Рандомные дрова
Claim This Podcastby OzonMasters
Podcast Overview
<p>Рандомные дрова – это подкаст о Data Science и Data аналитике.</p><p>Ведущие Ван Хачатрян (Head of ML Ozon) и Денис Нечитайло (Head of Product Analytics Ozon) вместе с гостями разбирают темы из мира DS и DA, например, холивары индустрии, полезные навыки, знания и места, где они обитают, перспективные технологии, технические собеседования, кейсы компаний и многое другое.я система и многое другое.</p>
Language
🇷🇺
Publishing Since
4/20/2022
1 verified contact email on file for Рандомные дрова
Pitch yourself as a guest, propose sponsorships, or reach out directly to the host.
Recent Episodes
September 6, 2024
Ozon едет на AiConf: рекомендательные системы и матчинг
О предстоящих докладах на конференции AiConf, матчинге, использовании нейросетевых моделей в рантайм и много другом в новом выпуске подкаста «Рандомные дрова» расскажут: Алексей Гурьянов, руководитель отдела разработки «Рекомендации и персонализация», Ozon Иван Антипов, разработчик информационных систем в группе матчинга, Ozon Никита Зелинский, член ПК AiConf 2024, Chief Data Scientist MTС, руководитель центра компетенций Data Science МТС Big Data и ML-платформы
July 29, 2024
ML в рекламе: ранжирование и автоматизация
Обсуждаем рекламу в новом выпуске подкаста о ML и DS «Рандомные дрова». <br /><br /><p>Как ML-модели учитывают конверсию? Какие UX-«махинации» помогают её поднять? И в чём измеряется качество рекламы? <br /><br /></p><p>Об этом, а ещё об автоматизации и роли ML в улучшении рекламных продуктов Ван Хачатрян поговорил с гостями из Авито — Егором Самосватом и Александром Ледовским. <br /><br /></p><p>P.S. Кстати, на <a href="https://e-cup-ozon.ru/?__rr=1&utm_campaign=e_cup_23.07&utm_medium=social&utm_source=tg">соревнование E-CUP по ML и DS</a>, о котором говорит Ван, регистрация ещё идёт. Будут реальные задачи нашего бигтеха и призы тоже ощутимые. Успейте зарегистрироваться!</p>
June 14, 2024
Единая А/В-платформа, её плюсы, плюсы и подводные плюсы
Что тестировать А/В-методом и почему не всё подряд? Какие прогнозы позволяет сделать тестирование? Зачем нужны пустые тесты и псевдометрики? <br /><br /><p>Ответы в новом выпуске подкаста «Рандомные дрова». <br /><br /></p><p>О нашем опыте рассказывают над фичами власть имущие: Вячеслав Коськин, ведущий продуктовый менеджер отдела разработки «Инструменты A/B-тестирования и стенды метрик», и Игорь Моисеев, руководитель группы анализа и валидации экспериментов.</p>
8 total episodes available
Similar Podcasts
Discover related shows you might enjoy
Deep-dive analytics for Рандомные дрова
Frequently asked questions
Have a different question and can't find the answer you're looking for? Reach out to our support team by sending us an email and we'll get back to you as soon as we can.
- What is Рандомные дрова?
<p>Рандомные дрова – это подкаст о Data Science и Data аналитике.</p><p>Ведущие Ван Хачатрян (Head of ML Ozon) и Денис Нечитайло (Head of Product Analytics Ozon) вместе с гостями разбирают темы из мира DS и DA, например, холивары индустрии, полезные навыки, знания и места, где они обитают, перспективные технологии, технические собеседования, кейсы компаний и многое другое.я система и многое другое.</p> - How often does this podcast release new episodes?
This podcast updates weekly.
- Where can I listen to this podcast?
This podcast is available on 8 platforms including Apple Podcasts, Spotify, and more. You can also use the RSS feed directly.
- Does this podcast accept guests?
No, this podcast does not typically feature guests.
Legal Disclaimer
Pod Engine is not affiliated with, endorsed by, or officially connected with any of the podcasts displayed on this platform. We operate independently as a podcast discovery and analytics service.
All podcast artwork, thumbnails, and content displayed on this page are the property of their respective owners and are protected by applicable copyright laws. This includes, but is not limited to, podcast cover art, episode artwork, show descriptions, episode titles, transcripts, audio snippets, and any other content originating from the podcast creators or their licensors.
We display this content under fair use principles and/or implied license for the purpose of podcast discovery, information, and commentary. We make no claim of ownership over any podcast content, artwork, or related materials shown on this platform. All trademarks, service marks, and trade names are the property of their respective owners.
While we strive to ensure all content usage is properly authorized, if you are a rights holder and believe your content is being used inappropriately or without proper authorization, please contact us immediately at hey@podengine.ai for prompt review and appropriate action, which may include content removal or proper attribution.
By accessing and using this platform, you acknowledge and agree to respect all applicable copyright laws and intellectual property rights of content owners. Any unauthorized reproduction, distribution, or commercial use of the content displayed on this platform is strictly prohibited.