PMLab. Дмитрий Миндра &quot;Про взлеты, падения и публичные выступления&quot;

Почему Agile больше не работает

Николай Яремко. Использование вики методик при разработке Яндекс.Почты.Svetlana Gulyaeva

Как различные виды исследований и аналитики продукта работают в условиях Agile и быстрых циклах разработки. Почему важна живая обратная связь от пользователей, и как она может коррелировать с продуктовыми метриками. Рассмотрим эти вопросы на примере живого кейса.

Как UX-специалист делился своими инструментами с agile-командами

Nikita Efimov

Прошло 2 года. Семен повзрослел и возмужал (в профессиональном и жизненном плане). За это время он успел поработать с несколькими agile-командами и насмотреться разного скрама и срама, набить очередных шишек при внедрении процесса проектирования в гибкие процессы разработки. Но во всех случаях он видел, что некоторые инструменты проектировщика могут пригодиться и другим участникам процесса, командам, которые не имеют проектировщиков интерфейса у себя в штате. Ведь эти инструменты просты в понимании и не требуют много времени на проработку. И Семен решил попробовать Сначала на своей команде, а потом и на кошках, т.е. на знакомых командах. Каких тем коснулся Семён, куда и какие инструменты UX-специалиста он попытался внедрить: - как ещё (кроме привычных инструментов) можно собирать и фиксировать требования касаемо планируемых фич; - как можно проапгрейдить user story в сторону большей эмпатии пользователям и какие инструменты в этом могут помочь; - как можно с большей эффективностью разбивать крупные user story на более мелкие (опять же, с большей эмпатией); - как фиксировать общий опыт взаимодействия пользователя, чтобы в следующей итерации не наломать дров при реализации новых фич. Ведь всегда сложно держать в голове всю картину взаимодействия человека с продуктом. А когда ты добавляешь все новые и новые фичи, часто вместо помощи вставляются палки в колёса; как можно использовать любимый многими impact map для проработки целей пользователя; - как можно проверить необходимость фич (а точнее, ожидаемую удовлетворенность от наличия/отсутствия) перед тем, как их поместить в бэклог.

Клуб аналитиков Thinkersware: Анализ на входе

Какие важные моменты пропускает аналитик на старте? Как провести анализ исходных требований, что делать с бизнес целями и приоритетами, почему важны рамки проекта и работа с заинтересованными лицами. Стоит ли доверять пользовательским требованиям, принимать неопределенности и двусмысленности.

Product manager в большой компании (Алексей Журба, Wargaming) PCampRussia

Проектирование с учетом пользовательских требований

Успешный запуск продукта: совместная работа BA, PO, PM

Успешный запуск продукта: совместная работа Business Analyst, Product Owner, Product Manager + инвестор. Что нужно знать бизнес аналитику для построения эффективного и результативного взаимодействия на старте - насколько понятен "голубой океан" продукта, целевые сегменты, процессы по всему жизненному циклу продукта. Выстроено ли Agile взаимодействие?

Константин Горский "Как успеть?"

Yandex

Требования и дизайн (BAQ, Львов, 25.03.2017)

Anatoly Loy

Good and poor presentation techniques (RU)

Павел Веселовский

Алексей Ионов. Agile в масштабе корпорации: как не создать хаос?

ScrumTrek

Когда-то давно на заре Agile многие (и я в том числе) часто начинали разговор про внедрение проворно-гибких подходов с того, что переход на них полностью зависит от поддержки высшего менеджмента организации. Сегодня по опыту работы очень разных крупных компаний становится совершенно очевидно, что основные препятствия на пути трансформации находятся не только и не столько на уровне первых лиц. Они выходят далеко за рамки Манифеста и широко известных подходов для управления эффективными командами. Я поделюсь идеями и наработками, которые позволяют разрешать проблемы (а они есть!) с масштабированием Agile на сложный ландшафт организации в условиях, когда одновременно самые разные исполнители ведут разработку множества интегрируемых решений. Как на практике выстроить первые шаги, на каких принципах основываться, и чего избегать? Давайте обсудим, как вместо повышения эффективности не создать хаос!

