DigitalVoice: Как научить менеджеров правильно работать с Data Scientists
Роман Зыков строил аналитику и рекомендательный сервис в OZON, когда они еще были стартапом, потом он использовал наработки, чтобы создать компанию RetailRocket. А недавно Роман выпустил книгу, где поделился всем, что знает про Data Science. В интервью говорим про то как правильно принимать решения на основе данных, как правильно строить аналитику и отчетность, про этику сбора данных и про то что гуманитарии могут идти в Data Science!
DataLearn: Менеджеры vs Data scientists
Я много лет работал аналитиком данных и получал задачи в духе «найди что-нибудь интересненькое» или «дай нам такую-то выгрузку данных». Можно ли это изменить? Если да, то как?
Свою книгу "Роман с Data Science" я писал прежде всего для менеджеров, которые работают с нами (аналитиками) - ставят нам задачи, управляют нами. Я хотел, чтобы они разобрались хотя бы немного в нашей «кухне», чтобы использовать нас эффективным образом. Это даст выгоду обеим сторонам - DS будут заниматься более интересными задачами, а бизнес будет получать решения, которые дают дополнительную прибыль.
Матемаркетинг 2020
  • Все хотят научиться и написать какой либо свой ML сервис Доступность курсов по ML говорит, что это легко.
  • Что за пропасть стоит между наколенным решением и продакшн вариантом
  • Не единым Python жив человек
  • Практика экспериментов после успешных метрик оффлайн тестирования
  • MLops краеугольный камень вашего решения
BigDataDays.ru 2020
Опыт монетизации данных через стартап.

Все говорят о данных, об их монетизации, но мало кто доходит до финишной прямой. До создания компании Retail Rocket я очень много работал в сфере e-commerce. Одним из side проектов, который мне был интересен всю мою карьеру – создание и масштабирование сервиса, который бы улучшил жизнь интернет магазинов по всему миру. За это время я встречался с разными людьми. Это были и ведущие аналитики Amazon, директор Netflix и даже Chief Data Scientist Белого дома администрации Барака Обамы. Все эти люди зарядили меня способностью создать такой масштабный международный сервис.
В своей речи я расскажу об уроках, которые я извлек. А именно, важность технологий для масштабирования, кого и как нанимать, что важнее поведенческие или соц дем данные, сколько это может стоить, как выбрать метрику для продуктового фокуса и т.д.
Опыт монетизации данных через стартап
24 ноября 2020 BigDataDays.ru
Технологический прогноз PriceWaterCoopers 2012
«Большое заблуждение, что покупка инструмента — это волшебная палочка»
Роман Зыков из «Викимарт» рассуждает о системах аналитики нового поколения в технологическом прогнозе PriceWaterCoopers 2012
Всемирный конгресс предпринимателей GEC 2014
Большие возможности больших данных. Панельная дискуссия.

  • Средства анализа больших данных.
  • Сервисы и приложения для эффективного использования Big Data в бизнесе.
  • Построение клиенто-ориентированной бизнес-стратегии с помощью Big Data.
  • Роль госорганов в обеспечении доступа к открытым данным и инструментариям их обработки.
Модератор:
Кейтлин Кеннеди, Директор по стратегическому развитию, MIT Technology Review; Президент, MIT Enterprise Forum
Спикеры:
  • Аркадий Волож, Сооснователь, генеральный директор, Яндекс
  • Роман Зыков, Директор по аналитике, Retail Rocket
  • Шон Оуен, Директор департамента исследования больших данных, Cloudera