Soumettre la recherche
Mettre en ligne
Roman Zykov Certificates
•
Télécharger en tant que PPTX, PDF
•
0 j'aime
•
334 vues
Roman Zykov
Suivre
Formation
Signaler
Partager
Signaler
Partager
1 sur 10
Télécharger maintenant
Recommandé
Связной клуб
Связной клуб
Roman Zykov
Letu Ru Analysis
Letu Ru Analysis
Roman Zykov
Ozon в высшей школе экономики часть 4
Ozon в высшей школе экономики часть 4
Roman Zykov
Seo Prodvizhenie Short
Seo Prodvizhenie Short
Roman Zykov
Metrics drivendesign
Metrics drivendesign
Roman Zykov
Kib Rzykov 24th Apr2009
Kib Rzykov 24th Apr2009
Roman Zykov
Ozon в высшей школе экономики часть 1
Ozon в высшей школе экономики часть 1
Roman Zykov
Roman zykovcertificates
Roman zykovcertificates
Roman Zykov
Recommandé
Связной клуб
Связной клуб
Roman Zykov
Letu Ru Analysis
Letu Ru Analysis
Roman Zykov
Ozon в высшей школе экономики часть 4
Ozon в высшей школе экономики часть 4
Roman Zykov
Seo Prodvizhenie Short
Seo Prodvizhenie Short
Roman Zykov
Metrics drivendesign
Metrics drivendesign
Roman Zykov
Kib Rzykov 24th Apr2009
Kib Rzykov 24th Apr2009
Roman Zykov
Ozon в высшей школе экономики часть 1
Ozon в высшей школе экономики часть 1
Roman Zykov
Roman zykovcertificates
Roman zykovcertificates
Roman Zykov
Hadoop implementation in Wikimart
Hadoop implementation in Wikimart
Roman Zykov
Ozon в высшей школе экономики часть 3
Ozon в высшей школе экономики часть 3
Roman Zykov
Персонализация как сервис на основе данных Персонализация на основе данных о пользователях играет все большую роль в аналитических CRM системах. Самым первым шагом важно понять, какой продукт или сервис на основе данных вы готовы предложить своим клентам. Далее в докладе будут рассмотрены следующие вопросы: Достаточно ли у вас данных для персонализации продукта? Как оценить успешность проекта по персонализации? Как подружить аналитический и операционный CRM? Какие основные причины провала таких проектов? Самостоятельная разработка или outsource? Насколько важен вопрос правильных технологий? Где место сегментации клиентов? В докладе будут вкратце разобраны некоторые примеры российских и зарубежных компаний.
сервисы персонализации на основе данных
сервисы персонализации на основе данных
Roman Zykov
Business intelligence в Ozon.ru
Business intelligence в Ozon.ru
Roman Zykov
Netflix
Netflix
Roman Zykov
Database marketing
E-commerce KPIs
E-commerce KPIs
Roman Zykov
Ozon в высшей школе экономики часть 2
Ozon в высшей школе экономики часть 2
Roman Zykov
Как обрабатывать большой объем данных быстро с наименьшими затратами? Мы смогли этого добиться в компании RetailRocket. Обработка данных – это наш бизнес! У нас много данных: более 100 Тбайт, в сутки нам поступает более 100 млн событий для обработки. До недавнего времени у нас все работало на кластере на базе Hadoop относительно устаревшего дистрибутива Cloudera CDH 4.5, программный код был написан на Pig, Hive, Python и Java. Это порождало ряд проблем с архитектурой, производительностью. Тестирование превращалось в настоящую головную боль. В конце лета RetailRocket перешел на Yarn на базе CDH 5.1.2. Это открыло путь к более совершенным технологиям семейства Spark. Сейчас мы находимся в фазе полного перехода на Spark на функциональном языке Scala. Это позволило нам избавиться от зоопарка технологий, упростив архитектуру решений и автоматизировав тестирование. Первые результаты не заставили себя ждать – получен прирост производительности на том же железе в три-пять раз. А это значит, что мы будем меньше инвестировать в расширение парка серверов кластера. В докладе будет рассказано о проблемах, с которыми мы столкнулись, и о том как мы их решили. Будут примеры исходного кода для оптимизации производительности и повышения удобства работы, который мы закоммитили в наш публичный GitHub
Электронная коммерция: от Hadoop к Spark Scala
Электронная коммерция: от Hadoop к Spark Scala
Roman Zykov
