А у нас на очереди ещё один спикер нашей онлайн-школы ML School Pro! Вы готовы? 💥

🟣 Юлия Силова:

📍 Crowd Solutions Architect в Яндексе

📍 Преподаватель ШАД

📍 Автор курсов по аналитике в Hexlet

📍 Преподаватель прошлой ML School by REU DS Club

📍 Ex head REU DS Club

Юлия - семинарист третьей секции, с её помощью вы подведёте итоги в изучении Self Supervised Learning: использование векторных представлений для классических моделей, а так же закрепите материал лекции крутыми практическими заданиями.

Остались считанные часы, и нам уже не терпится начать, надеемся вы тоже заряжены💫 Следите за новостями ✨

#ML_School_Pro@reu_data_science_club

Всем привет! 👋🏻
Приглашаем вас на лекцию по теме:
✨«Как ML сделал рекламу Авито сильнее»✨

🗣️ Спикер: Владимир Давидько
🎯 DS Tech Lead в Авито
🎯 Юнит Monetization Efficiency

Вас ждёт много интересного, а именно:
🔸 Разберём реальные кейсы: запуск ранкера для рекламы, анализ результатов конкурса на ODS по рекламе.
🔸 Поговорим об особенностях ML в рекламе, об отраслевых ограничениях.
🔸 Спикер расскажет про «боли», возникающие во время работы, как команда справляется с ними и ещё будет справляться.

Так же вы подробнее узнаете про команду DS в Авито, стажировки и программы магистратуры 🔥

🗓️ Когда?
29 мая (четверг), 19:30

📍Где?
Аудитория будет указана в комментариях

🔗Ссылка на регистрацию:
👉🏻 https://forms.gle/QTPBwvbm93vcX26J7

❗️Внимание! Для гостей НЕ из РЭУ регистрация закрывается 27 мая в 23:59❗️

Не упустите возможность получить ценные знания! С нетерпением ждём вас на лекции 💫

#DSC_events@reu_data_science_club

Дорогие друзья! 💜

Мы спешим напомнить, что уже сегодня в 19:00 стартует первой блок ML school PRO на тему «Градиентные бустинги»! 🚀

🔥 В этом блоке мы разберём особенности CatBoost, LightGBM и XGBoost, научимся оптимизировать параметры и даже реализуем бустинг с нуля!

🔗Ссылка на курс на платформе Stepik: https://stepik.org/course/240191

💻 Лекции можно будет также посмотреть на платформах:
Youtube (https://www.youtube.com/channel/UC19qdYDoI6eHG1apGbaF4EA)
Rutube (https://rutube.ru/channel/42367640/)

❗️Если тебя еще нет в чате школы, скорее переходи по ссылке 👉🏻 https://news.1rj.ru/str/+jzElvsUyrJg0MmJi

#ML_School_Pro@reu_data_science_club

Всем привет! 👾
На связи Data Science Club со свежими новостями из мира IT.

🔸 FutureHouse запустил первую команду ИИ-учёных, которая выполняет научные исследования эффективнее, чем люди 🔬

Доступно четыре агента:
• Crow — универсальный агент отвечает на любые научные вопросы, генерирует гипотезы и оценивает идеи. Все это делает с необходимыми ссылками.
• Falcon — подробно анализирует научную литературу (много источников) и генерирует глубокие исследования.
• Owl — обучен на 38 миллионах исследований, отвечает на вопрос «делал ли кто-то это раньше?».
• Phoenix — проводит химические реакции, но пока в экспериментальном режиме.

🔸 Появился первый персональный ИИ-аналитик инвестиций💰

Xynth проводит глубокие исследования фондового рынка, изучая все графики, соцсети и новости. Самые успешные кейсы:

• Анализ акций Nvidia: ИИ извлёк рыночные данные за 6 месяцев, выявил ключевые факторы и представил торговые возможности.
• Поиск недооценённых акций: ИИ прошерстил соцсети, проанализировал финансовые показатели и нашёл самые перспективные стоки.
• Анализ опционов Tesla на 16 мая: ИИ провёл анализ цепочки опционов и предложил 3 потенциальных сделки.

