Сервис может содержать контент, не предназначенный для несовершеннолетних, в том числе упоминающий о наркотических средствах, психотропных веществах и их аналогах, незаконное потребление которых причиняет вред здоровью, их незаконный оборот запрещен и влечет установленную законодательством ответственность.
©2025, ООО «Звук» является аккредитованной ИТ-компанией, ОКВЭД 62.01: разработка программного обеспечения. ПО ООО «Звук» состоит в реестре отечественного ПО: №16328 от 23.01.2023. В Сервисе применяются рекомендательные технологии в соответствии с

Правилами

Подкаст Machine Learning Podcast

Machine Learning Podcast

Подкаст  ·  8 июля  ·  59 мин

#027 ML Петр Ермаков. ODS - русскоязычное сообщество дата-сайентистов

Эпизод подкаста #027 ML Петр Ермаков. ODS - русскоязычное сообщество дата-сайентистов

Слушать эпизод

#027 ML Петр Ермаков. ODS - русскоязычное сообщество дата-сайентистов

Machine Learning Podcast
Всегда полезно иметь доступ к сообществу профессионалов и любителей темы, которая входит в круг ваших интересов. Профессионалы и любители данных, машинного обучения, искусственного интеллекта и так далее в русскоязычном сегменте имеют крутейшее сообщество, известное как Open Data Science или ODS. В этом выпуске поговорили с Петром Ермаковым - основателем школы машинного обучения DataGym и Senior Data Scientist компании lamoda - о том, как появился ODS, как развивался, зачем туда вступать, как там себя вести и какую пользу можно извлечь из участия в сообществе. Также вы узнаете зачем анализировать профили ВКонтакте и PornHub, как заниматься Data Science если вокруг тебя только волки, как "отжать" у мэйла сайт крупного митапа и как понять, что ты деградируешь, анализируя данные с фитнес-браслетов. Ссылки выпуска: ODS (https://ods.ai/) Статья на Хабре "Уроки участия в хакатоне «Dota Science» в рамках «Data Fest 2»" (https://m.habr.com/ru/post/278785/) Школа машинного обучения DataGym (https://datagym.ru/) Телеграм-канал Петра (http://t.me/powerofdata) Буду благодарен за обратную связь! Оставляйте ваши комментарии там, где можно. Например, в Apple Podcasts. Они помогут сделать подкаст лучше! Напишите что вам было понятно, что не очень, какие темы раскрыть, каких гостей пригласить, ну, и вообще в какую сторону катить этот подкаст :) Подписывайтесь на телеграм-канал "Стать специалистом по машинному обучению" (https://t.me/toBeAnMLspecialist) Телеграм автора подкаста (https://t.me/kmsint) Со мной также можно связаться по электронной почте: kms101@yandex.ru Также теперь подкаст можно найти на YouTube (https://www.youtube.com/channel/UCzvfXLNpB2Bbf32dc7a8oDQ?) и Яндекс.Музыке https://music.yandex.ru/album/9781458 Music by Audionautix.com