Retail Rocket helps web shoppers make better shopping decisions by providing personalized real-time recommendations through multiple channels with over 100MM unique monthly users and 1000+ retail partners. The rapid improvement of the product is important to win on the high-concurrency market of real-time personalization platforms. The necessity of introducing constant innovations and improvements of algorithms for recommendation systems requires correct tools and a process of rapid testing of hypotheses. It’s not a secret that 9 out of 10 hypotheses actually do not improve the performance at least. We had the task stated as follows: How to detect and eliminate the idea that doesn’t improve as early as possible, to spend a minimum of resources on that process. In the report we will talk about: How we make our process of hypotheses testing faster. One programming language for R&D. Enmity and friendship of offline and online metrics. Why it is difficult to predict the impact of changing diversity of algorithms. What is the benefit of AA/BB online tests. Bayesian statistics for the evaluation of online tests. ABOUT THE SPEAKER Roman Zykov is the Chief Data Scientist at the Retail Rocket. In Retail Rocket is responsible for algorithms of personalized and non-personalized recommendations. Previous to Retail Rocket, Roman was the Head of analytics at the biggest e-commerce companies for almost ten years. He received Ms.Sc. in applied mathematics and physics from the MIPhT in 2004.
How to eliminate ideas as soon as possible
How to eliminate ideas as soon as possible
Roman Zykov
1) Recommendations in ecommerce - cases 2) triggered emails - Next Best Offer 3) Price discrimination
Kib Rif 2015. Make money from your data
Kib Rif 2015. Make money from your data
Roman Zykov
Big Data
2 bdw.key
2 bdw.key
antishmanti
Big data europe 2012 brochure (3)
Big data europe 2012 brochure (3)
Roman Zykov
See retailrocket.ru recommendation service Presented at IMetric.ru on 8th Nov 2012
Wikimart recommendations
Wikimart recommendations
Roman Zykov
Этот доклад я презентовал на конференции BI тренды 11 октября 2012 года в Москве. http://events.cnews.ru/events/programm/bi_instrumenty_v_rossii__poslednie_trendy.shtml
Hadoop in Wikimart. Part 1. Business
Hadoop in Wikimart. Part 1. Business
Roman Zykov
Google Analytics vs Omniture SiteCatalyst vs In-ouse Webanalytics at iMetrics
Google Analytics vs Omniture SiteCatalyst vs In-ouse Webanalytics at iMetrics
Roman Zykov
MIPhT presentation about BI
MIPhT presentation about BI
Roman Zykov
см. KPIs.ru
Owox rzykov kp_iexamples
Owox rzykov kp_iexamples
Roman Zykov
см. KPIs.ru
Owox rzykov
Owox rzykov
Roman Zykov
Wpaper 005 functionalism_new_approach
Wpaper 005 functionalism_new_approach
Roman Zykov
Searchpatterns 100519055231-phpapp02
Searchpatterns 100519055231-phpapp02
Roman Zykov
Complete Ga Power User Web
Complete Ga Power User Web
Roman Zykov
RIW2009 Анализ продвижения
RIW2009 Анализ продвижения
Roman Zykov
Contenu connexe
En vedette
Hadoop implementation in Wikimart
Hadoop implementation in Wikimart
Roman Zykov
Ozon в высшей школе экономики часть 3
Ozon в высшей школе экономики часть 3
Roman Zykov
Персонализация как сервис на основе данных Персонализация на основе данных о пользователях играет все большую роль в аналитических CRM системах. Самым первым шагом важно понять, какой продукт или сервис на основе данных вы готовы предложить своим клентам. Далее в докладе будут рассмотрены следующие вопросы: Достаточно ли у вас данных для персонализации продукта? Как оценить успешность проекта по персонализации? Как подружить аналитический и операционный CRM? Какие основные причины провала таких проектов? Самостоятельная разработка или outsource? Насколько важен вопрос правильных технологий? Где место сегментации клиентов? В докладе будут вкратце разобраны некоторые примеры российских и зарубежных компаний.
