Проектный семинар X5 (МОиВС, 2022)

О курсе

"Забудьте то, чему вас учили, в реальности все иначе," - известная фраза, которая не работает в области DS/ML. На курсе разберем применение машинного обучения в ритейле, как классические модели типа градиентного бустинга становятся палочкой-выручалочкой, обучим аплифты и рексистемы, обсудим, с какими проблемами сталкиваемся, когда имплементируем модели.

Занятия проводятся в Zoom в 19:00 по понедельникам и четвергам в последние 3 учебные недели 5-го модуля

Контакты

Канал курса в TG: channel link

Чат курса в TG: chat link

Преподаватель: Теванян Элен Арамовна @elentevanyan

Ассистент	Контакты
Марк Блюменау	@markblumenau

Материалы курса

Ссылка на плейлист курса на YouTube: https://www.youtube.com/playlist?list=PLmA-1xX7IuzBsemRmiUkaHjFVWOHttY9p

Ссылка на GitHub с материалами курса: [GitHub]

Занятие	Тема	Дата	Материалы для самоподготовки к семинарам	Дополнительные материалы
1 [Запись]	[Слайды] Вводное занятие	03.10.22	Статьи X5Tech на Хабр: Кто для X5 Data-analyst Оптимизационные задачи в ритейле Бутстреп и AB-testing
2 [Запись]	[Слайды] Прогноз метрик	10.10.2022
3 [Запись]	[Слайды] Uplift-моделирование	17.10.2022
4 [Запись]	[Слайды] Look-a-Like моделирование	18.10.2022
5 [Запись]	[Слайды] Рекомендательные системы	20.10.2022
6 [Запись]	Слайды Динамическое ценообразование	02.11.2022
7 [Запись]	Слайды Feature Stores	02.11.2022

Формула оценивания

Оценка = 0.4*О_{Тест 1} + 0.4*О_{Тест 2} + 0.2*О_ДЗ

• Тест 1, Тест 2 - небольшие тесты по темам занятий в асинхронном формате
• ДЗ - небольшая практическая работа по теме курса

Домашние задания

1. Тест 1, выдан 17.10.22, дедлайн - 27.10.22 в 23:59
2. Тест 2, выдан 16.11.22, дедлайн - 27.11.22 в 23:59
3. Домашнее задание: [Ноутбук] [Данные], выдано 17.10.22, дедлайн - 05.11.22 в 23:59