Как использовать JupyterHub на 100% на примере ML-школы DataGym и Lamoda, П. Ермаков. PyDaCon meetup

22 июня Mail.ru Group прошел 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.
«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.
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.
ПРОДОЛЖЕНИЕ - В ПЕРВОМ КОММЕНТАРИИ.
___
ТЕХНОСТРИМ - образовательный канал для IT специалистов.
___
ПОДПИСЫВАЙСЯ, ЕСЛИ ТЕБЕ ИНТЕРЕСНО УЗНАТЬ:
✔ как наши преподаватели - топовые специалисты Mail.Ru Group руководят разработкой в таких проектах, как Почта, ВКонтакте, Облако, Maps.me, Одноклассники, и решают сложные задачи каждый день
✔ реальные примеры из практики с анализом их достоинств и недостатков
✔ современные технологии, которые применяются в проектах-лидера Рунета
✔ о митапах, мастер-классах, вебинарах и других мероприятиях, которые проводятся на базе вузов и Mail.Ru Group.
Нажмите здесь для подписки ‣ www.youtube.com...
Все наши лекции проходят в ведущих вузах страны: МГУ, МГТУ, МФТИ, МИФИ, СПбПУ.
___
ТЫ СТУДЕНТ?
Вступай в наши образовательные проекты и участвуй в чемпионатах. Лучшие студенты получают возможность стажировки в Mail.Ru Group. Отбор - каждые полгода!
Технопарк при МГТУ им. Баумана ‣ park.mail.ru
Техносфера при МГУ им. Ломоносова ‣ sphere.mail.ru
Технотрек при МФТИ ‣ track.mail.ru
Техноатом при МИФИ ‣ technoatom.mai...
Технополис при СПбПУ ‣ polis.mail.ru
Чемпионаты для программистов ‣ cups.mail.ru/
Mail.Ru Group для образования ‣ mrgforedu

[@vkteamchannel]

- «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 TH-cam, 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?