Дайте данных!

«Проблема не в крипте, проблема в обманщиках». Кто и как проводит ончейн анализ

Большие данные и этика: где мы оказались в 2022 году. Совместный выпуск с подкастом «Бремя технологий»

«У нас нет второй планеты под боком». Как климатологи собирают и используют большие данные

«Антифрод — это то, что не случилось». Как предупредить убытки, не впадая в крайности

«Главная метрика — урожай». Как большие данные помогают агрономам и фермерам

«Открытый код — это контркультура». Обсуждаем плюсы и минусы Open sourсe решений

«Не все теоремы приносят пользу». Как изучают языки программирования на примере Julia

Третий сезон! Скоро в ваших устройствах появятся новые инсайты о больших данных

О внедрении MLOps в банке

Конфиденциальные и совместные вычисления на основе ML

Моделирование структуры активов и обязательств в банке, казначейство и рыночные риски, их роли и аналитические потребности

Особенности финтех-сервисов в маркетплейсе