Data Science UA

Найскладніші алгоритми, революційні винаходи та технології – всі ці складні речі, що складаються зі сотень і навіть тисяч простих компонентів, що разом створюють синергію. Розуміння та створення таких проектів залежить від можливості декомпозиції та спрощення. 14 березня на Data Science UA Conference ми детально розберемо досвід інженерів, product-менеджерів та інвесторів у data science-продуктах.

Технічний потік

Workflow data science-проектів. Оптимізація датасетів та валідація рішень, побудова архітектури та інтеграція в існуючі продукти. Проблеми навчання та підвищення експертності.

Бізнес потік

Шлях від проблеми до рішення в продукті. Питання імплементації та доцільності Data Science у різних сферах. Труднощі формування команд, вартість та оцінка проектів.

Воркшопи

Можливість отримати реальні практичні інсайти за короткий проміжок часу під керівництвом провідних інженерів.

Панельна дискусія

'Simplify the World with AI'

Спікери

Mohamed-Achref Maiza
Mohamed-Achref Maiza
Senior Data Scientist, Renault Digital Оптимізація мультилейбелінгової класифікації та оркестрування за допомогою TFX та Kubeflow пайплайнів

Бізнес потік

Мова доповіді: англійська.

Мохамед-Ахреф має освіту у галузі компютерних наук та інженерії. Він працював над deep learning програмами для діагностики автомобілів та перевірки якості візуального контролю.

Розмова піде про такі технічні аспекти, як стратегії оптимізації втрат, математичні властивості, налаштування гіперпараметрів, компоненти для автоматизації пайплайнів ML, застосування для діагностики автомобілів та класифікація зображень за допомогою нейронних мереж.

Mohamed-Achref Maiza
Senior Data Scientist, Renault Digital Оптимізація мультилейбелінгової класифікації та оркестрування за допомогою TFX та Kubeflow пайплайнів
Luis
Dr. Luis Moreira-Matias
Head of Data Science, KreditechTop Deadly Sins of Applied Machine Learning in Finance

Бізнес потік

Мова доповіді: англійська.

Luis має докторський ступінь з машинного навчання, а його історію публікацій(50+) можна побачити на основних майданчиках Data Science у всьому світі, таких як KDD, AAAI, IEEE TKDE або ECML / PKDD. Його шлях в індустрію можна спостерігати у впровадженні методів ML в комерційну продукцію з доведеною додатковою вартістю в усіх галузях фінансів, роздрібної торгівлі та енергетики - від EMEA до APAC. Варто відзначити його нетипову манеру подачі комплексних концептів AI, також його регулярно запрошують на конференції по всьому світу (починаючи від Брісбена, Австралія до Лас-Пальмас, Іспанія).

У цій доповіді Luis розкриє загальну проблему, пов'язану із реалізацією прикладних проектів DS фінансах, та деякі найсучасніші рішення, які запропонувала його команда.

Dr. Luis Moreira-Matias
Head of Data Science, KreditechTop Deadly Sins of Applied Machine Learning in Finance
Borys_Pratsiuk
Борис Працюк
CTO, Scalarr Розгортання та налаштування продакшн пайплайнів для постійного перетренування ML моделей

Технічний потік

Мова доповіді: українська.

Закінчив з відзнакою кафедру фізичної та біомедичної електроніки КПІ у 2007 році за спеціальністю “Фізична та біомедична електроніка”, а у 2012 році захистив дисертацію на факультеті електроніки в КПІ.

Борис працює CTO у компанії Scalarr.

Він розповість, чому навчання моделей ML не є основним завданням для розгортання моделі у продакшн.
Покаже, як у Scalarr розгортали Kubeflow і чому обрали саме його.
А також розповість про реальний випадок того, як це змінює філософію команди ML та як вони пишуть більш стандартний код для деплою.

Борис Працюк
CTO, Scalarr Розгортання та налаштування продакшн пайплайнів для постійного перетренування ML моделей
Obiednikov
Олександр Обедніков
Software Development Manager at Research department15 татуювань CV інженера та менеджера

Бізнес потік

Мова доповіді: англійська.

Олександр має великий досвід в області аналізу звуку та комп’ютерного зору, класичному Machine Learning і Deep Learning. Раніше викладав машинне навчання в LITS Kharkiv і проводив воркшопи в CS@UCU, KWSchool з аналізу даних.

Є книга «45 татуювань менеджера» від М. Батирєва, що складається з 45 засвоєних уроків, так сказати, «татуювань» менеджера.

