WebCamp: Project Management Day: Управление требованиями в Agile: как это происходит в реальном мире - Прихнич Алена

•

4 likes•776 views

Управление требованиями в Agile: как это происходит в реальном мире Прихнич Алена, Co-founder & trainer at E5 Сахаров Роман, Lead Business Analyst & Resource manager at EPAM Systems, Co-founder & trainer at E5 В Agile манифесте говорится: “Работающий продукт важнее исчерпывающей документации”. Каждый понимает этот пункт по своему: кто-то сокращает требования к 1-2 строчкам, потом получая плод творчества программистов, кто-то, напротив, стремится детально все описать, тратя на это время, за которое продукт уже может стать не актуальным на рынке. Как же найти баланс, ту золотую средину, которая поможет вашему проекту получить оптимальное соотношение: качественная документация vs затраченое время и ресурсы? Как управлять требованиями на Agile проектах, какие есть подводные камни и как их лучше обойти. Типичные шаблоны User Story, Product Vision, коснемся темы Story Mapping. Живые примеры из практики.

Requirements
management
In Agile:
What’s happening
in real world?

Let’s introduce ourselves ;)
Helen Prykhnych"
Co-founder & trainer @ E5
IC Agile certified professional
In past – Returns Operation Department
Manager, Project Manager, Manager of
Kyiv office of IT outsourcing company.
Last project – opening office of
outsourcing company in Kyiv.

Prize for the most
interesting question ;)

How are requirements
changed in Agile
compared with other
methodoligies
(RUP, Waterfall)?
• Became smaller.
• Became less precise.
• Less time for elaborating them.
• Easy to change or extend.
• Now they encourage discussions
instead of describing the final state.

Vision: answers the big
questions for the system
1. What problem does this particular solution solve?
2. What features and benefits does it provide?
3. For whom does it provide it?
4. What performance, reliability, platforms, standards
and so on, does it deliver?

Work breakdown in Agile
Initial description (Vision)
Theme
Epic
User Story

Start with Themes & Epics
Epic 1
Epic 2
Epic 3
Epic 4
Epic 5
Epic 6
Theme 1
Theme 2

Epic 1
Epic 2
Epic 3
Epic 4
Set priorities
Epic 6
Epic 2
Epic 1
Epic 4
Epic 3
Epic 5
Epic 6
Epic 5

Epic 1
Epic 2
Epic 3
Epic 4
Slice the cake
US1
US2
US4 US5
US6 US7
US8
Epic 1
Epic 6
Epic 2
Epic 1
Epic 4
Epic 3
Epic 5
Epic 4
Epic 3
Epic 5
Epic 5
Epic 6

Just In Time
TASKS STORY STORY/EPIC EPIC THEME
(Iteration in play)
Closest Iteration Final Iteration

Prioritization
Based on Value
using MoSCoW:
• M - MUST
• S - SHOULD
• C - COULD
• W - WON'T (but would like)

User Story
…a piece of functionality valuable for the
end-user.

Card
As a [user role] I want [activity] so I can [benefit]
User role – who (new user, guest, job-seeker)?
Activity – functionality, action of the system,
what?
Benefit – value for the end-user, why?

User Story Card examples
As a recruiter
I want to search
by job-seeker’s name
so I can find all
resumes of job-seeker

User Story: Conversation
What do I need to
make a
successful
product?
What are the
details I should
work on?
How do I validate
the completed
Stakeholder work? Developer
Tester
Which color
scheme should
we use?
Designer

Level of details
• Detailed enough for the team to start work
from.
• Further details to be established and
clarified at the time of development.
Details,
Use cases,
Mockups,
Scenarios,
Specs

INVEST principle
• Independent
• Negotiable
• Valuable
• Estimable
• Small
• Testable

Documents’ templates
I f you want t o
receive User Story
& Product Vision
templates, please
send us the request:
info@e-5.com.ua

Recommended books
" Karl Wiegers -
S o f t w a r e
Requirements
" Mike Cohn - User
stories applied
" Dean Leffingwell -
A g i l e Software
Requirements
" Henrik Kniberg -
Scrum and XP from
the trenches