🔸 Вышел универсальный ИИ-помощник для GitHub. 🛠

Например, если вы застряли на чём-то во время установки или наткнулись на баг — чат-бот выдаст список лучших решений. Создатели обещают, что скоро на нем можно будет генерировать наглядные диаграммы для понимания сложных кодовых баз.

🔸 Microsoft сделали своего ИИ-ассистента Copilot VS Code опенсорсным 📲

Код будет открыт на GitHub под лицензией MIT. VS Code имеет большую ценность именно как опенсорс проект, поэтому его решили вернуть в открытый доступ.

#DSC_new@reu_data_science_club

Привет, друзья!
Наши колеги сделали классный канал про поиск стажировок

Устали искать информацию о том, как найти начальную позицию, если практически везде нужен опыт работы?🤔
Что тогда делать, чтобы взлететь по карьерной лестнице?

🟨 Следить за анонсами мероприятий для студентов, стажировок, волонтерств, кейс-чемпионатов и других крутых карьерных активностей в тг-канале "Что мне делать"

🟨 Изучить каталог компаний со стажировками для студентов

🟨 Начать строить своё светлое будущее☀️

И помните: сейчас самое время начать!

🔗 Ссылка на регистрацию
👉🏻 https://forms.gle/QTPBwvbm93vcX26J7

❗️Внимание! Для гостей НЕ из РЭУ регистрация закрывается 27 мая в 23:59❗️

🗓️ Дата лекции: 29 мая (четверг), 19:30

Уважаемые участники! 💜

Сегодня в 19:00 стартует второй блок ML school PRO, в котором мы погрузимся в мир последовательных данных и работы со временем! 📊

В этом блоке мы:

🟣 Разберемся в основах временных рядов, что такое тренд, стационарность и ARIMA

🟣 Рассмотрим особенности работы с последовательными данными, как правильно разбивать на подвыборки и не переобучаться

📌 Домашнее задание: будем учиться предсказывать временные ряды — бесценный навык для реальных задач!

🔗 Ссылка на курс (Stepik): https://stepik.org/course/240191

💬 Чат школы: https://news.1rj.ru/str/+jzElvsUyrJg0MmJi

#ML_School_Pro@reu_data_science_club

Ждём вас в 101 аудитории 3 корпуса!

Приветствуем всех! 🎆Напоминаем, что сегодня в 19:00 стартует третий блок ML School Pro, который будет посвящен обучению представлений. На нем мы:

🟣 Разберем, что такое эмбеддинги и как их использовать для классификации текста и изображений в связке с Catboost

🟣 Рассмотрим основные модели для получения эмбеддингов

🟣 Научимся валидировать качество эмбеддингов

🔗 Ссылка на курс (Stepik): https://stepik.org/course/240191

💬 Чат школы: https://news.1rj.ru/str/+jzElvsUyrJg0MmJi

#ML_School_Pro@reu_data_science_club

Всем привет, на связи REU DS Club! 🐱

Лето позади — а это значит, что начинается новый, ещё более насыщенный сезон нашего сообщества. В этом году вас ждёт ещё больше:

🔶 ярких мероприятий и встреч
🔶 полезных материалов по Data Science
🔶 дайджестов событий и подборок вакансий
🔶 экскурсий в офисы топовых IT-компаний
🔶 разборов реальных тестовых заданий

Совсем скоро мы анонсируем открытую лекцию, на которой вы сможете познакомиться с командой, узнать детали и понять, когда откроется набор 🤩

❗️Чтобы ничего не пропустить, вступайте в наше сообщество, следите за новостями и включайте оповещения — мы делимся только полезной информацией!

Всем привет! 👋🏻

🔍Продолжаем нашу рубрику, в ходе которой разбираем ключевые понятия из мира Data Science. Сегодня на очереди метрика, которую вы наверняка видели в каждом втором туториале по бинарной классификации — AUC-ROC.

🔸AUC-ROC (Area Under the Receiver Operating Characteristic Curve) — это численная метрика, которая показывает, насколько хорошо модель разделяет два класса (например, «спам» / «не спам»).