Я не Максим Батирєв. Я більш ідентифікую себе як інженер, ніж менеджер. Тому буду мати лише 15 татуювань — інженера та голови відділу Computer Vision.

Моя доповідь — 15 історій з особистого досвіду, а також досвіду моїх колег про те, як:
- створити чудовий продукт на основі комп’ютерного зору або даних іншого типу;
- вийти в продакшн, та що робити у ньому надалі, перенавчання моделей;
- організувати роботу R&D, залежно від розміру команди чи компанії;
- тестувати алгоритми машинного навчання та QA, та просвітлю щодо багатьох інших прикладних областей, що знаходяться поза кодом.

Це не типова технічна доповідь. У ній не буде жодного рядку коду чи архітектури, але я все ж рекомендую її технічним і не технічним спеціалістам. Доповідь покриє весь цикл розробки: від продуктового бачення до сапорту фічи на продакшені. Інакше кажучи, я розраховую, що аудиторія вже вміє писати код чи тренерувати моделі, і в доповіді сфокусуюся на всьому, що поза цим.

Олександр Обедніков
Software Development Manager at Research department15 татуювань CV інженера та менеджера
Vladislav-Zavadskyy
Владислав Завадський
Head of Research, NeoRender Анімовані нейронні 3D моделі

Технічний потік

Мова доповіді: українська.

Владислав навчався в КПІ на факультеті інформатики та обчислювальної техніки, захистив дипломну роботу на тему Neural Architecture Search з використанням Reinforcement Learning.

Зараз працює над створенням ефективних нейронних репрезентацій скалярних полів. На попередніх проектах працював над задачами Computer Vision (в основному з генеративними моделями), NLP та аналізом часових рядів.

Зараз полігональні меші є основним способом репрезентації 3D моделей. За час їх існування вже було розроблено чимало оптимізацій для їх ефективної растеризації. Однак, у них досі є чимало слабких сторін, які обмежують можливості їх застосування.

У NeoRender працюють над створенням нового способу репрезентації 3D моделей, який буде позбавлений цих недоліків. Під час доповіді Владислав покаже частину того, чим займається NeoRender, на прикладі анімованої 3D моделі людини. Розкаже, як конвертувати текстуровані 3D моделі в нейронні мережі, які можна ефективно растеризувати та використовувати для апроксимації фізичних взаємодій у різних конфігураціях.

Владислав Завадський
Head of Research, NeoRender Анімовані нейронні 3D моделі
Furko Roman
Роман Фурко
Software Engineer, Snap Inc Проблеми трекінгу рук на мобільних пристроях

Технічний потік

Мова доповіді: російська.

Роман навчався в КНУ ім Тараса Шевченка, факультет кібернетики, спеціальність Математична інформатика.
Працював над трекінгом і сегментацією об'єктів.

Ми хотіли б обговорити проблеми щодо трекінгу рук на мобільних пристроях.
З якими викликами ми стикалися:
- Модельні критерії (обчислювальний бюджет, розмір моделі, точність, стійкість, тимчасова узгодженість)
- Дані ( синтетичні дані, реальні дані, об'єднання різних даних)
- Трейд оф у продукті (рішення для конкретного випадку, різні випадки використання з прикладами, апріорна інформація)
Ми детально поговоримо про проблеми та запропонуємо можливі рішення.

Роман Фурко
Software Engineer, Snap Inc Проблеми трекінгу рук на мобільних пристроях
Раід Арфуа
Senior Machine Learning Engineer, SoftConstructТрекінгова система на основі нейронних мереж у спорті

Технічний потік

Мова доповіді: українська.

Займався проектами, пов'язаними з рекомендаційними системами, комп’ютерним зором та великими даними. Має два магістерські ступені з математики та економіки. Прагне використовувати моделі машинного навчання найбільш ефективним чином. Має чимало інтересів у науці, філософії, спорті та застосовує це в щоденній роботі.

Трекінг складних об'єктів у спорті потребує комплексних підходів. Зокрема, як скомбінувати кілька нейронних мереж для вирішення різних підзадач в рамках однієї багатомодульної системи: детекція об'єктів, класифікація, кластеризація. Як використати доменну експертизу для покращення точності системи. Які методи обробки відео окрім нейронних мереж дозволяють покращити швидкість і точність трекінгу об'єктів. Як тестувати окремі модулі та систему в цілому. Розглянемо приклади на відео з футбольних матчів.

