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

Материал из MachineLearning.

(Различия между версиями)
Перейти к: навигация, поиск
м (Программа семинара)
(Программа семинара)
Строка 61: Строка 61:
| 8&nbsp;октября&nbsp;2010<br>18:20
| 8&nbsp;октября&nbsp;2010<br>18:20
| '''''Федор Романенко''''', менеджер отдела качества поиска, Яндекс.
| '''''Федор Романенко''''', менеджер отдела качества поиска, Яндекс.
-
'''Задача ранжирования: от строчки кода до Матрикснета.'''
+
'''История и принципы ранжирования веб-поиска.'''
-
:Будет рассказано об эволюции идей в текстовом поиске, о том, как измеряется качество поиска, и как методы машинного обучения применяются для улучшения качества поиска.
+
:Будут рассмотрены 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.
*[[Медиа:MSU-BI-Romanenko-2010-10-08.pdf|Презентация (PDF, 300&nbsp;Kб)]].
*[[Медиа:MSU-BI-Romanenko-2010-10-08.pdf|Презентация (PDF, 300&nbsp;Kб)]].
|-
|-

Версия 09:56, 6 октября 2010

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 ММП)


Семинар проводится регулярно на факультете ВМК МГУ по пятницам в 18:10, 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.

Будут рассмотрены 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.
 ?? ?? 2010
18:20
Даниил Гусев, менеджер по инновационному развитию банка ВТБ24.

Особенности внедрения инноваций в розничном банке.

Будут разобраны кейсы из опыта ведущих российских и западных розничных банков. Отдельное внимание будет уделено сценарному прогнозированию с использованием математических моделей.
 ?? ?? 2010
18:20
Михаил Романов, Связной.

Название формируется.

 ?? ?? 2010
18:20
Иван Гуз, IBM, SPSS.

Название формируется.

См. также

Личные инструменты