Coming soon…
Ø Workshops Киев
Ø Kanban 14/09
Ø Communication with
client 27/09
Ø ITKaiZenClub Киев
Ø Нематериальная
мотивация команды
29/07 Киев
Ø Изменение sprint
scope по средине
разработки 09/09
Ø Webinars
Ø Типичные ошибки
п р и р а б о т е с
клиентами 23/09
Ø Scrum VS Kanban:
Kanban wins? 04/09

Thank you for your attention!
We will be glad to answer your questions & invite
you on our trainings ;)
Our contacts:
info@e-5.com.ua
E5Trainings
E5Trainings
E5
www.e-5.com.ua

What's hot

Bold_Keyboards_Case_Competition

Niloufar Azmi

What if we took Extreme Programming and said it’s not “extreme” enough? What if we took pair programming and cranked it to 11? Mob programming is a technique with “all the brilliant people working on the same thing, at the same time, in the same space, and on the same computer.” I was lucky enough to be on a team for about year that worked “as a mob.” Come learn what practices we found to be critical, what obstacles we encountered and what practices became irrelevant during our experience.

Mob Programming for Continuous Learning

Mike Clement

Operating online games is fun and challenging. Games are some of the spikiest workloads around, and real-time really means *real-time*. Randy shares many of the DevOps techniques his team has put into practice at KIXEYE: Cloud infrastructure, Service teams, and DevOps Culture. He talks about elastic workloads, micro-services, configuration automation, and a common service "chassis". He further discusses the organizational and technical disciplines of team autonomy, internal vendor-customer relationships, and, of course, "you build it, you run it"!

DevOpsDays Silicon Valley 2014 - The Game of Operations

Randy Shoup

Randy is a 25-year veteran of Silicon Valley, having led engineering organizations at eBay, Google, Oracle, and a number of other companies. Through the lens of his personal experience from hands-on engineer to architect to CTO, at organizations ranging from tiny startups to global giants, Randy will discuss several important aspects of engineering cultures, which both support and hinder the ability to innovate: hiring and retention, ownership and collaboration, quality and discipline, and learning and experimentation. Randy will suggest some learnings about what has worked well -- and what has not -- in creating and sustaining an effective engineering culture. He will further offer some concrete suggestions on how other organizations -- both large and small -- can evolve their cultures as well.

The Importance of Culture: Building and Sustaining Effective Engineering Org...

Randy Shoup

It's important to have a clear objective for any open source software. When it comes to open source software, projects can become bloated with features and improvements that doesn't agree with the projects initial objective. Description This short session will take examples of leading open source software, with Drupal examples included, on how open source software maintainers should say "No" often and have a clear objective for the software they maintain . This doesn't mean you should be rude to the contributors! We'll find the perfect balance between making the software open for modification without compromising the core goal of the software. This will help us have a minimal, effective and easy to maintain software that doesn't break when you upgrade and doesn't become painful to maintain .

No! Drupal Europe 2018

Ayesh Karunaratne

BDD - Collaboration & Hands-on practices

MagenTys

When the Atlassian Dev Tools team looked to innovate on continuous integration and delivery, we explored many ways to bring the build and deployment pipeline closer to developers and Bitbucket. This led us to think outside the existing product boundaries of Bamboo and build on top of the Bitbucket Connect platform. James Bryant, a senior designer on the Software Team, will take you through how his team decided to build on top of a platform instead of building out new products. It involves defining a vision, guiding a team with an experience, and testing with customers early and often to build the new Bitbucket Pipelines feature. You’ll come away from this session with a framework for adopting an experience-driven strategy, and tips to help give your agile teams a vision to build on top of a platform. Products covered: Bitbucket, Bamboo

Building on the Shoulders of Giants: the Story of Bitbucket Pipelines

Atlassian

eBay and Google operate some of the largest Internet sites on the planet, and each maintains its leadership through continuous innovation in infrastructure and products. While substantially different in their detailed approaches, both organizations sustain their feature velocity through a combination of People, Technology, and Culture. This session explores how these large-scale sites do it, what works well and what could be done better. It offers some concrete suggestions on how other organizations -- both large and small -- can do the same.

Flowcon2013 - Virtuous Cycles of Velocity: What I Learned About Going Fast at...