Раід Арфуа
Senior Machine Learning Engineer, SoftConstructТрекінгова система на основі нейронних мереж у спорті
Muntaniol
Марина Мунтаніол
Старший консультант практики People Advisory Services, EY в УкраїніДані рулять - вплив Data Science на бізнес

Бізнес потік

Мова доповіді: українська.

Марина очолює напрям Digital HR та фокусується на організаційній ефективності та
управлінні людськими ресурсами. Марина приєдналася до EY у 2015 році. Вона
спеціалізується на аналізі ефективності процесів, автоматизації в HR, розробці стратегії, порівняльному аналізі та відборі провайдерів ІТ-систем в HR, діагностиці й удосконаленні організаційних структур і процесів компанії.

Марина консультує компанії з питань створення ціннісної пропозиції та бренду роботодавця, проводить ряд досліджень у сфері інтегрованого управління талантами.
Марина має диплом НТУ «КПІ імені Ігоря Сікорського» за спеціальністю «Економічна кібернетика».

Доповідь Юлії та Марини буде присвячена даним, як одному із головних рушіїв зростання бізнесу на сьогодні. Консультанти зроблять короткий екскурс у сучасні виклики та рівень технологічності в бізнесі, розглянуть приклади основних запитів великого та середнього бізнесу у розрізі технологій та аналітики. Також колеги презентують кейси реалізації локальних та глобальних проектів EY, зокрема у сфері управління людьми.

Марина Мунтаніол
Старший консультант практики People Advisory Services, EY в УкраїніДані рулять - вплив Data Science на бізнес
Holovko
Юлія Головко
Менеджер практики People Advisory Services, EY в УкраїніДані рулять - вплив Data Science на бізнес

Бізнес потік

Мова доповіді: українська.

Юлія приєдналася до компанії EY в 2014 році. Вона спеціалізується на дослідженні ринку праці та управлінні людськими ресурсами.
Юлія проводить огляди заробітних плат і компенсацій в Україні та країнах СНД, розробляє грейдингові структури оплати праці, має досвід підготовки аналітичних звітів та досліджень у сфері інтегрованого управління персоналом, HR-аудиту та розробки програм короткострокового та довгострокового стимулювання співробітників, створення навчальних програм.
Юлія отримала диплом за спеціальністю «Економіка підприємства» у Київському
національному університеті імені Тараса Шевченка.

Доповідь Юлії та Марини буде присвячена даним, як одному із головних рушіїв зростання бізнесу на сьогодні. Консультанти зроблять короткий екскурс у сучасні виклики та рівень технологічності в бізнесі, розглянуть приклади основних запитів великого та середнього бізнесу у розрізі технологій та аналітики. Також колеги презентують кейси реалізації локальних та глобальних проектів EY, зокрема у сфері управління людьми.

Юлія Головко
Менеджер практики People Advisory Services, EY в УкраїніДані рулять - вплив Data Science на бізнес
Sokolov
Михайло Соколов
CTO, Dex Technologies17 витончених способів вистрілити собі в ногу при розробці систем вiдповiдей на запитання

Технічний потік

Мова доповіді: українська.

Михайло — фахівець з інформаційних стратегій, NLP експерт і системний архітектор. Успішно реалізовані десятки великих проектів, у тому числі проекти для уряду США і досягутi результати найсучаснішого рівня в системах вiдповiдей на запитання.

Він керує data science R&D компанією координує діяльність декількох компаній в області розробки і постачання програмного забезпечення та рішень для штучного інтелекту для ІТ, охорони здоров'я, фінансів, кібербезпеки та інших сфер.

У своєму виступі він розповість про найбільш поширені підводні камені при розробці систем відповідей на загальні і специфічні для домену питання. У доповіді також описуються 17 корисних моделей того, як уникнути цих підводних каменів. Крім того, ви дізнаєтеся, як управляти проектуванням, функціональністю, автоматизацією, масштабованістю і зниженням витрат для систем відповідей на питання. Презентація також допоможе вам зрозуміти найбільш поширені експлуатаційні аспекти систем запитань-відповідей. Для широкої аудиторії ці знання можуть бути екстрапольовані на NLP і програмну інженерію в цілому.

Михайло Соколов
CTO, Dex Technologies17 витончених способів вистрілити собі в ногу при розробці систем вiдповiдей на запитання
Микола Максименко
R&D Director at SoftServeОб'єднуючи Квантові Обчислення і Машинне Навчання в Tensor Flow

Технічний потік

Мова доповіді: українська.

