События

PyDaCon meetup в Mail.ru Group

22
июня 2019 года
Начало события в 12.00

22 июня Mail.ru Group проводит совместный митап с организаторами конференции PyCon Russia.

Вас ждут 2 секции: доклады по Python, состав которого был сформирован на основе общего списка докладов к PyCon Russia и PyData-трек от PyData Moscow meetup. В программе мероприятия: keynote, технические доклады, викторина и много полезного общения.

В форме регистрации укажите, на какую секцию вы планируете пойти: Python- или PyData-трек. Это позволит организовать рабочее пространство с максимальным комфортом для вас. Регистрация на один трек, не запрещает посещать другой. Также в поле «комментарии» напишите, почему вы хотите принять участие в мероприятии — это поможет при одобрении заявок.

 

Программа мероприятия:

Keynote:

– «Как использовать JupyterHub на 100% на примере ML-школы DataGym и компании Lamoda»

Петр Ермаков, Senior Data Scientist в Lamoda и Data Coach в DataGym

Больше 2х лет назад я рассказывал о использовании jupyter на 100%.

Но что, если вы не один? Как ужиться на одной машине 20 студентам, изучающим ML, или RND команде из 15? Готовые рецепты, рекомендации и собранные грабли.

Python-трек:

«SQL-боттлнеки: поиск и устранение узких мест при масштабировании»

Михаил Новиков, ведущий разработчик, Fasttrack (fstrk.io)

Вы начинаете новый проект. Устанавливаете веб-фреймворк, ORM-фреймворк, пишете модели, делаете запросы к БД. Всё идет хорошо. Потом к вам приходит 100 000 пользователей — и проект падает под нагрузкой. Ваши действия?
Такая ситуация была у нас полгода назад. Я расскажу, как мы нашли из нее выход, покажу наши подходы к поиску узких мест, сервисы, которые в этом помогают. И поясню, почему ванильный ORM — это зло.

«Сравнение технологий aiopg & asyncpg»

Алексей Фирсов, ведущий разработчик aio-libs/aiopg

Разберем, как работают две совершенно разные технологии aiopg & asyncpg — посмотрим, как они устроены. Что важно, мы не будем сравнивать скорость.

PyData-трек:

– «Оформление пайплайна в NLP проекте​»

Виталий Радченко, Data Scientist, YouScan

Сейчас многие компании решают разные NLP-задачи (классификация, чат-боты, кластеризация, вопросное-ответные системы и др.) и с накоплением опыта стали вырабатываться наиболее эффективные пайплайны.

В докладе мы будем ориентироваться на лучшие мировые практики (AllenNLP) и свой собственный опыт. Расскажем, как нужно структурировать ваш пайплайн и особенности каждой его составляющей: как правильно оформлять входящие данные, итераторы по датасету, каким должен быть словарь, подготовка данных и др. Будут приведены примеры с реальных задач и показано, как это помогает в воспроизводимости и легкости дальнейшего использования.

– «Локализация контента и элементов интерфейса»

Алина Красавина, Ведущий разработчик MAPS.ME, Mail.ru Group

Рассказ о том, как устроена локализация на сервер-сайде MAPS.ME. Небольшая трогательная история о боли контент-менеджеров и преодолении разработчиков бэка на Django.

– «Стекаем и Блендим. Разбор популярных библиотек Python»

Дмитрий Буслов, Старший архитектор бизнес-решений, SAP CIS

В докладе мы расскажем про наиболее популярные библиотеки для формирования ансамблей. Начнем с простых ensemble в Sklearn-e, далее вручную соберем простейший стекинг в пару строчек кода, а после рассмотрим наиболее популярные библиотеки: Vecstack, Heamy, Pystacknet, Mlxtend, Mlens.

– «PyMC3 — Bayesian Statistical Modelling in Python»

Максим Кочуров, PyMC Dev / Samsung AI / Skoltech

Байесовская статистика в последнее время стала обсуждаться в контексте глубокого обучения. К сожалению, это скрывает главное ее преимущество по сравнению со стандартными подходами машинного обучения. В отличие от black-box моделей, байесовский подход к моделированию white-box. White-box – это и хорошо, и плохо.

От аналитика требуется полное понимание природы задачи, только тогда байесовский подход используется на полную мощность. Он позволяет учесть не только то, что «говорят нам данные», но и то, что «говорит нам здравый смысл». В докладе пойдет речь о том, зачем и когда все это нужно и как проводить и интерпретировать такой анализ в питоне.

– «"Кис-кис, вдыхай меня через кес" или о чем говорят любители рэпа: Python для тематического моделирования комментариев ВКонтакте»

Дмитрий Сергеев, Aalto University / DataGym

Мы покажем, как собрать 10 миллионов комментариев, используя API ВКонтакте и YouTube, посмотрим, о чем говорят пользователи, слушающие разные жанры музыки, и дадим ответы на такие важные вопросы как:

- Может ли тематическое моделирование помочь с кластеризацией жанров?

- Есть ли что-то общее у слушателей шансона и джаза?

- Как измерить близость Киркорова к Антохе МС?

 

Список докладчиков еще формируется!

Следите и подписывайтесь на события сообщества PyData.Moscow

 

Сбор участников и регистрация: 11:00.

Начало программы: 12:00.

Адрес: офис компании Mail.ru Group, Ленинградский проспект, 39, стр. 79.

Участие в мероприятии бесплатное, регистрация обязательна. Мы прекратим прием заявок, когда закончатся места. Для тех, кто не сможет присутствовать лично, будет организована прямая трансляция на нашем канале Технострим.

Документы для регистрации:

Пожалуйста, захватите с собой паспорт или водительские права для регистрации