Сергей Шашев
NAUMEN, Москва

Прокачиваем информационные системы с помощью data science

Аналитики только начинают осознавать возможности практического применения data science для систем, с которыми они сталкиваются в своей повседневной работе. Инженеры data science пишут множество статей про алгоритмы, машинное обучение, лингвистику  - но крайне редко с конкретными примерами в разрезе автоматизации бизнес-процессов.   Мне посчастливилось поработать и со стороны классического бизнес-аналитика, и со стороны руководителя группы data science инженеров, поэтому я хочу рассказать  на понятном  для аналитиков языке о практическом применении data science в обычных информационных системах.


В своем докладе я расскажу,  как мы прокачиваем информационные системы Минобрнауки и чего нам уже удалось достичь:

  • смысловой антиплагиат с учетом особенностей предметной области
  • поисковая система с элементами вычислительной лингвистики
  • представление организаций в виде набора компетенций
  • поддержка принятия решений по научно-техническим инициативам
  • поддержка научно-технической экспертизы проектов


Уровень сложности
Секционный доклад (40 мин)

Комментарии

{{comment.AuthorInfo}}
{{ comment.DateCreated | date: 'dd.MM.yyyy' }}
Ваш отзыв теперь здесь. Продолжайте общаться с докладчиком
Заметили ошибку?