Загрузка страницы

Виталий Худобахшов — Имя — это фича

Ближайшая конференция — SmartData 2020
9-12 декабря, Online
Подробности и билеты: https://smartdataconf.ru/

. Как бы странно это ни казалось образованному человеку, вероятность быть одинокой/одиноким «зависит» от имени. Мы поговорим про любовь и отношения, а точнее, что именно могут рассказать об этом данные социальной сети. Это примерно всё равно, что сказать: «Вероятность быть сбитым машиной, если тебя зовут Серёжа, выше, чем если бы тебя звали Костя!» Звучит довольно дико, не правда ли? Ну, как минимум, ненаучно. Таким образом, мы поговорим о самых неожиданных и контринтуитивных наблюдениях, которые можно сделать с помощью анализа данных в социальных сетях. Конечно, мы не обойдём вниманием вопросы статистической значимости таких наблюдений, влиянии ботов и ложных корреляций.

Видео Виталий Худобахшов — Имя — это фича канала SmartData
Показать
Комментарии отсутствуют
Введите заголовок:

Введите адрес ссылки:

Введите адрес видео с YouTube:

Зарегистрируйтесь или войдите с
Информация о видео
13 февраля 2018 г. 12:27:58
00:52:09
Другие видео канала
Михаил Камалов — Рекомендательные системы: от матричных разложений к глубинному обучениюМихаил Камалов — Рекомендательные системы: от матричных разложений к глубинному обучениюЛекция «Еврейские фамилии» | Александр РазгонЛекция «Еврейские фамилии» | Александр РазгонЕвгений Ермаков, Николай Гребенщиков — Highly Normalized Hybrid ModelЕвгений Ермаков, Николай Гребенщиков — Highly Normalized Hybrid ModelЛегкость бытия реальна. Лекция Владимира ГерасичеваЛегкость бытия реальна. Лекция Владимира ГерасичеваJB Open Day Moscow 2018// Роман Белов-Язык программирования Kotlin. Что это и зачемJB Open Day Moscow 2018// Роман Белов-Язык программирования Kotlin. Что это и зачемСергей Николенко — Глубокие свёрточные сети для обнаружения объектов и сегментации изображенийСергей Николенко — Глубокие свёрточные сети для обнаружения объектов и сегментации изображенийАнна Вероника Дорогуш — CatBoost — следующее поколение градиентного бустингаАнна Вероника Дорогуш — CatBoost — следующее поколение градиентного бустингаЗначение имени Виталий: карма, характер и судьбаЗначение имени Виталий: карма, характер и судьбаПотоковая обработка больших данных — эталонная архитектура с … тью и надежностью уровня предприятияПотоковая обработка больших данных — эталонная архитектура с … тью и надежностью уровня предприятияАлександр Крашенинников — Hadoop high availability: опыт BadooАлександр Крашенинников — Hadoop high availability: опыт BadooВладислав Шишков — Версионирование структуры баз данных на примере хранилищаВладислав Шишков — Версионирование структуры баз данных на примере хранилищаАлексей Зиновьев — Kafka льёт, а Spark разгребает!Алексей Зиновьев — Kafka льёт, а Spark разгребает!Артур Хачуян — Наше хранилище для веб-аналитикиАртур Хачуян — Наше хранилище для веб-аналитикиЯдовитые и галлюциногенные грибы // Михаил Вишневский Лекция 2018Ядовитые и галлюциногенные грибы // Михаил Вишневский Лекция 2018Андрей Кузнецов — Пишем гибкие пайплайны для дата-платформ с DagsterАндрей Кузнецов — Пишем гибкие пайплайны для дата-платформ с DagsterАндрей Жуков — Enterprise data platform: Инфраструктура данных как полигон для проверки гипотезАндрей Жуков — Enterprise data platform: Инфраструктура данных как полигон для проверки гипотез001. Машинное обучение в задачах - Евгений Соколов001. Машинное обучение в задачах - Евгений СоколовАртем Маринов — Сегментируем 600 миллионов пользователей в режиме реального времени каждый деньАртем Маринов — Сегментируем 600 миллионов пользователей в режиме реального времени каждый деньПаша Финкельштейн, Виталий Худобахшов — Kotlin API for Apache Spark: Зачем мы сделали ещё один APIПаша Финкельштейн, Виталий Худобахшов — Kotlin API for Apache Spark: Зачем мы сделали ещё один APIКороткометражка "Портрет идеальной женщины"Короткометражка "Портрет идеальной женщины"
Яндекс.Метрика