Data Fest2020

September 19 and 20, Online

Main Data Science community organized event of the year is here!

How it works

Online Fest in its new form is 3 key activities:


Programme and tracks

We've slightly reinvented the casual conference sections to be reforged into tracks. Imagine if Fest’ sections could be more than a Youtube playlist — like their stand-alone event series, their own community within ODS, or even an online course:



Tracks are grouped into 5 main categories:

Engineering
Community
Business
Industry
Research

Everyone can find a track according to their interests and desires:

🇷🇺/🇬🇧

⚙️ ML REPA

Machine Learning REPA: Reproducibility, Experiments and Pipelines Automation

Михаил Рожков
@mnrozhkov
Роман Тезиков
@Roman Tezikov
Кирилл Левшун
@kir_lev
🇬🇧

🧮 AI Hardware

Domain Specific Hardware is custom chips (ASICs) and FPGA project developed specifically for machine learning tasks. Custom hardware is widely used in the cloud (GoogleTPU), science (LHC particle detectors), mobile (NPU), computer vision, ADAS (Tesla uses its own AI Core), Financial (HFT on the board) areas. In this section we wish to give and overview of this market.

Константин Виноградов
@kovi
Михаил Иванов
@Mike Ivanov
🇷🇺

👨‍👨‍👧‍👧 Effective data labeling with crowd

Секция для обмена опытом при использовании краудсорсинга: разбор основных ошибок, инструменты контроля качества, масштабирование разметки

🇷🇺

🔄 Жизненный цикл решения на базе NLP

Расскажем из чего состоит жизненный цикл решения на базе NLP. Как довести гипотезу до продуктивной среды и сделать так, чтобы поддержка этого решения не съедала все свободное время.

🇷🇺

🌐 Your first recsys

За 5 занятий разберетесь как: правильно ставить задачу, собирать нужные данные, использовать популярные фреймворки для построения рекомендательных систем, создать прототип и довести его до продакшена.

🇷🇺

🐍 PyData

Про хранение, визуализацию, обработку и анализ данных с применением языка программирования Python

Петр Ермаков
@ermakovpetr
Николай Марков
@enchantner
🇷🇺

💉 AntiPy - life without Python

Julia/Haskell/Kotlin/Rust/whatever in DS/ML

Кирилл Власов
@vlasoff
🇷🇺

🐘 Big Data

Трек про работу с большими данными

Михаил Свешников
@mike0sv
Петр Ермаков
@ermakovpetr
🇷🇺

📒 Data Governance

Управление данными с точки зрения бизнесанов и инженеров

Наталья Хапаева
@madhape
🇷🇺

🛠 SysML

Машинное обучение в продакшене: особенности реальных систем

Петр Ермаков
@ermakovpetr
Михаил Трофимов
@mtrofimov
🇷🇺

⚛️ Quantum Computing

Узнаем, можно ли сейчас использовать пресловутый DS в квантовых вычислениях, и всем, что около

Виктор Трохименко
@vtrokhymenko
Андрей Гавриленко
@andrey
🇷🇺

👩‍🎓 Julia в DS: crash course

Серия уроков о применении Julia в DS

Кирилл Власов
@vlasoff
Андрей Малахов
@brumberg
🇬🇧

🤑 Career

Great jobs don’t simply fall out of the sky as soon as you’ve mastered Python, R or SQL. This year Career section unites Data Science experts to discuss the most exciting career questions. How to become a senior in Data Science? Why the middle is not yet senior and how to become a senior? How to improve one’s soft skills and is it important at all? And many more.

Павел Плесков
@ppleskov
Надя Гурская
@nadya_g
🇷🇺

🎓 DS EdTech

Об образовании в ML: "традиционные" траектории или каждому свое? Ответы на вопросы: Как учиться? Где? С кем? Нужно ли вообще?

Нонна Шахова
@nonna
🇬🇧

🏆 ML Trainings

ML Competitions: интервью с победителями, обзор самых громких за год, философские рассуждения о будущем соревнований.

Нонна Шахова
@nonna
Андрей Лукьяненко
@artgor
🇷🇺

👩 WiDS

Women in Data Science

Наталья Хапаева
@madhape
🇬🇧

🚀 Open Data Science Open Source

Our track is about open source projects that people from community are involved with. They will talk about what do they do, what are their plans and what kind of help they may need

Михаил Свешников
@mike0sv
🇬🇧

🌱 From pet-project to startup

Startup track aims to help data scientists to launch and accelerate commercial progress of their projects. Among other things, we cover such topics as finding a cofounder, closing first sales, and raising venture capital.

Петр Жегин
@peterzhegin
Константин Красов
@Ippolit
🇬🇧

🎰 A/B testing

A/B testing (Advanced)

Валерий Бабушкин
@venheads
🇬🇧

🏃‍♂️ Lean Data Science

Project and product management in Data Science

Асхат Уразбаев
@askhat
Алексей Могильников
@Alexey Mogilnikov
🇬🇧

🪓 DS minus ML

Data Science without Machine Learning: from Excel to Statistics

Кирилл Малев
@malev
🇷🇺

🌎🌍🌏 Geospatial and other telecom applications

Расскажем про оптимизацию ритейл сети, Auto ML и Positive Unlabeled learning. Также вас ждет воркшоп по основам анализа геоданных в Python, технический data science квест и соревнование на Kaggle с отбором на стажировку.

🇷🇺/🇬🇧

🌀 Data Science в консалтинге

О том, как data science помогает решать задачи бизнеса!