Одна голова - плохо

Training & Development Group

public speaking: 8 steps from idea to loud ovationsDmitry Potapov

Почему мы боимся выступать? Публичные выступления.Alexandr Yakimenko

публичные выступления для вас

Бизнес-Школа ЧЕ-ЛИНК

публичные выступления и спичрайтинг как инструмент PrStacy Babenko

Навыки публичных выступлений

PRM group

Публичные выступления

Елена Зимина

Публичные выступления. Презентация с бизнес-завтрака Training & Development G...

Mastering public speaking skills

Dmytro Mindra

User experience, как замена юзабилити

Почему дизайн-мышление дается компаниям нелегко

Lumiknows Consultancy

Опыт интеграции дизайн-мышления в бизнес-процессы различных организаций, включая Билайн, Интел, Промсвязьбанк, Сбербанк. Презентацию можно скачать, чтобы показывать руководству и топ-менеджменту, интересующимся тем, с чего начать внедрение дизайн-мышления в свои организации.

Путь к мечте: профессия программист

Serghei Epifantsew

What's hot

Роман Бочаров. Быстрые циклы и качественные исследования в разработке продукта.

ScrumTrek

Как UX-специалист делился своими инструментами с agile-командами

Nikita Efimov

Клуб аналитиков Thinkersware: Анализ на входе

Product manager в большой компании (Алексей Журба, Wargaming) PCampRussia

Проектирование с учетом пользовательских требований

Успешный запуск продукта: совместная работа BA, PO, PM

Константин Горский "Как успеть?"

Yandex

Требования и дизайн (BAQ, Львов, 25.03.2017)

Anatoly Loy

Good and poor presentation techniques (RU)

Павел Веселовский

Алексей Ионов. Agile в масштабе корпорации: как не создать хаос?

ScrumTrek

Одна голова - плохо

Training & Development Group

What's hot (11)

Роман Бочаров. Быстрые циклы и качественные исследования в разработке продукта.

Как UX-специалист делился своими инструментами с agile-командами

Клуб аналитиков Thinkersware: Анализ на входе

Product manager в большой компании (Алексей Журба, Wargaming)

Проектирование с учетом пользовательских требований

Успешный запуск продукта: совместная работа BA, PO, PM

Константин Горский "Как успеть?"

Требования и дизайн (BAQ, Львов, 25.03.2017)

Good and poor presentation techniques (RU)

Алексей Ионов. Agile в масштабе корпорации: как не создать хаос?

Одна голова - плохо

Viewers also liked

public speaking: 8 steps from idea to loud ovationsDmitry Potapov

Почему мы боимся выступать? Публичные выступления.Alexandr Yakimenko

публичные выступления для вас

Бизнес-Школа ЧЕ-ЛИНК

публичные выступления и спичрайтинг как инструмент PrStacy Babenko

Навыки публичных выступлений

PRM group

Публичные выступления

Елена Зимина

Публичные выступления. Презентация с бизнес-завтрака Training & Development G...

Viewers also liked (7)

public speaking: 8 steps from idea to loud ovations

Почему мы боимся выступать? Публичные выступления.

публичные выступления для вас

публичные выступления и спичрайтинг как инструмент Pr

Навыки публичных выступлений

Публичные выступления

Публичные выступления. Презентация с бизнес-завтрака Training & Development G...

Similar to PMLab. Дмитрий Миндра "Про взлеты, падения и публичные выступления"

Mastering public speaking skills

Dmytro Mindra

User experience, как замена юзабилити

#tceh экосистема и коворкинг для стартапов.

Почему дизайн-мышление дается компаниям нелегко

Lumiknows Consultancy

Путь к мечте: профессия программист

Serghei Epifantsew

Успешная бизнес презентация

Dmitry Modestov

Ui/Ux Design & Design for Mobile Apps

Oleg Symonik

Тех. Документация - UX beyond UI

Yury Solonitsyn

Хорошая техническая документация окружает программный продукт - помогает его проектировать и продавать, помогает его осваивать, помогает его поддерживать и продолжать разработку. Документация определяет User Experience или Customer Experience далеко за пределами пользовательского интерфейса. Презентация к выступлению на встрече UX-специалистов в консорциуме Кодекс.

