
with no modification, redirects, or rehosting. The podcast is not affiliated with or endorsed by Podjoint in any way.
Подкаст компании GlowByte и NoMLCommunity «Дайте данных!». Раз в две недели ведущие подкаста Наташа Тоганова и Александр Бородин — аналитик и дата сайентист — беседуют с экспертами в области Data Science о том, как устроены ключевые бизнес-процессы в разных отраслях, как их можно усилить и оптимизировать методами математики и машинного обучения. Слушайте нас, будет интересно! Учимся использовать ML осознанно.
Почему на рынке почти что каждый месяц появляется стартап, который предлагает коробочное решение для задач Data Science? Каковы актуальные тренды консалтинга в области ML? Зачем тратить время на развитие комьюнити? Как построить карьеру в Data Science?
Эти вопросы ведущий подкаста Александр Бородин, руководитель направления аналитики и моделирования в финансах и рисках GlowByte, обсудил с Павлом Снурницыным, руководителем продукта Kolmogorov.ai.
Этот подкаст мы - компания GlowByte - делаем совместно с NoMLCommunity https://t.me/noml_community Присоединяйтесь к нам!
_____________
Редактор — Мария Андрюкова;
Также над подкастом работали: Наталья Тоганова, Снежана Шибаева.
Подкаст записан в студии “Норм”.
Дайте данных!
Подкаст компании GlowByte и NoMLCommunity «Дайте данных!». Раз в две недели ведущие подкаста Наташа Тоганова и Александр Бородин — аналитик и дата сайентист — беседуют с экспертами в области Data Science о том, как устроены ключевые бизнес-процессы в разных отраслях, как их можно усилить и оптимизировать методами математики и машинного обучения. Слушайте нас, будет интересно! Учимся использовать ML осознанно.
