15 LUTEGO, 2020 / KRAKÓW / HEVRE

ALUMNI DAY#2

Spotkanie absolwentów wszystkich kursów DataWorkshop
Dni
Godzin
Minut
Sekund
Czym jest Alumni Day?

To dedykowane absolwentom wszystkich kursów DataWorkshop spotkanie, dzięki któremu poznasz innych uczestników kursów - ludzi o podobnym zainteresowaniu do Twego, a także osoby, który działają aktywnie w branży uczenia maszynowego i chcą podzielić się wiedzą.

Czego możesz się spodziewać?

Przed Tobą 6-godzinna agenda wypełniona inspiracjami, merytorycznym materiałem i ludźmi zajmującymi się uczeniem maszynowym. Poza prelekcjami czeka Cię wartościowy networking. Kto wie, może poznasz przyszłego pracodawcę, kogoś z kim możesz założyć startup, a może połączysz kropki jeszcze inaczej…

Jak to działa?
Ukończyłeś DOWOLNY kurs DataWorkshop?
Dołącz do spotkania
Otrzymaj praktyczną wiedzę i wartościowe kontakty
Nie jesteś jeszcze absolwentem, ale planujesz być i chcesz dołączyć?
Zarezerwowaliśmy kilka miejsc dla uczestników, którzy dopiero dołączają do kursów DataWorkshop.
Wypełnij formularz i zgłoś swoją chęć do uczestnictwa.
Poznaj prelegentów Alumni Day#2, którzy podzielą się z Tobą swoją historią, projektami i praktycznymi wskazówkami
  • Kamil Krzyk / Machine Learning Engineer w Cosmose
    Podczas swojej sześcioletniej kariery w branży IT, pracował na wielu pozycjach, które pozwoliły mu doświadczyć procesu budowania produktu z różnych perspektyw. Od Software Engineeringu poprzez QA Engineering, R&D do analizy biznesowej.

    W ostatnim kwartale roku 2018 zaczął pracować na pozycji Machine Learning Engineera w firmie Cosmose, budując produkty wykorzystywane na chińskim rynku w branży retailowej. Jego praca obejmuje projekty z dziedziny geolokacji, sensor fusion oraz silników rekomendacyjnych.

    Jest absolwentem pierwszej edycji kursu "Praktyczne Uczenie Maszynowe" na DataWorkshop. Jego motto to "Nigdy nie przestawaj się uczyć". Możecie znaleźć go na scenie, w roli organizatora warsztatów, na blogu, hackatonach czy w sieci dzielącego się open-sourcem.

  • Wojciech Łaguna / Data Scientist w Laguna.pm
    Data Scientist pracujący na własny rachunek. Dodatkowo realizuje doktorat na Wydziale Informatyki Politechniki Białostockiej. Zajmuje się analizą i wnioskowaniem na podstawie danych uzyskanych z badań medycznych.

    Do niedawna komercyjnie związany z firmami z branży IT, gdzie odpowiadał za zarządzanie projektami i zespołami developerów. Miał okazję pracować przy kilku projektach, gdzie szeroko były wykorzystywane techniki uczenia maszynowego.