Randy Shoup

Create User Stories that Don't Suck!

David Hawks

Most dev teams “own” some code that they don’t really want to work with. However it got there, the code is scary but pretty stable and requires updates. Perhaps your team draws straws to each time to figure out who is going to have to put on the metaphorical hazmat suit and deal with the problem. Or worse yet, your team relies on one developer to always do it and he or she is getting burned out and could leave at any minute. Mike will share some techniques that will help you modify the code with confidence using a few core refactorings and characterization test.

Taming scary production code that nobody wants to touch

Mike Clement

Qubedocs Cloud

Scott Felten

I would like to outline my attempts to learn more about the operational side of working in the Software Engineering industry. In order to get a better a better understanding of what it takes from writing "git init" to looking at the results of your code in the browser, I decided to move from a purely development focussed role to a purely OPS focussed role. This talk is focussed on the lessons I have learnt and whether I would recommend it to others or not.

I set off on a journey to the house of OPS

epiineg1

AWS Summit 2013 | India - 0 to Production in 40 minutes, Pieter Kemps

Amazon Web Services

Element wizard

mrjonesbrgs

How UpKeep builds great products

Ryan Chan, CMRP

Agile User Stories | The complete Review

David Tzemach

Evaluation question 4

lydhayward

Agile Requirements Decomposition

Rick Austin

PyCon UK 2013 "Python Adventures in Startup Land"

rwillmer

What's hot (19)

Bold_Keyboards_Case_Competition

Mob Programming for Continuous Learning

DevOpsDays Silicon Valley 2014 - The Game of Operations

The Importance of Culture: Building and Sustaining Effective Engineering Org...

No! Drupal Europe 2018

BDD - Collaboration & Hands-on practices

Building on the Shoulders of Giants: the Story of Bitbucket Pipelines

Flowcon2013 - Virtuous Cycles of Velocity: What I Learned About Going Fast at...

Create User Stories that Don't Suck!

Taming scary production code that nobody wants to touch

Qubedocs Cloud

I set off on a journey to the house of OPS

AWS Summit 2013 | India - 0 to Production in 40 minutes, Pieter Kemps

Element wizard

How UpKeep builds great products

Agile User Stories | The complete Review

Evaluation question 4

Agile Requirements Decomposition

PyCon UK 2013 "Python Adventures in Startup Land"

Viewers also liked

Pms

Misha Kadushin

Project Management

WizXpand International 耕慧國際

Project Management Inside Operations

Oleksiy Yegoshyn

Project Management

kilia84

PMP Preparation - 03 Framework

Mohamed ElSaadany, PMP, CCP, PMI-RMP, SCE-PE

The goal of this presentation is to explore the most efficient way to manage the product backlog, using blitz planning, story maps (walking skeleton) and improving the quality of our stories by focusing on stronger acceptance criteria, as well as using personas. The benefit of having a better way to organize and visualize the product backlog is to improve our ability to conduct release and iteration planning, as well as produce a better product road map. By attending this session you will be better equipped to help your team and product owner work with the product backlog. As a project manager, you will be introduced to simple techniques that will help you better manage your Agile project and improve visibility to all the work.

Stories, Backlog & Mapping

Dimitri Ponomareff

Google- company profile

Anika Rahman Orin

The Project Management Process - Week 6 Leadership

Craig Brown

Project Management Concepts (from PMBOK 5th Ed)

Jeremy Jay Lim

Viewers also liked (9)

Pms

Project Management

Project Management Inside Operations

Project Management

PMP Preparation - 03 Framework

Stories, Backlog & Mapping

Google- company profile

The Project Management Process - Week 6 Leadership

Project Management Concepts (from PMBOK 5th Ed)

Similar to WebCamp: Project Management Day: Управление требованиями в Agile: как это происходит в реальном мире - Прихнич Алена

Scrum and DevOps training

Alberto Gonzalez

Introduction to Agile & Scrum

Hawkman Academy

Vienna Agile Meetup: Epics 2022-03-07

peter.croy

More and more clients are asking for Agile development for their projects, in particular the Scrum methodology, but do they really know what they are getting into? Both Waterfall and Scrum are viable methodologies, but each is best suited to particular situations, clients, and projects - neither can be considered the better methodology in all circumstances. This presentation discusses the potential advantages of using Agile development for building sites in Drupal, but also the potential road-bumps and pitfalls.