Микола Максименко – R&D Director у SoftServe. Розвиває розробку та дослідження у напрямку прикладної науки, ШІ, людино-машинної взаємодії та сенсорних технологій. До того як приєднатись до SoftServe займався науковими дослідженнями в Інституті комплексних систем Макса Планка (Німеччина) та в Інституті Вайцмана (Ізраїль).

Квантове обчислення має багато потенціалу для більшості обчислювально інтенсивних областей, але поки що більшість нових алгоритмів тестуються на класичних симуляторах квантових процесорів.
Tensor Networks виступає рушійною силою, що забезпечують ефективне стиснення квантового стану та маніпуляції з квантовими вентилями.
З іншого боку, Tensor Networks можна розглядати як новий об’єкт для машинного навчання, в деяких випадках - більш виразний, ніж Deep Neural Networks. Він дозволяє стиснути існуючі архітектури DNN та прискорити час виводу.

Я розповім, що таке Tensor Networks з точки зору фізики для машинного навчання та стиснення DNN. Також наведу приклади, використовуючи бібліотеку Tensor Networks поверх Tensor Flow.

Микола Максименко
R&D Director at SoftServeОб'єднуючи Квантові Обчислення і Машинне Навчання в Tensor Flow
Олександр Гончар
Co-Founder та CTO, Neurons LabЧому ваші найкращі алгоритми не можуть прогнозувати фінансові ринки

Воркшоп

Мова доповіді: російська.

Прогнозування фінансових ринків за допомогою математики та алгоритмів - спокуслива ідея, що постійно закликає як найкращі мізки планети, так і довірливих простачків витрачати багато часу на пошук того самого “святого Граалю”.

Сьогодні ж, найпопулярнішою “лопатою” для пошуку золота стало машинне навчання, яке вже показало приголомшливі результати у розумінні зображень, звуків та мови. Великі хедж фонди як Renaissance, Citadel, Two Sigma з мільярдами доларів під управлінням також роблять ставку на машинне навчання. Але у більшості випадків, найкращі алгоритми розроблені топовими вченими не працюють коли мова йде про прогнозування фінансових ринків.

Після воркшопу у вас будуть не лише практичні навички для роботи з фінансовими часовими рядами, а і поглиблене розуміння пайплайну машинного навчання як такого, що буде корисним не лише у фінансах, а і медичних, воєнних та інших задачах де ціна помилки є дуже високою.

Олександр Гончар
Co-Founder та CTO, Neurons LabЧому ваші найкращі алгоритми не можуть прогнозувати фінансові ринки
Сергій Тюрін
Data Scientist, Data Science UAСтворення веб-додатку для DS-матеріалів за допомогою Streamlit

Воркшоп

Мова доповіді: російська.

Сергій - дата саентист з глибоким розуміння бізнесу. Він працював над багатьма ML / DL проектами, такими як: оптимізація цін, прогнозування продажів та передбачення відтоку клієнтів.

Flask - не єдиний!
Отже, ви створили свою модель в Jupyter Notebook, що робити далі? Як створити для неї інтерфейс, щоб інші люди могли використовувати її як веб-сервіс?
Streamlit - бібліотека з відкритим кодом, що дозволяє швидко перетворити чисті сценарії Python в додаток без будь-яких «знань про створення додатків». Не потрібно писати бекенд, визначати маршрути та обробляти HTTP-запити.
Я розповім як створити веб-сервіс для своїх даних за години, а не за дні, використовуючи Streamlit.

Сергій Тюрін
Data Scientist, Data Science UAСтворення веб-додатку для DS-матеріалів за допомогою Streamlit

Панельна дискусія ‘Simplify the World with AI’

Nika
Вероніка Тамайо Флорес
Head of Consulting, Data Science UA Модератор

Панельна дискусія

Мова доповіді: російська.

У 2018 році закінчила IE Business School (Іспанія) за спеціальністю Business Analytics and Big Data. У минулому працювала в маркетинговій та діджитал аналітиці для рітейлу. Вероніка керує проектами із запровадження технологій data science та business intelligence в компаніях. Основна експертиза – бізнес аналіз, бізнес переклад (поєднання бізнесових та технічних навичок), ведення аналітичних проектів та розвиток бізнесу.

Вероніка Тамайо Флорес
Head of Consulting, Data Science UA Модератор
Guts
Юрій Гуц
Machine Learning Engineer, DataRobot

Панельна дискусія

Мова доповіді: українська.