    Zanim zawodowo zajął się IT przez ponad 10 lat pracował w handlu i sprzedaży.
  • Piotr Goliasz / Founder & CxO w KOLIBERO
    Uważa się za niezależnego przedsiębiorcę. Zawodowo zajmuje się przetwarzaniem danych i robieniem ich użytecznymi dla klienta, w czym pomaga mu Machine Learning. W zakresie ML dotychczasowe projekty służyły rozwiązaniu problemu skutecznej rekomendacji produktów na potrzeby e-commerce oraz budowania profili behawioralnych użytkowników slepów internetowych. Obecne projekty w większości dotyczą ubogacania danych i wyciągania z nich zwięzłych zagregowanych informacji biznesowych. Większość jego klientów znajduje się w USA. Mniejsza część działa w Polsce. W przeszłości próbował skalować swoją działalność poprzez budowę większych zespołów realizujących projekty dla klientów. Obecnie nie stara się budować dużej firmy ani dużego zespołu, ale przygląda się sytuacji i stale gromadzi doświadczenie biznesowe.
  • Magdalena Cebula / Młodszy specjalista ds. walidacji modeli w mBank / Koordynator DW Warszawa
    Studentka informatyki, zakochana w danych. Aktualnie zajmuje się walidacją modeli w banku. Koordynator warszawskiej grupy DataWorkshop, organizatorka. m.in. lighing talków, warsztatów i projektów z wykorzystaniem ML i DataScience.
  • Arkadiusz Klemenko / SAP Business Objects Specialist w Roche / Koordynator DW Poznań
    Data Analyst z wieloletnim doświadczeniem w programowaniu, od kilku lat intensywnie zainteresowany Data Science i sztuczną inteligencją. W swoim czasie brał udział w kilku projektach. Między innymi projekcie optymalizacji świateł na drogach TensorCell który został zaakceptowany na konferencję NeurIPS 2018. W sztucznej inteligencji zajmujący się głównie rozpoznawaniem obrazów, systemami rekomendacji oraz wpływem sztucznej inteligencji w medycynie, a prywatnie wielbiciel niezliczonej ilości książek, chodzenia do kina i uczestnik biegów przeszkodowych.
  • Adrian Jany / Implementation Specialist w Kotrak / Koordynator DW Katowice
    Student Wyższej Szkoły Bankowej w Poznaniu, wdrożeniowiec w Kotrak S.A. Zawodowo związany z bazami danych, zwolennik platformy MS SQL Server oraz innych rozwiązań spod znaku okienka. Fan nowoczesnych technologii oraz uczenia maszynowego. Od kilku miesięcy koordynator spotkań w #katowice.
  • Bartosz Ziółko / CEO w Techmo
    Studiował Elektronikę i Telekomunikację na AGH. Następnie zrobił doktorat z Informatyki na University of York. W 2017 uzyskał habilitację m.in. za ponad 100 prac naukowych, 2 patenty przyznane przez USPTO i 1 przez EPO oraz książkę "Przetwarzanie mowy". Jego zainteresowania badawcze obejmują automatyczne rozpoznawanie mowy, modelowanie języka naturalnego, rozpoznawanie mówców i symulację dźwięku przestrzennego. Brał udział w kilku krajowych i europejskich projektach badawczych. Jego działalność badawczo-rozwojowa zaowocowała kilkoma produktami.
  • Maciej Mikulski / Senior Machine Learning Engineer w Netguru
    Maciej ukończył fizykę teoretyczną na UJ. Następnie pracował jako inżynier oprogramowania w Motoroli oraz próbował podążać ścieżką akademicką, rozpoczynając doktorat. Kilka ostatnich lat Maciej spędził opracowując algorytmy rozpoznawania gestów
    Ostatnio dołączył do Netguru jako starszy inżynier uczenia maszynowego. Netguru pomaga innowatorom kształtować świat za pomocą pięknego (w sensie wizualnym i funkcjonalnym) oprogramowania, a zespół Machine Learning staje się kluczową częścią tego procesu.
  • Michalina Wojtkowska / Deep Learning Researcher w Smart Factor i wykładowca akademicki (WAT).

    Entuzjastka ML, ze szczególnym uwzględnieniem tematyki Deep Learning. Dr nauk technicznych w zakresie fotogrametrii i teledetekcji. Wykładowca akademicki Wojskowej Akademii Technicznej z dziesięcioletnim stażem. Posiada doświadczenie w praktycznych realizacjach z zakresu computer vision, cyfrowego przetwarzania obrazów oraz naziemnego skaningu laserowego. Od niedawna pracuje w Smart Factor, gdzie zajmuje się wykorzystaniem algorytmów Deep Learning do detekcji i rozpoznania obiektów na zdjęciach pozyskanych z dronów.