The Agile Drupalist - Methodologies & Techniques for Running Effective Drupal...

Adrian Jones

Build – Measure – Learn is one of the most important mechanisms of agile software development. However, this mechanism is often crippled in nowadays projects, where traditional approaches of requirements gathering are bloating up product backlogs that cannot be prioritized anymore in a meaningful way. The results are customers not interested in iteration results, release to production that happens only at the end of the project, and feedback from customers when it is already too late and the budget is burned up. Story mapping is a method that aligns user stories along desirable outcomes, so that customers can give sooner meaningful feedback, and release to production can happen earlier. The method helps slicing and prioritizing user stories, and addresses the product design aspect that is missing when just working with a product backlog. The method is highly visual and facilitates shared product ownership among product owner, team and customer. This presentation provide an introduction to the concept of story mapping, with examples and experience gathered in own projects.

Story Maps in practice

Christian Hassa

The talk focused on the Fundamentals of Product Management, leveraging the speaker's personal experiences in the AI field. It covered core Product Manager topics such as managing customer needs, business goals & technology feasibility, the holy trinity of the Product Manager discipline, delve into data analyses, rapid experimentation, and execution, and finally, explored the challenges of customer privacy, bias, and inclusivity in AI products.

How to Use Artificial Intelligence by Microsoft Product Manager

Product School

Machine learning applications are typically stitched together from hopes and dreams, shell scripts, cron jobs, home-grown schedulers, snippets of configuration clipped from multiple blog posts, thousands of hard-coded business rules, a.k.a. "our SQL corpus," and a few lines of training and testing code. Organizing all the moving parts into something maintainable and supportive of ongoing development is a challenge most teams have on their TODO list, roadmap, or tech debt pile. Getting ahead of the day-to-day demands and settling into a sane architecture often seems like an unattainable goal. The past several years have seen an explosion of tool-building in the data engineering and analytics area, including in Apache projects spanning the areas of search and information retrieval, job orchestration, file and stream formats, and machine learning libraries. In this talk we will cover our product and development teams' choices of architecture and tools, from data ingestion and storage, through transformations and processing, to presentation of results and publishing to web services, reports, and applications.

Maintainable Machine Learning Products

Andrew Musselman

How to win StartupWeekend

Marsh Sutherland

Product ownership versus product management

Flavius Stef

Customer Development Fast Protyping

Serdar Temiz

Sdec11.agile ina day

sdeconf

Agile Way to First Iteration

Mikalai Alimenkou

Basics of Agile

Namrata Datta

Agile for scrum team members v4

Ravi Tadwalkar

To deliver the right outcomes, you need to learn your customers needs and validate your assumptions as early as possible. This means getting an early version of your product completed to start testing, validating and improving. This session will demonstrate how to combine Lean Startup and User Story Mapping techniques to determine where to start and how to learn early and often. Participants will start with a partially completed Lean Canvas to flesh out and then define a product roadmap by building a Story Map. We will use Lean Startup concepts of Minimal Viable Product (MVP) and validated learning to focus on outcome over output. Learning objectives: Understand the importance of accelerated learning and techniques to achieve it How a Lean Canvas can help shape your product vision and MVP How to build a story map to create a product roadmap How to use a story map to validate your users' journey

Lean Startup + Story Mapping = Awesome Products Faster

Brad Swanson

In this final Weave Online User Group of 2019, David Aronchick asks: have you ever struggled with having different environments to build, train and serve ML models, and how to orchestrate between them? While DevOps and GitOps have made huge traction in recent years, many customers struggle to apply these practices to ML workloads. This talk will focus on the ways MLOps has helped to effectively infuse AI into production-grade applications through establishing practices around model reproducibility, validation, versioning/tracking, and safe/compliant deployment. We will also talk about the direction for MLOps as an industry, and how we can use it to move faster, with more stability, than ever before. The recording of this session is on our YouTube Channel here: https://youtu.be/twsxcwgB0ZQ Speaker: David Aronchick, Head of Open Source ML Strategy, Microsoft Bio: David leads Open Source Machine Learning Strategy at Azure. This means he spends most of his time helping humans to convince machines to be smarter. He is only moderately successful at this. Previously, David led product management for Kubernetes at Google, launched GKE, and co-founded the Kubeflow project. David has also worked at Microsoft, Amazon and Chef and co-founded three startups. Sign up for a free Machine Learning Ops Workshop: http://bit.ly/MLOps_Workshop_List Weaveworks will cover concepts such as GitOps (operations by pull request), Progressive Delivery (canary, A/B, blue-green), and how to apply those approaches to your machine learning operations to mitigate risk.

