Задачи анализа данных в бизнес-аналитике (семинар К. В. Воронцова)

Материал из MachineLearning.

Перейти к: навигация, поиск

На семинаре студенты 3–5 курсов знакомятся с задачами интеллектуального анализа данных (Data Mininig) и машинного обучения (Machine Learning), возникающими в бизнес-аналитике (Business Intelligence).

В качестве докладчиков на семинар приглашаются молодые специалисты, делающие успешную карьеру аналитиков в высокотехнологичных компаниях, таких, как Microsoft, IBM, Google, Яндекс, МТС, и др. На каждом семинаре студентам рассказывают о некоторых бизнес-задачах, которые решаются в этих компаниях, о том, как происходит накопление данных, как возникают задачи анализа данных, какими методами их можно решать.

Как правило, к концу лекции докладчик ставит одну или несколько конкретных прикладных задач и предоставляет студентам набор специально подготовленных реальных данных. Студенты могут попробовать свои силы в решении этих задач и поучаствовать в конкурсе на лучшее решение, поскольку каждая задача имеет чётко заданный критерий качества. Некоторые задачи можно брать в качестве темы преддипломной практики, курсовой работы или даже дипломной работы (при согласовании с научным руководителем).

Все приглашаемые специалисты открыты для контактов, и студенты смогут обращаться к ним за консультациями.

Цели семинара:

  • способствовать устранению существующего разрыва между университетскими исследованиями и решением практических задач в области анализа данных;
  • способствовать обмену опытом между настоящими и будущими профессионалами.

Семинар ведёт д.ф.-м.н. К.В.Воронцов (кафедра Математических методов прогнозирования)


Семинар проводится регулярно на факультете ВМК МГУ по пятницам в 18:20, аудитория П5 (первый этаж).

Посещение семинара — свободное (если у Вас нет пропуска в МГУ, заранее сообщите вашу Ф.И.О. организаторам семинара для подачи списка участников на вахту).


Программа семинара

Дата Докладчик и тема семинара
10 сентября 2010
18:20
Александр Ефимов, руководитель аналитического отдела розничной сети МТС.

Прогнозирование эффекта маркетинговых кампаний и оптимизация ассортимента магазинов.

17 сентября 2010
18:20
Вадим Стрижов, научный сотрудник Вычислительного центра РАН.

Банковский кредитный скоринг: методы автоматического порождения и выбора моделей.

Рассматривается классическая и новая технологии построения скоринговых карт. На семинаре рассказывается о том, как устроены данные о клиентах и о том, как породить наиболее правдоподобную скоринговую модель, отвечающую, к тому же, требованиям международных банковских стандартов.
24 сентября 2010
18:20
Владимир Крекотень, начальник управления маркетинга и продаж брокерского дома «Открытие».

Применение математических методов для прогнозирования и противодействия оттоку клиентов.

Рассматриваются практические проблемы, возникающие при анализе клиентской базы в маркетинге. Ставятся задачи кластеризации и сегментации клиентов, скоринга новых клиентов, отслеживания динамики целевых сегментов.
1 октября 2010
18:20
Николай Филипенков, и.о. начальника отдела кредитного скоринга Банка Москвы.

Применение математических методов для управления розничным кредитным риском.

Рассматриваются некоторые практические аспекты построения скоринговых моделей и оценивания рисков.
8 октября 2010
18:20
Федор Романенко, менеджер отдела качества поиска, Яндекс.

История и принципы ранжирования веб-поиска.

Рассматриваются вопросы использования и развития методов Information Retrieval, от текстового и ссылочного ранжирования до Machine Learning to Rank в задаче интернет-поиска. Основные принципы, лежащие в основе современного веб-ранжирования, излагаются в привязке к историям успеха поисковых систем. Особое внимание уделяется влиянию качества поиска на рыночные показатели и жизненно важной необходимости постоянно работать над его улучшением.
15 октября 2010
18:20
Виталий Гольдштейн, разработчик, Яндекс.

Геоинформационные сервисы Яндекс.

Рассказывается о проекте Яндекс.Пробки и других геоинформационных проектах Яндекс, о том, откуда берутся исходные данные для построения геоинформационных систем, о новой масштабируемой технологии обработки данных, о конкурсе Интернет-математики и некоторых перспективных задачах. Предоставляются данные и даётся формальная постановка задачи восстановления карты дорог.
22 октября 2010 Семинар отменён.
29 октября 2010
18:20
Федор Краснов, вице-президент по бизнес-процессам и информационным технологиям, АКАДО.

Как получать данные о клиентах?

Рассматриваются практические аспекты клиентской аналитики.
12 ноября 2010
18:20
Владимир Маслик, старший эксперт по целевому маркетингу, компания Вымпелком.

Повышение рентабельности инвестиций маркетинга в телекоммуникациях с помощью аппарата математической статистики.

Большинство современных компаний работают на олигополистических рынках. В таких условиях на первое место выходит целевой маркетинг, который отвечает на вопросы «кого из клиентов развивать, а кого сохранять», «что предложить каждому сегменту клиентов» и «как максимально увеличить эффективность маркетинговых инвестиций» с помощью математического аппарата прогнозирования, сегментирования и описательной статистики.
19 ноября 2010 Семинар отменён.
26 ноября 2010
18:20
Михаил Дайчик, менеджер технических программ Google.

Университетские программы Google и некоторые повседневные задачи майнинга.

Рассказывается об университетских программах Google, в частности о выдаваемых грантах и ресурсах, к которым Google может предоставить доступ. Также рассматриваются некоторые прикладные задачи майнинга и машинного обучения, с которыми мы сталкивались в московском офисе Google.

См. также

Личные инструменты