  • Wojtek Zubera / Data Scientist w LogicMind
    Absolwent kursu "Praktycznego uczenie maszynowe" (2 i 4 edycja) i "Time series" (1 edycja). Po drugiej edycji PML udało mu się dostać do zespołu „Maks - głos sztucznej inteligencji Orange". Obecnie związany z firmą LogicMind, gdzie używa deep reinforcement learning i teorii gier do rozwiązywania gier niepełnych informacji.
  • Magdalena Wielobób / Machine Learning programmer / Data Scientist w BI Insight
    Była fotografka związana z branżą modową, która pewnego dnia postanowiła coś zmienić. Natrafiając na obszar 'data science' postanowiła zostać specjalistą w tej dziedzinie wytrwale ucząc się niezbędnych technologii i rekrutując się. Absolwentka 4 edycji kursu „Praktyczne uczenie maszynowe" od DataWorksop. Aktualnie programistka ML w BI Insight SA (ML i Python), gdzie nie brakuje wyzwań i radości z pracy.
  • Paweł Dulak / Team Leader, Web Developer w Binaryminds
    Team leader i programista ColdFusion, entuzjasta technologii webowych. Na co dzień pomaga nietechnicznym klientom prowadzić ich biznesy w Internecie.

    Szukając dróg rozwoju trafił na Machine Learning - to spotkanie przerodziło się w prawdziwą miłość od pierwszego wejrzenia. Teraz stara się to uczucie przekazać innym poprzez warsztaty i prelekcje na spotkaniach DataWorkshop w Krakowie. Bazując na swoim doświadczeniu, w praktyce łączy klasyczne programowanie i najnowsze technologie aby osiągnąć cele biznesowe.
  • Sylwester Machnio / DevOps Engineer w ATOS GDC Polska
    Pracował w IT na wielu stanowiskach, główne obszary to Bazy Danych i Hurtownie Danych, systemy operacyjne Unix/Linux, gdzie utrzymywał środowiska produkcyjne i przetwarzał dane dla wiodących polskich telekomów. Uczestniczył, jak i aktualnie uczestniczy w projektach BigDatowych jako DevOps lub administrator, realizowanych dla klientów na całym świecie.

    Stale poszukuje wyzwań, ukończył kurs „Praktyczne Uczenie Maszynowe" od DataWorkshop. Zdobytą tam wiedzę wykorzystuje w praktyce w projektach, w których bierze aktualnie udział.
Agenda
Spotkanie odbędzie się w języku polskim i potrwa od 12.00 do 18:00
11:30 – 12:00
11:30 – 12:00
Rejestracja i kawa
12:00 – 12:20
12:00 – 12:20
Powitanie / prezentacja DataWorkshop
12:20 – 12:45
12:20 – 12:45
Za kulisami rekrutacji w branży Uczenia Maszynowego
Kamil Krzyk
Pracując w małym zespole rozwijającej się firmy, często może zdarzyć się sytuacja, w której zostajesz powołany do rekrutowania nowych pracowników. Kto znajdzie bardziej pasującego kandydata do zespołu, jak nie osoba, która pracuje w nim bardzo długo i zna jego potrzeby. Ten los spotkał właśnie mnie, mimo że nigdy nie widziałem siebie w roli rekrutera.

Chciałbym podzielić się z wami wnioskami jakie udało mi się wyciągnąć dzięki temu doświadczeniu. Uważam, że ta wiedza pozwoli zwiększyć wasze szanse na znalezienie pracy, poprawi zarówno jakość waszego CV jak i zadania rekrutacyjnego oraz pozwoli wam lepiej przygotować się do rozmowy o pracę. Ponadto chciałbym spróbować zmienić wasze podejście do rekrutacji i jej rezultatów poprzez przedstawienie procesu od drugiej strony.