Юрій Гуц — Machine Learning Engineer в компанії DataRobot, спеціаліст із 10-річним досвідом в data science та архітектурі програмного забезпечення. Юрій цікавиться практичним впровадженням DS-рішень, automated machine learning, прогнозуванням часових рядів, обробкою усної та письмової природної мови. Викладає штучний інтелект і ML в УКУ, змагається на Kaggle. Очолював кілька data science і інженерних команд в Україні.

Юрій Гуц
Machine Learning Engineer, DataRobot
Medvedskyy_E
Євген Медведський
CEO, IWIS

Панельна дискусія

Мова доповіді: українська.

Євген допомагає іншим компаніям та командам оновити їх бізнес, зробити його цифровим та сучасним. У сфері ІТ понад 16 років.
З 2008 до 2013 року працював керівником ІТ-підрозділів у Allianz Insurance, Generali PPF Insurance Group та ЕвроАссистанс. З 2013 року був керівником ІТ департаменту мережі кінотеатрів Планета кіно.

З 2017 року — співзасновник компанії IWIS. Основною метою якої є допомога іншим компаніям з наданням клієнту цілісного рішення, а не лише окремого компоненту. Використовуючи для цього всі необхідні напрямки роботи: консалтинг, веб-розробка, мобільна розробка, data science.

Євген Медведський
CEO, IWIS
Kuprienko
Сергій Купрієнко
General Manager of Research

Панельна дискусія

Мова доповіді: російська.

Сергій очолює науково-дослідний відділ компанії, що займається розумними дзвінками. До цього він будував системи комп'ютерного зору та розпізнавання тексту, що працюють на ARM.

Сергій Купрієнко
General Manager of Research
Nevyadomsky
Костянтин Невядомський
Партнер, керівник практики консультаційних послуг, EY в Україні

Панельна дискусія

Мова доповіді: російська.

Костянтин має більше 25 років досвіду консультування бізнесу. Він спеціалізується на трансформації бізнесу, впровадження ІТ-рішень для автоматизації бізнесу, аналітиці та управлінні даними, управлінні змінами та ризиками, розробці ІТ-стратегій, реінженирингу бізнес-процесів та стратегій.

Портфоліо Костянтина містить такі проекти: побудова IT-стратегії та IT-архітектури, розробка операційних моделей та систем управління, управління масштабними проектами впровадження систем ERP та інших інформаційних систем, трансформація бізнесу та окремих функцій (включаючи ІТ).

Костянтин - досвідчений тренер і модератор. Закінчив Київський Державний Економічний Університет по спеціальності «Фінанси та Кредит».

Костянтин Невядомський
Партнер, керівник практики консультаційних послуг, EY в Україні

Ведучі

Daniel Che
Comandante, Che – Guerrilla Marketing

Daniel Che
Comandante, Che – Guerrilla Marketing
Jane Klepa
Executive director, 1991 Open Data Incubator

Jane Klepa
Executive director, 1991 Open Data Incubator

Програма

Технічний потік

Бізнес потік

Воркшопи

Реєстрація

9:00 — 10:00

Відкриття конференції

10:00 — 10:35

Відкриття потоку

10:40 — 10:45

Відкриття потоку

10:40 — 10:45

17 витончених способів вистрілити собі в ногу при розробці систем відповідей на запитання

УКР

Михайло Соколов

CTO
Dex Technologies

10:45 — 11:30

Оптимізація мультилейбелінгової класифікації та оркестрування за допомогою TFX та Kubeflow пайплайнів