Usability don't make me think

Konstantin Polosukhin

Lviv PMDay 2015 S Сергій Поволяшко: “Розумне ініціювання проекту”

Lviv Startup Club

Автоматизация бизнес-процессов: проектирование архитектуры конкурентных решений

CUSTIS

Открытый семинар для студентов в компании CUSTIS (7 ноября 2012 года). Лектор: Павел Спесивцев, ведущий разработчик php. Аннотация: На семинаре будут рассмотрены особенности заключения бизнес-логики в эффективные структуры и алгоритмы, незыблемые, актуальные и набирающие обороты подходы к проектированию бизнес-приложений, а также выигрышные пути оптимизации высоконагруженных информационных систем. Вы узнаете, можно ли на пути к совершенству архитектуры решений обойти известные подводные камни и от чего можно застраховаться на этапе проектирования. Видеозапись семинара: https://vimeo.com/53314724.

Программа StartServiceunkindchp

Mobile UI @Levelapp.meIlya Chernetskiy (Tchernetski)

Как стать игроком большой команды

Agilie Team

Блиц-доклад "Как выбирать проектные методологии и как от них отказываться"

Ivan Selikhovkin

ит для TspValentin Frolovsky

#tceh: Александр Яныхбаш — мастер-класс по питчам проектов на Рабочих выходны...

Как живётся дизайнеру в крупной корпорации

Leonid Ivakhov

Видео: http://www.youtube.com/watch?v=JQGuMBM6M9A Презентация для студентов Британской Высшей Школы Дизайна курса "Дизайн мобильных приложений". В докладе рассказывается о том с какими трудностями приходится сталкивать UI/UX-дизайнеру в работе над крупными проектами и с большим кол-вом заказчиков.

CyberСloud корпоративная социальная сеть. Презентация

asidenko

презент соц проектов1

Veronica Yarnykh

Interaction Designguvarov

Similar to PMLab. Дмитрий Миндра "Про взлеты, падения и публичные выступления" (20)

Mastering public speaking skills

User experience, как замена юзабилити

Почему дизайн-мышление дается компаниям нелегко

Путь к мечте: профессия программист

Успешная бизнес презентация

Ui/Ux Design & Design for Mobile Apps

Тех. Документация - UX beyond UI

Usability don't make me think

Lviv PMDay 2015 S Сергій Поволяшко: “Розумне ініціювання проекту”

Автоматизация бизнес-процессов: проектирование архитектуры конкурентных решений

Программа StartService

Mobile UI @Levelapp.me

Как стать игроком большой команды

Блиц-доклад "Как выбирать проектные методологии и как от них отказываться"

ит для Tsp

#tceh: Александр Яныхбаш — мастер-класс по питчам проектов на Рабочих выходны...

Как живётся дизайнеру в крупной корпорации

CyberСloud корпоративная социальная сеть. Презентация

презент соц проектов1

Interaction Design

More from GeeksLab Odessa

DataScience Lab2017_Коррекция геометрических искажений оптических спутниковых...

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

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_Блиц-доклад_Турский Виктор

DataScience Lab 2017_Обзор методов детекции лиц на изображение

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

DataScienceLab2017_Сходство пациентов: вычистка дубликатов и предсказание про...

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_Блиц-доклад

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

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

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

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

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_Data Sciences и Big Data в Телекоме_Александр Саенко

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_Высокопроизводительные вычислительные возможности для сист...

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

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

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_Кто здесь? Автоматическая разметка спикеров на телефонны...

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_From bag of texts to bag of clusters_Терпиль Евгений / П...

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_Графические вероятностные модели для принятия решений в ...

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

DataScienceLab2017_Оптимизация гиперпараметров машинного обучения при помощи ...

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

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

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

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 Lab2017_Под микроскопом: блеск и нищета микросервисов на node.js