12:45 – 13:10
12:45 – 13:10
Od wizualizacji do wyznaczania ryzyka śmierci
Wojciech Łaguna
W wystąpieniu opowiem o mojej ścieżce od Przedsiębiorcy do Specjalisty Data Science. Położę nacisk na tworzenie nowych możliwości i odkrywanie potrzeb przyszłych partnerów lub klientów. Nawiążę do projektów z obszaru uczenia maszynowego przy których miałem okazję pracować.

Główną część prezentacji poświęcę frameworkowi Dash, którego używam do interaktywnej wizualizacji danych medycznych. Opowiem dlaczego wizualizacja jest ważna i jak może wspomagać pojawianie się pomysłów na projekty Data Science. Kończąc, podkreślę istotę współpracy i budowania sprzyjającego otoczenia, które gwarantuje wysyp ciekawych projektów oraz otwiera ścieżki do interesujących danych.
13:10 – 13:35
13:10 – 13:35
Jak zostać freelancerem
Piotr Goliasz
Moje przemyślenia na temat pracy jako freelancer. W prelekcji staram się opowiedzieć o tym, jak zacząć pracę jako freelancer oraz jak używać platform wspomagających wyszukiwanie ofert oraz pracę na projektach. Staram się również zwrócić uwagę czego się wystrzegać w tego rodzaju działalności.
13:35 – 14:15
13:35 – 14:15
Game-networking
14:15 – 14:55
14:15 – 14:55
Obiad
14:55 – 15:05
14:55 – 15:05
Wystąpienia koordynatorów DW: Wstęp o fundacji i społeczności
Ula Skiepko
15:05 - 15:15
15:05 - 15:15
Prezentacja projektów DW Community Poznań
Arkadiusz Klemenko
15:15 - 15:25
15:15 - 15:25
Prezentacja projektów DW Community Katowice
Adrian Jany
15:25 - 15:35
15:25 - 15:35
Prezentacja projektów DW Community Warszawa
Magdalena Cebula
15:35 - 16:20
15:35 - 16:20
Wystąpienia Firm
15:35 - 15:50
15:35 - 15:50
Czy w głosie brzmi nasze zdrowie - korelacje których mało kto się spodziewa
Bartosz Ziółko / Techmo
Techmo zajmuje się opracowaniem technologii, dzięki której możliwa staje się diagnostyka na podstawie głosu. Wiele chorób ujawnia swoje objawy w obszarze mowy. Jest ona główną formą komunikacji międzyludzkiej, która niesie ze sobą znacznie więcej niż tylko wypowiadane słowa. Tembr głosu, jego emisja, składnia słów, semantyka i konkretne nawyki. Mowa jest jedną z pierwszych funkcji dotkniętych neurodegradacją, co czyni ją obiecującym biomarkerem do wykrywania choroby przed wystąpieniem objawów przedklinicznych. W prezentacji pokażemy pierwsze wyniki dotyczące wybranych chorób.
15:50 - 16:05
15:50 - 16:05
No risk, no ML
Maciej Mikulski / Netguru
Jak nie tracić czasu na naukę ML? Jak zostać (dobrym) inżynierem ML?
Czemu inżynierowie ML zarabiają więcej (i o ile)? Dlaczego warto być hazardzistą?
Odpowiem na te pytania na przykładzie własnych doświadczeń ze wspinaczki po krętej ścieżce kariery w ML. Przy okazji powiem kilka słów o rozpoznawaniu płaczu dziecka, zabawie w van Gogha i innych projektach w Netguru.
16:05 – 16:40
16:05 – 16:40
Przerwa kawowa/networking
16:40 - 16:55
16:40 - 16:55
Pamięć zewnętrzna formatu DOC
Sylwester Machnio
Chciałbym Wam powiedzieć o moich notatkach.
Notatki czyli tak zwany Tutorial jak ja to nazywam pozwala mi opisać i zapisać stan mojej wiedzy na dany temat (o danym narzędziu, systemie, języku programowania, projekcie), który w dowolnym momencie mogę szybko odświeżyć i rozwijać jak potrzebuję.

