Citymobil Data Meetup №3

Ситимобил каждый месяц проводит митапы о применении Data science в городских и геосервисах, логистике и технологиях умных городов. Добавляйтесь в наш телеграм-канал, чтобы быть в курсе новостей https://t.me/citymobiltech.

ИТ и интернет 0+

Citymobil Data Meetup

На митапе мы рассмотрим разные особенности применения современных технологий в геосервисах. Поговорим и о классическом data science в задачах прогнозирования времени прибытия, о проектирование data warehouse (DWH), чтобы можно было эффективно применять методы машинного обучения и строить дэшборды. А также продолжим говорить о Switchback-экспериментах (у нас уже был доклад об этом не первом митапе), которые часто просто незаменимы в геосервисах.
В этот раз в гости к Ситимобил придут коллеги из Самоката.

Ждём вас 28 октября в 18:00. 

Мероприятие пройдет в онлайне. Сначала будут доклады, а затем каждый из нас сможет поучаствовать в диалоге со спикерами. Так что советуем запастись интересными вопросами!☺

18:00 – 18:10    Вступительное слово

Алексей 

     Алексей Чернобровов  | Консультант по Data Science  
 

 

 

18:10 – 18:40   «Эпизод 2: Атака тестов на свичбэк»


    
    Ксения Мензорова​​
Data Science в Surge Pricing | Ситимобил
     

 

В Ситимобил проходят десятки разных экспериментов. Компания активно применяет switchback для сложных экспериментов в динамическом ценообразовании. На одном из предыдущих митапов мы уже подробно рассказывали, что это такое и с чем это едят.
Новый доклад поможет понять, какими статистическими методами можно проверить switchback-тест. А ещё он подскажет, как, с одной стороны, правильно выбрать подход, позволяющий бизнесу быстро принимать решения, а с другой – соблюдать некоторую математическую строгость.

 

18:40 – 19:10     «Сказ про то как мы в Ситимобил DWH строим»



    Екатерина Колпакова | Руководитель DWH | Ситимобил
    

 

Когда создаешь классные сервисы с применением машинного обучения, нельзя обойтись без продуманного построения хранилища данных. Сегодня в Ситимобил применяются 100500 баз данных для решения самых разнообразных задач.
Мы подробно расскажем о подходе к построению подобных сложных систем, совмещении Data Vault и Data Lake, а также рассмотрим, как же в компании устроены потоки данных.

 

19:10 – 19:40    «Прогнозирование времени доставки заказа»

   
   Николай Рядчиков |
Senior ML Specialist | Самокат

 

На митапе я расскажу:

  • Два разных прогноза: до оформления заказа и после;
  • Необходимость детальной структуры местности для точного прогноза;
  • Временные факторы прогноза;
  • Очередность заказа в порядке выполнения курьером как важнейший фактор прогноза;
  • Неизбежность продуктовых решений;
  • Методология проведения экспериментов для проверки качества прогноза.

Поделиться:

883 дня назад
28 октября 2021 18:00–20:45

Событие пройдет онлайн

Уже есть билет
Ссылка на онлайн-событие рассылается за час до его начала.
Получить ссылку

Поделиться:

Связь с организатором

На этот адрес придёт ответ от организатора.

Подпишитесь на рассылку организатора

Возврат билета

Если вы хотите вернуть билеты, вы можете сделать это по ссылке из письма с билетами или оформить запрос организатору в вашем  личном кабинете.

Подробнее о возврате билетов