Её значение равно площади под ROC-кривой — графиком, где по вертикали откладывается True Positive Rate (какую долю реально положительных объектов модель правильно определила), а по горизонтали — False Positive Rate (какую долю реально отрицательных объектов модель ошиблась и назвала положительными).

📊 Как интерпретировать результат?
- 1.0 — идеальное разделение классов;
- 0.9–0.99 — отличное;
- 0.8–0.89 — хорошее;
- 0.7–0.79 — среднее;
- 0.5–0.69 — плохое (не лучше случайного угадывания);
- < 0.5 — модель работает хуже случайности.

Ключевая особенность AUC-ROC — она не зависит от порога классификации и дисбаланса классов. Фактически, она отвечает на вопрос: «Насколько часто случайно выбранный положительный объект получает от модели более высокую оценку, чем случайно выбранный отрицательный?».

📌Используйте эту метрику, когда вам важно оценить именно качество ранжирования объектов, а не только точность при конкретном пороге.

А вы часто используете AUC-ROC в своих проектах?

#DSC_words

Дорогие друзья, у нас на очереди ещё один спикер нашей онлайн-школы ML School Pro! (https://news.1rj.ru/str/+_066h615TXVkZmMy) 🚀 Мы с радостью представляем вам:

🟣 Кристиан Кузнецов:
📍 ML Engineer в Huawei
📍 PhD в Сколтех
📍 Исследователь в области LLM

Раньше Кристиан ассистировал и вёл семинары по матану в Вышке. Мы уверены, что его фундаментальные знания помогут вам не просто разобраться в теме, а понять её на глубоком уровне! 💻

Если вы ещё не с нами — самое время присоединиться!
#ML_School_Pro

Всем привет! 🐱
У нас для вас есть замечательная новость, сегодня в 19:00 стартует четвертый блок ML School Pro, который будет посвящен снижению размерности данных! 🚀 На нем мы:

🟣 Рассмотрим , для чего нужно снижение размерности в DataScience

🟣 Научимся использовать линейные и нелинейные алгоритмы

🟣 Разберем как применять на практике снижение размерности на примере нескольких задач

🔗 Ссылка на курс (Stepik): stepik.org/course/240191

💬 Чат школы: https://news.1rj.ru/str/c/2630539740/2

#ML_School_Pro

🧡 Презентация REU Data Science клуба 🧡

Мы так долго ждали, чтобы познакомиться с вами, и вот наконец-то готовы пригласить на лекцию «Как вкатиться в DS»! 🎉🥳

На ней вы сможете узнать:
🔶что такое DS, где он используется и в каких сферах
🔶как вы сможете развиваться в клубе
🔸подробнее о менторстве и всех его плюшках
🔸 кейсы, проекты, хакатоны
🔸 алло свободное время, да да ивенты
- неформалки
- ликбезы
- лекции
- экскурсии в лучшие компании
🔸 разные департаменты, где ты точно найдешь людей со схожими интересами

Интересно? 🔥 Это еще далеко не все!
Приходи, чтобы стать частью нашего коммьюнити ✨❤️‍🔥

🗓️Когда?
24 сентября (среда) 19:30

📍Где?
РЭУ им Г.В. Плеханова, Стремянный переулок, 36 (м. Серпуховская)
🔎Аудитория будет указана в комментариях

Ссылка для регистрации на лекцию
🔗 https://forms.gle/QNRGxanMHNXuQ1yq9

❗️Внимание! Для гостей НЕ из РЭУ регистрация закрывается 21 сентября в 23:59❗️

Будем ждать тебя ✨

#DSC_events

Всем привет! Мы заряжены на новый сезон и готовы представить вам дайджест на сентябрь 📝

1. big tech night
📅 Когда: 12 сентября
🌙 Своеобразная «ночь музеев» в мире IT. Яндекс, Сбер, X5, Т-Банк и Lamoda откроют двери своих офисов для тех, кто любит технологии. В программе — доклады, экскурсии-погружения, лаборатория софт-скилов и многое другое.