🇷🇺 юзкейсы из ключевых отраслей
🇷🇺 углубленная аналитика в тяжелой промышленности
🇬🇧 специальный гость из Quantum Black - Causal Machine Learning: a rising tide

🇷🇺

🎛 Data Fusion

Расскажем, какие перспективы открывает подход Data Fusion. Совместно с партнерами – Ростелеком, Tele2, Магнит и Первый ОФД – представим практические результаты в геоаналитике: во фьюжене данных и во фьюжене графовых и гео-алгоритмов, других областях. Также вас ждет демо MLOps в ВТБ и Tele-2 и data science квест

🇷🇺/🇬🇧

🏦 ML in Finance

Data Science is used in applications in financial industry. Most notable examples include credit scoring, stock market forecasting (including HFT), dynamic pricing, client segmentation, demand forecasting. We will invite prominent Russian and international experts from the financial industry (and academia) to present their recent ML and DS applications.

Иван Комаров
@ivankomarov
Ирина Голощапова
@irina_g
🇷🇺

🏭 Manufacturing, Energy and Logistics [industry]

Машинное обучение в реальных секторах экономики - от добычи нефти до генерации энергии и производства стали.

Сергей Свиридов
@ssviridov
🇷🇺

🏥 ML in Healthcare medical imaging and other medical applications

Машинное обучение и анализ данных в медицинских приложениях.

Евгений Бурнаев
@burnaevevgeny
🇷🇺

📄 NLP in industry

Использование обработки естественного языка в практике

Валентин Малых
@madrugado
🇷🇺

🖼️ CV in industry

Хрестоматия разработчика компьютерного зрения: как без боли решить задачу компьютерного зрения и заставить это решение работать в проде.

София Кириллова
@Sonya
🇷🇺

📽 Deep learning for geometric computing

Разработка и использование алгоритмов глубокого машинного обучения для обработки 2D и 3D геометрических данных.

Алексей Артемов
@artonson
Евгений Бурнаев
@burnaevevgeny
🇬🇧

🔐 ML & Security

How ML can impact on information security.

Александра Мурзина
@sasha
🇬🇧

💻 Code Mining

Theoretical and practical approaches to source code and code artifact insights discovering to obtain actionable information about software systems, projects and people.

Алексей Смирнов
@alsmirn
🇷🇺

👮 Antifraud

Индустрия Антифрода/Антиспама/Антивсего: какие есть особенности и как с этим работать

Алексей Тощаков
@toshchakov
🇷🇺

🔮 Interpretable ML

Интерпретация моделей машинного обучения: как объяснить результаты статистических моделей заказчику.

Дмитрий Колодезев
@d_key
Ирина Голощапова
@irina_g
🇷🇺/🇬🇧

🤖 RL

Reinforcement learning in a Nutshell. Games, articles, production - choose wisely.

Сергей Колесников
@scitator
Сергей Свиридов
@ssviridov
🇷🇺

🕵️ Causal Inference in ML

Анализ причинно-следственных взаимосвязей: классические и современные подходы

Ирина Голощапова
@irina_g
🇬🇧

📝 Uncertainty Estimation in ML workshop

A tutorial on uncertainty estimation in ML for a non-research audience. Will cover basics of uncertainty, bayesian methods, ensemble methods, generative methods. Will also cover applications to real-life scenarios.

Андрей Малинин
@Andrey
🇬🇧

🕸️ Graph ML

Intersection of graph theory and machine learning. Overview, SOTA, applications.

Святослав Ковалев
@iggisv9t
Сергей Иванов
@serg
Евгений Бурнаев
@burnaevevgeny
🇬🇧

🎨 ML Art

Machine learning in media art. Dialogue between artists and data scientists.

Александр Грозных
@alg
Тимур Охинько
@metya
Татьяна Зобнина
@tanya.zobnina
🇬🇧

📈 Math Optimization

Mathematical optimization for machine learning tasks: theory and practice

Максим Кочуров
@ferres
Ирина Голощапова
@irina_g
🇷🇺/🇬🇧

🧪 Catalyst Workshop

Catalyst - PyTorch framework for Deep Learning research and development.

Сергей Колесников
@scitator

Conference partners

Media partners

F.A.Q.

Couldn't find the answer to your question on this list? Try asking in the Fest channel in ODS slack! There you can find the latest and most relevant information which then gradually appears on this page.

Where will Online Fest take place?

Tracks are hosted on ods.ai. Fest is livestreamed on our ODS YouTube channel. Videos will be on this channel as well. Networking will be carried out in Spatial.chat and Slack.


When does Online Fest take place?

All key premier activities are on September 19 and 20. Some tracks will keep on goiing throughout September and October. However epic party-hard and must-visits is on September 19 and 20.


Should I register for the Fest?

If you want to chat and get into networking activities — yes, you do. If you are fine with watching YouTube and lectures on your own, then registration is not necessary.

Where should I register for the Fest networking?

Registration and all networking activities are all available only through your ods.ai profile. First, you need to create it. Then, register for the Fest there.

Why so complicated?

Fest is not as trivial as a meetup. You might want to choose you interests, schedule settings for your rooms (hundred or so of them), and much more. All hail the ods.ai platform.

Is participation really free?

Yes. However there are rumors that organizers could trade ones soul for a registration but this is [DATA EXPUNGED].

Any chance for an offline event?

We care about the health and safety of our community members and their relatives. If you wish to organize a small offline meeting in person somewhere, we won’t dissuade you. Neither will we share information about it.

So you are saying there is a chance for offline?

At your own risk, adjusted for your local epidemiological situation. More information about Fest offline gatherings sign up in 2020 can be found in this tutorial from the organizers.