Using MLOps to Bring ML to Production/The Promise of MLOps

Weaveworks

Software Product Engineering

Sagittarius

Building Shared Understanding Glenn McClure

Glenn McClure

Basic agile namrata-workshop

Namrata Datta

How do you know you are ready to start iterating? In some cases, very little is needed before the first iteration. In other cases, rushing to iterate (because you were told to) can lead to weeks of time wasted overly focused on delivering a poorly understood product. This tutorial provides concrete tools for discovering your product context and assessing whether you are ready to start building and / or iterating. Participants will learn tools for defining how much process you need and tools for truly understanding what you are building and why, as well as who will use it, why they will (or will not) use it and why.

Get Ready For Your First Iteration

Naresh Jain

Similar to WebCamp: Project Management Day: Управление требованиями в Agile: как это происходит в реальном мире - Прихнич Алена (20)

Scrum and DevOps training

Introduction to Agile & Scrum

Vienna Agile Meetup: Epics 2022-03-07

The Agile Drupalist - Methodologies & Techniques for Running Effective Drupal...

Story Maps in practice

How to Use Artificial Intelligence by Microsoft Product Manager

Maintainable Machine Learning Products

How to win StartupWeekend

Product ownership versus product management

Customer Development Fast Protyping

Sdec11.agile ina day

Agile Way to First Iteration

Basics of Agile

Agile for scrum team members v4

Lean Startup + Story Mapping = Awesome Products Faster

Using MLOps to Bring ML to Production/The Promise of MLOps

Software Product Engineering

Building Shared Understanding Glenn McClure

Basic agile namrata-workshop

Get Ready For Your First Iteration

More from GeeksLab Odessa

DataScience Lab, 13 мая 2017 Коррекция геометрических искажений оптических спутниковых снимков Алексей Кравченко (Senior Data Scientist at Zoral Labs) Мы рассмотрим разнообразие существующих спутниковых данных и способов их применения в сельском и лесном хозяйстве, картографировании земной поверхности. Далее сфокусируемся на задаче геометрической коррекции снимков как первом шаге процесса обработки спутниковых данных, включая геопривязку снимков, регистрацию изображений, субпиксельную идентификацию контрольных точек, совмещение каналов. Также расскажем о некоторых интересных и неожиданных подходах к определению ориентации и jitter спутников и построению маски облачности. Все материалы: http://datascience.in.ua/report2017

DataScience Lab2017_Коррекция геометрических искажений оптических спутниковых...

GeeksLab Odessa

DataScience Lab, 13 мая 2017 Kappa Architecture: How to implement a real-time streaming data analytics engine Juantomás García (Data Solutions Manager at OpenSistemas, Madrid, Spain) We will have an introduction of what is the kappa architecture vs lambda architecture. We will see how kappa architecture is a good solution to implement solutions in (almost) real time when we need to analyze data in streaming. We will show in a case of real use: how architecture is designed, how pipelines are organized and how data scientists use it. We will review the most used technologies to implement it from apache Kafka + spark using Scala to new tools like apache beam / google dataflow. Все материалы: http://datascience.in.ua/report2017

DataScience Lab 2017_Kappa Architecture: How to implement a real-time streami...

