Name: Data Space Meetup February
Start: 2025-02-20T17:30:00+02:00
End: 2025-02-20T22:00:00+02:00

Привет!

Приглашаем на митап, ориентированный на специалистов, работающих с инжинирингом данных, аналитикой и машинным обучением.

Присоединяйтесь к нам в нашем офисе на Кипре или онлайн из любой точки мира.

Мы пришлём подробную инструкцию о том, как нас найти, по почте после регистрации, а для наших онлайн-гостей поделимся ссылкой на трансляцию за час до события на электронную почту, зарегистрированную в meetup.com.

Контакт для связи c организаторами через Telegram: @space307team

**Расписание митапа:**
17:30 — Сбор гостей в офлайне
18:00 — 18:40 — **A/B тесты — 100500 способов все испортить и не понять этого**, Виталий Митекин, к.т.н., Lead Data Scientist в Adun Tech (ex-Mindbox.cloud, ex-ПРОФИ)
18:40 — 19:20 — **За пределами A/B-тестов: Uplift с Double ML**, Михаил Чистяков, Senior Data Scientist в Space307
19:20 — 20:00 — **LLM для корректировки аннотаций**, Александр Турутин, Senior Data Scientist в Indrive
20:00 — 22:00 — Нетворкинг для гостей в офлайне

**Спикеры:**

* **Виталий Митекин, к.т.н., Lead Data Scientist в Adun Tech (ex-Mindbox.cloud, ex-ПРОФИ)**

**A/B тесты — 100500 способов все испортить и не понять этого**
A/B тесты — очень практически значимая и интересная область data science. Но есть нюанс: шанс совершить ошибку при организации A/B тестов невероятно велик, а понять что такой тест не работает или работает некорректно — сложно.
На опыте организации A/B в более чем для 100 коммерческих организаций (A/B как SaaS) Виталий расскажет о проблемах, которые нечасто обсуждают на семинарах: в чем коварство t-теста в реальных ситуациях? Почему совы (кумулятивные метрики в тесте) — не то, чем кажутся? Как отучить аналитиков подглядывать по утрам и есть ли альтернативы у p-value?
Не будем углубляться в теоремы, поэтому доклад будет полезен для Data Science и для Product Owners.

* **Михаил Чистяков, Senior Data Scientist в Space307**

**За пределами A/B-тестов: Uplift с Double ML**

Как найти именно тех, для кого ваше изменение имеет значение? Uplift-моделирование позволяет выявлять группы, где воздействие оказывает эффект, выходя за рамки возможностей традиционных A/B-тестов. В докладе обсудим применение метода Double Machine Learning для решения этой задачи.

* **Александр Турутин, Senior Data Scientist в Indrive**

**LLM для корректировки аннотаций**
Доклад будет посвящён использованию больших языковых моделей (LLMs) для корректировки аннотаций с целью повышения качества и точности данных. Мы обсудим такие подходы, как разработка подсказок (prompt engineering) и обучение в контексте (in-context learning), которые помогают уменьшить ошибки и предвзятость в аннотациях. Особое внимание будет уделено изучению примеров подсказок и сравнению моделей.

Space307

Data Space Cyprus

space307

Technology

Database Professionals

Data Management

Big Data

Data Analytics

Data Visualization

Data Science

Master Data Management

Data Integration

Data Space Meetup February

Share

Data Space Cyprus

Data Space Meetup February

Data Space Cyprus

Details

Members are also interested in