С каждым днем вопрос о персонализации поведения системы для пользователя становится все острее. В докладе Алексей рассмотрит набор инструментов, с помощью которых можно построить свой сервис по рекомендациям с минимальными временными затратами. Алексей расскажет не только о теории, но и приведет практические советы, как построить прототип, не отвлекая разработчиков на построение цельного pipeline, имея на руках одного-двух Data Scintist, которые могут сформулировать идею модели, и одного java/scala-разработчика, способного перевести модель в код. Доклад будет полезен техническим специалистам, отвечающим на запросы вроде: «мы хотим начать хоть с чего-то, но не знаем с какой стороны подойти». Интересуетесь анализом данных? Присоединяйтесь к нашей группе на Facebook: https://www.facebook.com/groups/DataTalks/

1. MINIMUM TOOLS FOR
RECOMMENDATION
ENGINE
Alexey Diomin, diominay@gmail.com
InDataLabs

2. Who I Am
 Java developer
 BigData Engineer

4. Why we need DS?

5. Why we need DS?

6. Tools

7. Tools

8. The Right Tools

9. The Right Tools
 Mathematics

10. The Right Tools
 Mathematics
 Statistics

11. The Right Tools
 Mathematics
 Statistics
 Python (Pandas, NumPy, SciKit, etc)

12. The Right Tools
 Mathematics
 Statistics
 Python (Pandas, NumPy, SciKit, etc)
 R

13. The Right Tools
 Mathematics
 Statistics
 Python (Pandas, NumPy, SciKit, etc)
 R

14. IPython Notebook/Jupyter

15. Python
 Spark (API, DataFrame)
 Flink (SciKit API)
 Ibis (DataFrame, Impala, LLVM) http://www.ibis-
project.org/

16. Zeppelin – IPython for BigData

17. What next?

18. What next?

19. Prediction.io
You don’t need big data to use Big Data tools

20. Prediction.io

21. Prediction.io

22. Prediction.io Templates
 E-commerce
 Recommendations
 Product Ranking
 Word2Vec
http://templates.prediction.io/

23. Prediction.io SDK
 Python
 Ruby
 PHP
 JAVA
 RAW

24. Q&A