GeeksLab Odessa

DataScience Lab 2017_Блиц-доклад_Турский Виктор

GeeksLab Odessa

DataScience Lab, 13 мая 2017 Обзор методов детекции лиц на изображение Юрий Пащенко ( Research Engineer, Ring Labs) В данном докладе мы предлагаем обзор наиболее новых и популярных методов обнаружения лиц, таких как Viola-Jones, Faster-RCNN, MTCCN и прочих. Мы обсудим основные критерии оценки качества алгоритма а также базы, включая FDDB, WIDER, IJB-A. Все материалы: http://datascience.in.ua/report2017

DataScience Lab 2017_Обзор методов детекции лиц на изображение

GeeksLab Odessa

DataScience Lab, 13 мая 2017 Сходство пациентов: вычистка дубликатов и предсказание пропущенных диагнозов Виктор Сарапин (CEO at V.I.Tech) Как эффективно определять дубликаты на десятках миллионов пациентов, и как определять пропущенные диагнозы и лечебные действия. Все материалы доступны по ссылке: http://datascience.in.ua/report2017

DataScienceLab2017_Сходство пациентов: вычистка дубликатов и предсказание про...

GeeksLab Odessa

DataScience Lab, 13 мая 2017 Recent deep learning approaches for speech generation Дмитрий Белевцов (Techlead at IBDI) В последние пол года появилось несколько важных моделей на базе глубоких нейронных сетей, способных успешно синтезировать человеческую речь на уровне отдельных сэмплов. Это позволило обойти многие недостатки классических спектральных подходов. В этом докладе я сделаю небольшой обзор архитектур наиболее популярных сетей, таких как Wavenet и SampleRNN. Все материалы доступны по ссылке: http://datascience.in.ua/report2017

DataScienceLab2017_Блиц-доклад

GeeksLab Odessa

DataScience Lab, 13 мая 2017 Распределенные вычисления: использование BOINC в Data Science Виталий Кошура (Software Developer at Lohika) BOINC - это открытое программное обеспечение для распределенных вычислений. Данный доклад освещает использование приложения BOINC в различных областях науки, которые связаны с обработкой огромных массивов данных, на примере текущих активных исследовательских проектов. Все материалы доступны по ссылке: http://datascience.in.ua/report2017

DataScienceLab2017_Блиц-доклад

GeeksLab Odessa

DataScience Lab, 13 мая 2017 Магистерская программа "Data Science" в УКУ Орест Купин(Master's Student at UCU) В этом докладе я расскажу вам о магистерской программе со специализацией в анализе данных в Украинском Католическом Университете. Я расскажу про структуру программы, основные курсы, а также опишу свой опыт как студента УКУ и поговорю об вызовах с которыми мы столкнулись в этом году. Все материалы доступны по ссылке: http://datascience.in.ua/report2017

DataScienceLab2017_Блиц-доклад

GeeksLab Odessa

DataScience Lab, 13 мая 2017 Cервинг моделей, построенных на больших данных с помощью Apache Spark Степан Пушкарев (GM (Kazan) at Provectus / CTO at Hydrosphere.io) После подготовки данных и обучения моделей на больших данных с использованием Apache Spark встает вопрос о том, как использовать обученные модели в реальных приложениях. Помимо модели важно не забывать про весь пайплайн пре-процессинга данных, который должен попасть в продакшн в том виде, в котором его спроектировал и реализовал дата саентист. Такие решения, как PMML/PFA, основанные на экспорте/импорте модели и алгоритма имеют очевидные недостатки и ограничения. В данном докладе мы предложим альтернативное решение, которое упрощает процесс использования моделей и пайплайнов в реальных боевых приложениях. Все материалы доступны по ссылке: http://datascience.in.ua/report2017

DataScienceLab2017_Cервинг моделей, построенных на больших данных с помощью A...

GeeksLab Odessa

DataScience Lab, 13 мая 2017 BioVec: Word2Vec в задачах анализа геномных данных и биоинформатики Дмитрий Новицкий (Старший научный сотрудник в ИПММС НАНУ) Этот доклад посвящен bioVec: применению технологии word2vec в задачах биоинфоматики. Сначала мы напомним как работает Word2vec и аналогичные ему методы Word Embedding. Затем расскажем об особенностях Word2vec в применении к геномным последовательностям-- основному виду данных в биоинформатике. Как обучать bioVec, и применять эту технологию к задачам классификации белков, предсказания их функции и др. В заключении мы продемонстрируем примеры кода для обучения и использования bioVec. Все материалы доступны по ссылке: http://datascience.in.ua/report2017

DataScienceLab2017_BioVec: Word2Vec в задачах анализа геномных данных и биоин...