Ссылка👉🏻 https://bigtechnight.ru/

2. E-CODE 2025
📅 Когда: 13-14 сентября
🌙 Конференция от Озон, где вы сможете:
🔸Послушать экспертов Озон и других бигтехов
🔸Получить карьерную консультацию
🔸Понетворкаться в чатах и лично с экспертами IT-индустрии
🔸Получить кастомный мерч и приятные подарки

Ссылка👉🏻 https://ecode.ozon.tech/

3. Data Driven
📅 Когда: 20 сентября
📈 Это ежегодная конференция для аналитиков от Яндекса. На конференции вы сможете:
🔸Увидеть реальные кейсы от экспертов
🔸Пообщаться 1 на 1 с руководителями направлений аналитики
🔸Принять участие в активностях и получить за это призы
🔸Неформально пообщаться на афтерпати

Ссылка👉🏻 https://events.yandex.ru/events/data-driven-2025

4. Доклады по ИС
📅 Когда: 23-27 сентября
🌙 Доклады позволят вам узнать о современных подходах к созданию и развитию информационных систем с участием ИИ. Всего докладов будет шесть.

⛅ 23-26 сентября: один доклад с 9 до 10 утра
🌤 27 сентября: два доклада с 11 до 12 и с 12 до 13.

Ссылка👉🏻 https://systemsdesign.online/2025-ai

5. Yandex Neuro Scale
📅 Когда: 24 сентября
☁ Это конференция от Yandex Cloud, где расскажут про практическое применении моделей машинного обучения, новые кейсы по работе с данными и многое другое.

Ссылка👉🏻 https://scale.yandex.cloud/

6. Презентация ДС клуба
📅 Когда: 24 сентября
💥 Вместе с презентацией сделаем лекцию "Как вкатиться в DS?" от нашего клуба🧡 На ней вы сможете узнать:
🔶что такое DS, где он используется и в каких сферах
🔶как вы сможете развиваться в клубе
🔸подробнее о менторстве и всех его плюшках
🔸 кейсы, проекты, хакатоны и многое другое

🔥 Это еще далеко не все!
Регистрируйся по ссылке снизу и приходи, чтобы стать частью нашего коммьюнити ✨❤️‍🔥"

Ссылка👉🏻 https://forms.gle/QNRGxanMHNXuQ1yq9

7. Вебинар «Статистика в действии: как анализ данных помогает изучать людей»
📅 Когда: 25 сентября
📌 На вебинаре вы ознакомитесь с тем, как современные методы анализа данных работают в реальных задачах социальных наук, и узнаете, как вы можете применять их для своих кейсов.

Ссылка👉🏻 https://social.hse.ru/dpo/announcements/1072049930.html

8. Practical ML Conf
📅 Когда: 27 сентября
🔑 Конференция посвящена практическому применению машинного обучения. Реальные кейсы, технические доклады и опыт ведущих инженеров помогут узнать, как извлекать реальную пользу из ML для продуктов и бизнеса.

Ссылка👉🏻 https://pmlconf.yandex.ru/2025/

9. Продукты 24 × ffdd2d
📅 Когда: 27 сентября
💫 В этом году Т Банк объединил две крупные конференции - Продукты 24 и ffdd2d. Конференция будет о продуктах, дизайне и аналитике. Расскажут о метриках, данных и креативах. Будет общение с экспертами, вайбкодинг и командные челленджи.

Ссылка👉🏻 https://producty24-ffdd2d.ru/

10. Лекция от ДС клуба
📅 Когда: 1 октября
💥 На лекции вы познакомитесь с AI-агентами и узнаете как их создавать через платформу n8n. Лекцию будет вести основатель REU Data Science Club, аспирант Сколтеха по ML, Петр Сокерин.

Ссылка👉🏻 Дадим перед мероприятием

11. Вебинар от ВШЭ
📅 Когда: 1 октября
💻 В ходе вебинара от МИЭМ ВШЭ состоится дискуссия о возможностях AI в современном мире с акцентом на вопросах подготовки данных для использования ИИ-инструментов.

Ссылка👉🏻 https://miem.hse.ru/announcements/1072083901.html