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

Материал из MachineLearning.

(Различия между версиями)
Перейти к: навигация, поиск
(Программа семинара)
(Гольдштейн)
Строка 64: Строка 64:
: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.
: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 Kб)]].
*[[Медиа:MSU-BI-Romanenko-2010-10-08.pdf|Презентация (PDF, 300 Kб)]].
 +
|-
 +
| 15&nbsp;октября&nbsp;2010<br>18:20
 +
| '''''Виталий Гольдштейн''''', разработчик, Яндекс.
 +
'''Геоинформационные сервисы Яндекс.'''
 +
:Будет рассказано 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. Будут предоставлены данные и дана формальная постановка задачи восстановления карты дорог.
 +
*[[Медиа:MSU-BI-Goldshtein-2010-10-15.pdf|Презентация (PDF, 900&nbsp;Kб)]].
|-
|-
| ??&nbsp;??&nbsp;2010<br>18:20
| ??&nbsp;??&nbsp;2010<br>18:20

Версия 13:18, 12 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.
15 октября 2010
18:20
Виталий Гольдштейн, разработчик, Яндекс.

Геоинформационные сервисы Яндекс.

Будет рассказано 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. Будут предоставлены данные и дана формальная постановка задачи восстановления карты дорог.
 ?? ?? 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