GeeksLab Odessa

DataScience Lab, 13 мая 2017 Data Sciences и Big Data в Телекоме Александр Саенко (Software Engineer at SoftServe/CISCO) Александр расскажет о некоторых интересных примерах использования Big Data и Data Science в Телекоме: оптимизация сотовой сети, улучшение клиентского опыта, модели прогнозирования местоположения мобильных устройств, предотвращения оттока абонентов, обнаружение фрода и других. Рассмотрит основные современные подходы к их решению на основе алгоритмов машинного обучения. Все материалы доступны по ссылке: http://datascience.in.ua/report2017

DataScienceLab2017_Data Sciences и Big Data в Телекоме_Александр Саенко

GeeksLab Odessa

DataScience Lab, 13 мая 2017 Высокопроизводительные вычислительные возможности для систем анализа данных Михаил Федосеев ( Архитектор инфраструктурных решений, LanTec) В докладе мы поговорим о hardware стороне систем анализа данных для случаев построения приватных облаков или локальных высокопроизводительных вычислительных кластеров. Рассмотрим какие технологии и комплексные решения от компании Hewlett Packard Enterprise позволяют ускорить процесс анализа данных. Это не только зарекомендовавшие в своей области лучшие в своем сегменте сервера линейки HPE Apollo, а так же высокоскоростные сетевые коммутаторы HPE, но и дополнительные вспомогательные элементы решения, такие как мощные графические карты NVIDIA и хост-процессоры Xeon Phi. Так же будет рассмотрен стек HPE Core HPC Software Stack, который позволяет администраторам контролировать использование ресурсов системы. Все материалы доступны по ссылке: http://datascience.in.ua/report2017

DataScienceLab2017_Высокопроизводительные вычислительные возможности для сист...

GeeksLab Odessa

DataScience Lab, 13 мая 2017 Мониторинг модных трендов с помощью глубокого обучения и TensorFlow, Ольга Романюк (Data Scientist at Eleks) В течении последних 8 месяцев мы в Eleks работали над системой отслеживания модных трендов, основанной на глубинной остаточной нейронной сети с тождественным отображением. При тренировке сети мы использовали онлайн увеличение объема данных, а также распараллеливание данных по двум картам GPU. Мы создали эту систему с нуля при помощи TensorFlow. В презентации я расскажу о практической стороне проекта, нюансах реализации и подводных камнях, с которыми мы столкнулись во время работы. Все материалы: http://datascience.in.ua/report2017

DataScience Lab 2017_Мониторинг модных трендов с помощью глубокого обучения и...

GeeksLab Odessa

DataScience Lab, 13 мая 2017 Кто здесь? Автоматическая разметка спикеров на телефонных разговорах Юрий Гуц (Machine Learning Engineer, DataRobot) Автоматическая аннотация спикеров — интересная задача в обработке мультимедиа-данных. Нам нужно ответить на вопрос "Кто говорит когда?", не зная ничего о количестве и личности спикеров, присутствующих на записи. В этом докладе мы рассмотрим работающие методы для аннотации спикеров на телефонных разговорах. Все материалы: http://datascience.in.ua/report2017

DataScience Lab 2017_Кто здесь? Автоматическая разметка спикеров на телефонны...

GeeksLab Odessa

From bag of texts to bag of clusters Терпиль Евгений / Павел Худан (Data Scientists / NLP Engineer at YouScan) Мы рассмотрим современные подходы к кластеризации текстов и их визуализации. Начиная от классического K-means на TF-IDF и заканчивая Deep Learning репрезентациями текстов. В качестве практического примера, мы проанализируем набор сообщений из соц. сетей и попробуем найти основные темы обсуждения. Все материалы: http://datascience.in.ua/report2017

DataScience Lab 2017_From bag of texts to bag of clusters_Терпиль Евгений / П...