16:55 - 17:10
16:55 - 17:10
Niskobudżetowy ML czyli jak sprzedać nie swój model klientowi
Paweł Dulak
Czasem życie stawia nas pod ścianą - klient nie ma budżetu na R&D a pilnie potrzebuje działającego rozwiązania. Może zatem zamiast spędzać czas trenując własne modele, warto użyć tego co już dostępne? Pokażę jak w praktyce udało nam się wdrożyć działające rozwiązania NLP za mniej niż 50 dolarów miesięcznie.
17:10 - 17:25
17:10 - 17:25
Co możesz, kiedy już nic nie musisz?
Michalina Wojtkowska
Krótka historia o tym, jak odkryłam, że czasem warto odważyć się na zmiany. Podczas prezentacji opowiem o swoich doświadczeniach związanych z transformacją z nauczyciela akademickiego na deep learning researchera. W skrócie opiszę swoją drogę i sposób, w jaki dotarłam do miejsca, w którym jestem teraz. Postaram się również wyjaśnić, co pomogło mi odblokować kreatywność oraz "schować strachy do szafy". Innymi słowy - jak być mamą, żoną, pracować na etacie, uczyć się, rozwijać zainteresowania i ... nie zwariować.
17:25 - 17:40
17:25 - 17:40
Jak zmieniłem swoje życie po drugiej edycji kursu "Praktycznego uczenie maszynowe"
Wojtek Zubera
W wystąpieniu opowiem o wdrażaniu nowych nawyków w życie, które pomagają mi nadążyć za zmieniającym się światem. Zaznaczę, jak ważne jest dla mnie "bycie najgłupszym w pokoju". Udało się to osiągnąć w mojej obecnej pracy, gdzie moim przełożonymi są matematyczny geniusz i świetny przedsiębiorca, a w zespole mam wysokiej klasy programistów, którzy chętnie dzielą się swoją wiedzą.
17:40 - 17:55
17:40 - 17:55
Moja droga fuck-up`ów do ML, czyli (skuteczne) przebranżowienie po trzydziestce
Magdalena Wielobób
Nie mam studiów technicznych, a na domiar złego już dawno przekroczyłam wiek statystycznego praktykanta. Z punku widzenia świeżynki w zawodzie opowiem Ci, jakie są pozafinansowe koszty przebranżowienia, o dzieleniu celu na etapy, o uzyskiwaniu odpowiedzi na drążące pytania, co mi się sprawdziło podczas szukania pracy, jak radzić sobie z niepewnością siebie oraz poznasz wszystkie moje najbardziej wstydliwe ML-owe tajemnice, żeby zrozumieć, że nie każda historia prowadząca do sukcesu jest historią radosnych podskoków po drodze.
17:55 - 18:00
17:55 - 18:00
Podsumowanie
Vladimir Alekseichenko / DataWorkshop
15 lutego, 2020


HEVRE

Beera Meiselsa 18, 31-058 Kraków
Posłuchaj opinii absolwentów
Cena*
Alumni Day odbędzie się 15 lutego (sobota) w Krakowie (lokal: Hevre). Potrwa od godz. 12:00 do godz. 18:00.

*Cena biletu wynika z konieczności pokrycia kosztów organizacyjnych, logistycznych i cateringowych, każdy uczestnik może liczyć na poczęstunek w trakcie spotkania.
246 zł
DataWorkshop ALUMNIDAY#2
15 lutego / Kraków / HEVRE

Otrzymaj praktyczną wiedzę i wartościowe kontakty.

Obserwuj DataWorkshop
Kontakt
również możesz pisać na:
hello (małpa) dataworkshop.eu
ul. Mogilska 43
31-545 Kraków, Polska
Ta strona używa cookie i inne technologii. Korzystając z niej wyrażasz zgodę na ich używanie.
Rozumiem, i zgadzam się :)