сервисы персонализации на основе данных
сервисы персонализации на основе данных
Roman Zykov
Business intelligence в Ozon.ru
Business intelligence в Ozon.ru
Roman Zykov
Netflix
Netflix
Roman Zykov
Database marketing
E-commerce KPIs
E-commerce KPIs
Roman Zykov
Ozon в высшей школе экономики часть 2
Ozon в высшей школе экономики часть 2
Roman Zykov
Как обрабатывать большой объем данных быстро с наименьшими затратами? Мы смогли этого добиться в компании RetailRocket. Обработка данных – это наш бизнес! У нас много данных: более 100 Тбайт, в сутки нам поступает более 100 млн событий для обработки. До недавнего времени у нас все работало на кластере на базе Hadoop относительно устаревшего дистрибутива Cloudera CDH 4.5, программный код был написан на Pig, Hive, Python и Java. Это порождало ряд проблем с архитектурой, производительностью. Тестирование превращалось в настоящую головную боль. В конце лета RetailRocket перешел на Yarn на базе CDH 5.1.2. Это открыло путь к более совершенным технологиям семейства Spark. Сейчас мы находимся в фазе полного перехода на Spark на функциональном языке Scala. Это позволило нам избавиться от зоопарка технологий, упростив архитектуру решений и автоматизировав тестирование. Первые результаты не заставили себя ждать – получен прирост производительности на том же железе в три-пять раз. А это значит, что мы будем меньше инвестировать в расширение парка серверов кластера. В докладе будет рассказано о проблемах, с которыми мы столкнулись, и о том как мы их решили. Будут примеры исходного кода для оптимизации производительности и повышения удобства работы, который мы закоммитили в наш публичный GitHub
Электронная коммерция: от Hadoop к Spark Scala
Электронная коммерция: от Hadoop к Spark Scala
Roman Zykov
Retail Rocket helps web shoppers make better shopping decisions by providing personalized real-time recommendations through multiple channels with over 100MM unique monthly users and 1000+ retail partners. The rapid improvement of the product is important to win on the high-concurrency market of real-time personalization platforms. The necessity of introducing constant innovations and improvements of algorithms for recommendation systems requires correct tools and a process of rapid testing of hypotheses. It’s not a secret that 9 out of 10 hypotheses actually do not improve the performance at least. We had the task stated as follows: How to detect and eliminate the idea that doesn’t improve as early as possible, to spend a minimum of resources on that process. In the report we will talk about: How we make our process of hypotheses testing faster. One programming language for R&D. Enmity and friendship of offline and online metrics. Why it is difficult to predict the impact of changing diversity of algorithms. What is the benefit of AA/BB online tests. Bayesian statistics for the evaluation of online tests. ABOUT THE SPEAKER Roman Zykov is the Chief Data Scientist at the Retail Rocket. In Retail Rocket is responsible for algorithms of personalized and non-personalized recommendations. Previous to Retail Rocket, Roman was the Head of analytics at the biggest e-commerce companies for almost ten years. He received Ms.Sc. in applied mathematics and physics from the MIPhT in 2004.