GeeksLab Odessa

Графические вероятностные модели для принятия решений в проектном управлении Ольга Татаринцева (Data Scientist at Eleks) Как часто вам приходится принимать решения, используя знания в определенной предметной области? На сколько хороши такие решения? А теперь представьте, что вы собрали знания лучших экспертов в предметной области. Похоже, что ваши решения, основанные на этих знаниях, будут куда более взвешенными, не так ли? Мы будем говорить о системе ProjectHealth, которая была построена на основе опыта лучших экспертов в проектном управлении в компании Eleks. Для реализации поставленной задачи была использована графовая вероятностная модель, а именно байесовская сеть, имплементированная на Python. За время работы над проектом мы прошли шаги от извлечения требований, поиска данных и построения модели с нуля до реализации BI дашборда с возможностью углубиться в детали, доходя до сырых данных. Сейчас ProjectHealth экономит большое количество времени для топ менеджмента и ресурсов компании, так как мониторит состояние бизнеса в малейших деталях ежедневно и делает это как настоящий эксперт. Все материалы: http://datascience.in.ua/report2017

DataScience Lab 2017_Графические вероятностные модели для принятия решений в ...

GeeksLab Odessa

DataScienceLab, 13 мая 2017 Оптимизация гиперпараметров машинного обучения при помощи Байесовской оптимизации Максим Бевза (Research Engineer at Grammarly) Все алгоритмы машинного обучения нуждаются в настройке (тьюнинге). Часто мы используем Grid Search или Randomized Search или нашу интуицию для подбора гиперпараметров. Байесовская оптимизация поможет нам направить Randomized Search в те места, которые наиболее перспективны, так, чтобы тот же (или лучший) результат мы получили за меньшее количество итераций. Все материалы: http://datascience.in.ua/report2017

DataScienceLab2017_Оптимизация гиперпараметров машинного обучения при помощи ...

GeeksLab Odessa

DataScienceLab, 13 мая 2017 Как знать всё о покупателях (или почти всё)? Дарина Перемот (ML Engineer at SynergyOne) Раскроем собственный ответ на вопрос "Чего же хочет покупатель?". Поделимся результатами исследований транзакций и расскажем, есть ли у вас домашний питомец. А так же, продемонстрируем, как машинное обучение уже сейчас помогает узнавать вас ближе. Все материалы: http://datascience.in.ua/report2017

DataScienceLab2017_Как знать всё о покупателях (или почти всё)?_Дарина Перемот

GeeksLab Odessa

JS Lab 2017, 25 марта Mapbox GL: как работают современные интерактивные карты Владимир Агафонкин (Lead JavaScript Engineer at MapBox) Mapbox GL JS — открытая JS-библиотека для создания современных интерактивных карт на основе WebGL. В разработке более трех лет, она сочетает в себе множество удивительных технологий, сложных алгоритмов и идей для достижения плавной отрисовки тысяч векторных объектов с миллионами точек в реальном времени. В этом докладе вы узнаете, как работает библиотека внутри, и с какими сложностями сталкиваются разработчики современных WebGL-приложений. В докладе: отрисовка шрифтов, триангуляция линий и полигонов, пространственные индексы, определение коллизий, расстановка надписей, кластеризация точек, обрезка фигур, упрощение линий, упаковка спрайтов, компактные бинарные форматы, параллельная обработка данных в браузере, тестирование отрисовки и другие сложности. Все материалы: http://jslab.in.ua/2017

JS Lab 2017_Mapbox GL: как работают современные интерактивные карты_Владимир ...

GeeksLab Odessa

JS Lab2017, 25 марта, Одесса Под микроскопом: блеск и нищета микросервисов на node.js Илья Климов (CEO at Javascript.Ninja) "- Что это? - Микросервис! - И что он делает? - Микропадает". Про микросервисы сейчас не рассуждает только ленивый. Все рассказывают про то, как микросервисы спасают от сложности разработки, снижают время развертывание и повышают общую надежность систем. Этот доклад - про подводные камни, которые ждут оседлавших волну этого хайпа с Node.JS. Мы поговорим про ошибки, которые стоили мне и моей компании бессонных ночей, потерянной прибыли и, временами, веры в могущество микросервисной архитектуры. Все материалы: http://jslab.in.ua/ Организаторы: http://geekslab.org.ua/

JS Lab2017_Под микроскопом: блеск и нищета микросервисов на node.js

GeeksLab Odessa

More from GeeksLab Odessa (20)