Мастер-класс Артема Егорова "Оценка пределов прогнозируемости" на Конференции Прогнозирование и Планирование 2020
Добрый день, уважаемые коллеги.
В преддверии проведения III Конференции «Прогнозирование и планирование 2020» https://www.forecasting-conference.ru/ мы продолжаем знакомить вас с темами выступлений экспертов и наполнением программы.
Позвольте анонсировать некоторые темы грядущего мероприятия:
- Мастер-класс руководителя научной части Центра Статистических Технологий, Артема Егорова «Оценка пределов прогнозируемости»
Поскольку идеология Конференция предполагает не только получение знаний, но и формирование навыков практического применения полученной информации, предлагаем вашему вниманию уникальную возможность рассмотреть идею одного из подходов, самостоятельно провести расчеты на реальных данных, оценить возможности и ограничения, а также лично получить комментарии эксперта.
Продолжительность мастер-класса - 1 час. Проведение запланировано в 3-й день Конференции.
- «Что делать с прерывистым спросом: современный взгляд на проблему?» Выступление Ивана Светунькова, к.э.н., PhD in Management Science, лектора департамента "Менеджмент Сайнс" Ланкастерского университета, Великобритания, эксперта в области статистических методов в прогнозировании, применительно к цепям поставок и ритейлу.
Описание выступления: Прерывистый спрос - это спрос, который происходит нерегулярно. Это означает, что некоторые наблюдения в данных могут содержать нули, просто из-за того, что продукт не покупают в определённые моменты времени. Прогнозирование прерывистого спроса сопряжено с разными сложностями, и стандартные методы могут быть просто не применимы к таким данным. В ходе выступления мы обсудим, какие решения существуют для этой проблемы на данный момент, каковы их преимущества и недостатки, и постараемся ответить на вопрос "Что же делать с прерывистым спросом?".
- Выступление руководителя отдела научного ПО, Basissoft, Максима Сахарова «Пришло ли время изучать Python для успешной работы с данными?». Если вы подумали, что это про программирование, то – нет. Это все так же про промышленность и коммерцию. Цифровизация, однако,… Куда без нее?
Описание выступления: в развитии современных программных систем для анализа данных можно выделить два тренда – все более активное внедрение методов машинного обучения и интеграция с языками программирования, такими как R и Python. Если с первым направлением все более-менее понятно, то второе у многих специалистов вызывает вопросы. Означает ли это что настало время изучать основы программирования, например, на Python для того чтобы использовать новые методы анализа и эффективно решать возникающие задачи? Или же можно использовать проверенные и удобные инструменты графического интерфейса? В докладе мы на нескольких примерах рассмотрим различия в подходах к решению задач прогнозирования с использованием графического интерфейса и языка Python, а также обсудим дальнейшие шаги в развитии этого тренда.
С подробной программой и деталями проведения мероприятия можно ознакомиться на сайте Конференции. https://www.forecasting-conference.ru/
P.S. Мы рассматриваем возможность сделать проведение мастер-классов, как по теме прогнозирования, так и по другим нашим тематикам, регулярным. В связи с этим мы просим вас пройти короткий опрос в нашем телеграм-канале ЦСТ https://t.me/ЦСТ И просим высказать свои пожелания по возможным темам мастер-класса в телеграм-группе ЦСТ Info, либо прислать нам их на почту orgcom@nickart.spb.ru
P.P.S. Мы планируем создание экспертного сообщества. Работа в этом направлении идет. И мы хотим обратиться к вам, нашим коллегам: если у вас есть соображения, предложения или идеи по этому поводу, вы обладаете компетенциями, которые мы можем усилить, или рассказать о них стране – мы готовы конструктивно общаться. Свяжитесь с нами (контакты в письме и на сайте). Вариантов и возможностей очень много. Мы готовы отвечать на вопросы по созданию сообщества. Контактное лицо – руководитель организационного комитета, Волосатый Максим Игоревич.
Неизменно надеясь быть полезными,
С уважением,
Команда Центр Статистических Технологий – ЦСТ