Data Science и Machine Learning: как превращать будущее в настоящее

в 10:13, , рубрики: big data, data engineering, data science, machine learning, алиса, беспилотные автомобили, Блог компании RUVDS.com, интервью, машинное обучение, яндекс

Data Science и Machine Learning: как превращать будущее в настоящее - 1

ЗАВТРА, 18 мая в 20:00 специалист по Data Science и машинному обучению Борис Янгель будет отвечать на ваши вопросы о нейросетках и Machine Learning в формате живого интервью в нашем инстаграм-аккаунте. Вы можете задать ему свой вопрос в комментариях к этому посту и спикер ответит вам в прямом эфире.

О спикере

Борис закончил МГУ по специальности Machine Learning. Работал в Microsoft Research в группе Криса Бишопа над фреймворком infer.Net, затем в Яндексе руководил разработкой мозгов Алисы. Любит скайдайвинг, нейросетки, гоночные автомобили и смелые решения. Сейчас Борис работает в Яндексе над проектом беспилотных автомобилей.

О чем Борис интересно рассказывает

  • все про машинное обучение и нейросети
  • беспилотные автомобили: зачем они нужны и как правильно их делать
  • как работает Алиса и почему она такая дерзкая
  • искусственный интеллект: когда мы его создадим и может ли он нас поработить
  • как быть действительно хорошим инженером и data scientist-ом
  • как управлять командой в сложных высоконаучных проектах, когда непонятно, что делать
  • как (парашютный) спорт помогает бороться со страхом, выходить из зоны комфорта и достигать большего в других областях жизни

А также Боря ответит на любой вопрос, который зададут в комментариях к этому посту в инстаграм или в комментариях под этим постом.

О формате

Месяц назад мы начали новый проект: инстаграм-аккаунт, в котором крутые ребята из IT выходят в прямой эфир и отвечают на вопросы зрителей в области своих компетенций.

Классические интервью, где вопросы задает только один человек не могут превратиться в полноценный гайд, они ограничены интересами лишь самого интервьюера.

Мы мечтаем за год сделать сборник интересных и полноценных гайдов про все грани жизни айтишника

Это стажировки, карьерный рост, управление командой, изучение новых технологий, собеседования, эмиграция и остальное.

Мы выбрали прямые эфиры, потому что это ближайшая технологическая альтернатива разговору тет-а-тет — можно отреагировать на ответ спикера и уточнить важное, а также прямо спросить самое интересное лично для тебя.

Почему не вебинары

Вебинары это прошлый век: посторонний сервис, ссылки на вход, обязательная регистрация, подключение с компьютера. Мы хотим делать знания бесплатными и максимально доступными — вот в руках привычный инстаграм, туда приходит уведомление о начале эфира. Это так же просто, как созвониться по facetime с другом.

Будет ли запись?

Да, все записи эфиров выходят в IGTV, а через неделю на youtube. Вы уже можете посмотреть запись или почитать расшифровку эфира с Илоной Папавой о том, как попасть на стажировку в Facebook и получить оффер (Илона дважды ездила на стажировку в Долину и сейчас Senior Software Engineer в лондонском офисе фейсбука)

Как задать вопрос, чтобы спикер точно ответил

Прямой эфир займет всего час.

  • Главным приоритетом обладают комментарии, заданные под постом с анонсом спикера в инстаграм
  • Затем — вопросы заданные во время прямого эфира
  • И потом уже комментарии под этой статьей на Хабре

Прямой эфир начнется в этом инстаграм-аккаунте 18 мая (понедельник) в 20:00 по Москве.

Как не пропустить эфир

Вы можете подписаться и включить пуши только для конкретного пользователя.

Data Science и Machine Learning: как превращать будущее в настоящее - 2

Или просто подпишитесь — мы сделаем сториз с напоминанием и уведомление об эфире можно будет включить прямо из этой истории.

До встречи на эфире!

Давайте создадим самый крутой и полный гайд по развитию карьеры в Machine Learning вместе.

Если у вас есть идеи спикеров или конкретные вопросы — пишите в комментариях, мы найдем спикера, способного на них ответить.

Автор: galimova_ruvds

Источник


* - обязательные к заполнению поля


https://ajax.googleapis.com/ajax/libs/jquery/3.4.1/jquery.min.js