AНГ

Mohamed-Achref Maiza

Senior Data Scientist
Renault Digital

10:45 — 11:30

Кава-брейк

11:30 — 11:50

Поєднуючи квантовий комп’ютинг та машинне навчання у Tensor Flow

УКР

Микола Максименко

Director of Research and Development
SoftServe

11:50 — 12:35

Незабаром оголосимо спікера

Анімовані нейронні 3D моделі

УКР

Владислав Завадський

Head of Research
NeoRender

12:45 — 13:30

Смертельні гріхи прикладного машинного навчання у фінансах

AНГ

Dr. Luis Moreira-Matias

Head of Data Science
Kreditech

12:45 — 13:30

Створення веб-додатку для DS-матеріалів за допомогою Streamlit

РОС

Сергій Тюрін

Data Scientist
Data Science UA

11:40 — 13:30

Обід

13:30 — 14:30

Проблеми трекінгу рук на мобільних пристроях

РОС

Роман Фурко

Software Engineer
Snap Inc

14:30 — 15:15

15 татуювань CV інженера та менеджера

AНГ

Олександр Обедніков

Research
SDM

14:30 — 15:15

Трекінгова система на основі нейронних мереж у спорті

УКР

Раід Арфуа

Senior Machine Learning Engineer
SoftConstruct

15:25 — 16:10

Дані рулять - вплив Data Science на бізнес

УКР

Юлія Головко

Manager, People Advisory Services
EY

Марина Мунтаніол

Senior Consultant, People Advisory Services
EY

15:25 — 16:10

Coffee break

16:10 — 16:30

Розгортання та налаштування продакшн пайплайнів для постійного перетренування ML моделей

УКР

Борис Працюк

CTO
Scalarr

16:30 — 17:15

Незабаром оголосимо спікера

Чому ваші найкращі алгоритми не можуть прогнозувати фінансові ринки

РОС

Олександр Гончар

Co-Founder & CTO,
Neurons Lab

14:30 — 16:20

Панельна дискуссія

Вероніка Тамайо Флорес

Head of Consulting
Data Science UA

Moderator

Юрій Гуц

Machine Learning Engineer
DataRobot

Євген Медведський

CEO
IWIS

Сергій Купрієнко

General Manager of Research

Костянтин Невядомський

Partner, Advisory Services Leader
EY

17:30 — 19:00

Квитки

Standard
2400
1 лютого – 29 лютогоПридбати
Last chance
2700
1 березня – 14 березняПридбати

Спільнота

Стати партнером

Медіа акредитація

Стати волонтером

Partners

Партнер бізнес потоку

EY

Золотий партнер

Provectus

Срібні партнери

Pavlenko Legal Group
Snap
SoftServe
Dev
n-ix
Exadel logo

Офіс-партнер

CQ_logo

HR-партнер

work-ua

Книжковий партнер

BBB

Урбаністичний партнер

pix

Інфопартнери

Data Art logo
CBS
ITVDN
Data Science Digest
Confaua
Intellias
ITEM
jooble
Neurons lab
utew
AI Booster
rr
Netrocket

Поширені запитання

Перегляньте відповіді на поширені запитання. Не можете знайти відповідь на ваше запитання? Зв'яжіться з нами.

Коли та де відбудеться конференція?

Конференція відбудеться 14 березня, з 10:00 до 19.00 в Oasis concert hall, м. Київ, вул. Липківського, 1А.

Початок реєстрації — о 9:00.

Найближча станція метро — Вокзальна.

Які існують знижки на квитки?

Студентам та викладачам ми надаємо знижку 25%
На пошту info@data-science.com.ua необхідно надіслати фото студентського квитка або документу, який підтверджує, що ви працюєте викладачем. У відповідь ми надішлемо вам промокод, який потрібно застосувати під час купівлі квитка.

Групові знижки 
5% — від 2 квитків, 7% — від 3 квитків, 10%— від 5 квитків. На сторінці продажу квитків потрібно обрати бажану кількість квитків, знижка застосується автоматично.

Знижки не діють на ціну «First 50».

Як отримати рахунок для безготівкової оплати?

Щоб придбати квитки за допомогою безготівкового розрахунку від компанії,
надішліть лист на info@data-science.com.ua з необхідною інформацією:
– Юридична назва компанії
– Дані для створення квитка (ім’я, прізвище, телефон, позиція, пошта)
– Реквізити компанії та кількість квитків

Знижки: 

5% — від 2 квитків, 7% — від 3 квитків, 10%— від 5 квитків.
25% — для студентів та викладачів.

Де дізнатися інформацію про спікерів?

Дізнатися більше про теми та біографію доповідача можна натиснувши на фото спікера. 

Воркшопи. Яке ПО потрібно завантажити?

Попередньо реєструватися на воркшопи не потрібно. Щоб дізнатися про тему воркшопу та необхідне ПО, натисніть на фото спікера.  Під час конференції проходитимуть 2 воркшопи по 2 години кожен.

Для участі обов’язково потрібно мати власний ноутбук.

Кава брейки та ланч

Під час конференції буде 2 кава брейки та ланч із вегетаріанськими та м’ясними стравами.

Контакти

Локація

Oasis concert hall Kyiv

Київ, вул. Липківського, 1А
РК «Ультрамарин», 3-й поверх

Метро Вокзальна

Зв'яжіться з нами

info@data-science.com.ua

+38 099 055 23 92

Facebook-подія

Переглянути