Data Analytics Forum 2021

Czy jesteś gotowy na nowe wyzwania?

Data rozpoczęcia:
27.04.2021
Data zakończenia:
28.04.2021

1 140 zł za osobę + 23% VAT

przy zgłoszeniu do 14 kwietnia

1 290 zł za osobę + 23% VAT

przy zgłoszeniu po 14 kwietnia


Liczba uczestników

+ 23% VAT

Program

Dzień I
Wtorek
27 kwietnia 2021
09:45

Czas na logowanie

09:55

Oficjalne rozpoczęcie. Powitanie uczestników i prelegentów. Informacje techniczne dot. korzystania z platformy.

Agnieszka Spychała, project manager, dział konferencji i szkoleń, dziennik "Rzeczpospolita"

10:00

Data Science, jeszcze innowacja, czy już powszechność?

Krzysztof Sienicki, Data Science Manager at Roche

•    Wszystko zaczyna się od... problemu biznesowego  
•    Nie wystarczy prototypować, czyli czas na MLOps
•    Systematyzacja pracy Data Scientistów
•    Współpraca w globalnym środowisku
 

11:05

Przewidywanie przyszłości - jak analityka predykcyjna i sztuczna inteligencja rozwiązuje problemy przedsiębiorstw

Piotr Lipnicki, Chief Technology Officer, ReliaSol

•    Dane  - nieograniczony potencjał możliwości
•    Operacjonalizacja procesów przedsiębiorstw - konieczność czy moda?
•    Analityka predykcyjna a wyzwania w czasie i po pandemii 
 

12:05

Przerwa

12:20

Od prototypu do rzeczywistości. Droga do skutecznego wdrożenia prawdziwie innowacyjnych rozwiązań opartych na Big Data i AI.

Łukasz Czarnecki, AI / Data Science Consultant, Amazon Web Services

•    czego nie daje nam prototyp?
•    jak przygotować się do dalszej drogi?
•    niespodzianki i przeszkody po drodze,
•    życie nie kończy się na wdrożeniu.
 

13:25

Wykorzystanie analityki danych w audycie wewnętrznym

Marcin Pycka, Head of Audit Analytics and Big Data Office, Bank Pekao

•    statystyczne metody analizy danych wykorzystywane w audycie,
•    elementy uczenia maszynowego wykorzystywane w audycie,
•    wykorzystanie technik Big Data w audycie.
 

14:25

Przerwa

14:40

Jak analogowe mózgi radzą sobie w cyfrowym świecie GRA EDUKACYJNA prezentacja oparta na przykładzie danych wygenerowanych przez użytkowników w trakcie gry

Paweł Godula, Head of Data Science, AdColony

•    jak układać procesy decyzyjne w organizacji, aby maksymalnie wykorzystać różnorodność opinii w zespole,
•    zarządzanie sztuczną inteligencją do zastosowania w zarządzaniu zespołem.
 

15:30

zakończenie I dnia Forum

Dzień II
Środa
28 kwietnia 2021
09:45

Czas na logowanie

10:00

Budowa Data Driven Company – cyfrowa transformacja Link4.

Łukasz Michalczyk, Chief Data Officer, Dyrektor Centrum Danych i Zaawansowanej Analityki w Link4

•    nasza strategia Data Driven Company,
•    główne obszary transformacji,
o    jak zbudowaliśmy,
o    jakie podejście,
o    jakie narzędzia,
•    analityczny silnik rekomendacji oparty o uczenie maszynowe – jedna z naszych inicjatyw.
 

11:00

Zjednoczone Siły Danych OLX, czyli “Operacja Segmentacja B2C” - Synergia danych ilościowych i jakościowych

Tomasz Jamiński, Data Science Senior Manager, OLX, Poznań , Matylda Szmukier, Lead Product Researcher, OLX, Lizbona , Katarzyna Kaliszewska-Czeremska, Senior IT Professional, Roche Polska

•    w OLX zwykliśmy o sobie mówić, że jesteśmy przerośniętym startup-em. Dlaczego? Ponieważ mimo dużych rozmiarów organizacji, zachowujemy zwinność myślenia i kładziemy nacisk na projektowanie rozwiązań wokół potrzeb użytkowników. Proces dojrzewania organizacji wymusza jednocześnie potrzebę strukturyzacji poszczególnych obszarów, takich jak wsparcie naszych klientów biznesowych. 
•    w ramach projektu “Operacja Segmentacja B2C” połączyliśmy siły zespołów UX Research i Data Science. Synergia danych ilościowych i jakościowych pozwoliła nam na stworzenie grup użytkowników biznesowych w oparciu o zachowanie (odpowiedź na pytanie “co?”) oraz dogłębne zrozumienie potrzeb (odpowiedź na pytanie “dlaczego?”). 
•    owoce projektu wspierają działania zespołu odpowiedzialnego za rozwój produktu, strategię, marketing i sprzedaż.
 

12:00

Przerwa

12:15

Sztuczna inteligencja dla zwykłych śmiertelników

Konrad Banachewicz, Lead Data Scientist at eBay

•    handel elektroniczny rośnie dynamicznie – a od startu pandemii jeszcze szybciej,
•    firmy konkurują o skonczona pulę klientów – I każdy chciałby się wyróżnić. Ale jak?
•    wszyscy mówią o sztucznej inteligencji, na ogół nie ma to związku z praktyką w biznesie: z jednej strony zabawkowe przykłady, z drugiej wyspecjalizowane zastosowania,
•    używając metod AI mozna sprofilować treści dla konkretnego użytkownika,
•    nie trzeba do tego budżetu na poziomie Google’a czy FB: wystarczy narzędzia open source,
•    use case: spersonalizowane rekomendacje dla klientów platformy e-commerce.
 

13:15

Prosty przepis na porażkę w projektach Machine Learning – ucz się na błędach innych

Łukasz Grzybowski, Head of Machine Leargning, STX Next

•    w jakie pułapki najczęściej wpadają projekty uczenia maszynowego,
•    czym ML różni się od „tradycyjnego programowania” i dlaczego to może pogrążyć Twój projekt?
•    jak zminimalizować ryzyko na jakie narażasz się inwestując w ML?
 

14:15

Przerwa

14:30

Data & AI a pandemia. W jakie technologie należy zainwestować w czasie kryzysu

Anna Kulesza, Analytics Channel Sales IBM Polska i Kraje Bałtyckie , Katarzyna Grzejszczyk, Analytics Channels Sales w IBM

•    wyzwania dla firm w sytuacji kryzysowej
•    wybrane najciekawsze rozwiązania Data & AI
 

15:10

Zakończenie Forum Data Analytics