How to eliminate ideas as soon as possible
How to eliminate ideas as soon as possible
Roman Zykov
1) Recommendations in ecommerce - cases 2) triggered emails - Next Best Offer 3) Price discrimination
Kib Rif 2015. Make money from your data
Kib Rif 2015. Make money from your data
Roman Zykov
Big Data
2 bdw.key
2 bdw.key
antishmanti
En vedette
(11)
Hadoop implementation in Wikimart
Hadoop implementation in Wikimart
Ozon в высшей школе экономики часть 3
Ozon в высшей школе экономики часть 3
сервисы персонализации на основе данных
сервисы персонализации на основе данных
Business intelligence в Ozon.ru
Business intelligence в Ozon.ru
Netflix
Netflix
E-commerce KPIs
E-commerce KPIs
Ozon в высшей школе экономики часть 2
Ozon в высшей школе экономики часть 2
Электронная коммерция: от Hadoop к Spark Scala
Электронная коммерция: от Hadoop к Spark Scala
How to eliminate ideas as soon as possible
How to eliminate ideas as soon as possible
Kib Rif 2015. Make money from your data
Kib Rif 2015. Make money from your data
2 bdw.key
2 bdw.key
Plus de Roman Zykov
Big data europe 2012 brochure (3)
Big data europe 2012 brochure (3)
Roman Zykov
See retailrocket.ru recommendation service Presented at IMetric.ru on 8th Nov 2012
Wikimart recommendations
Wikimart recommendations
Roman Zykov
Этот доклад я презентовал на конференции BI тренды 11 октября 2012 года в Москве. http://events.cnews.ru/events/programm/bi_instrumenty_v_rossii__poslednie_trendy.shtml
Hadoop in Wikimart. Part 1. Business
Hadoop in Wikimart. Part 1. Business
Roman Zykov
Google Analytics vs Omniture SiteCatalyst vs In-ouse Webanalytics at iMetrics
Google Analytics vs Omniture SiteCatalyst vs In-ouse Webanalytics at iMetrics
Roman Zykov
MIPhT presentation about BI
MIPhT presentation about BI
Roman Zykov
см. KPIs.ru
Owox rzykov kp_iexamples
Owox rzykov kp_iexamples
Roman Zykov
см. KPIs.ru
Owox rzykov
Owox rzykov
Roman Zykov
Wpaper 005 functionalism_new_approach
Wpaper 005 functionalism_new_approach
Roman Zykov
Searchpatterns 100519055231-phpapp02
Searchpatterns 100519055231-phpapp02
Roman Zykov
Complete Ga Power User Web
Complete Ga Power User Web
Roman Zykov
RIW2009 Анализ продвижения
RIW2009 Анализ продвижения
Roman Zykov
Jobremont Ru
Jobremont Ru
Roman Zykov
Plus de Roman Zykov
(12)
Big data europe 2012 brochure (3)
Big data europe 2012 brochure (3)
Wikimart recommendations
Wikimart recommendations
Hadoop in Wikimart. Part 1. Business
Hadoop in Wikimart. Part 1. Business
Google Analytics vs Omniture SiteCatalyst vs In-ouse Webanalytics at iMetrics
Google Analytics vs Omniture SiteCatalyst vs In-ouse Webanalytics at iMetrics
MIPhT presentation about BI
MIPhT presentation about BI
Owox rzykov kp_iexamples
Owox rzykov kp_iexamples
Owox rzykov
Owox rzykov
Wpaper 005 functionalism_new_approach
Wpaper 005 functionalism_new_approach
Searchpatterns 100519055231-phpapp02
Searchpatterns 100519055231-phpapp02
Complete Ga Power User Web
Complete Ga Power User Web
RIW2009 Анализ продвижения
RIW2009 Анализ продвижения
Jobremont Ru
Jobremont Ru
Dernier
This will help people alote.
Salient Features of India constitution especially power and functions
Salient Features of India constitution especially power and functions
KarakKing
https://app.box.com/s/x7vf0j7xaxl2hlczxm3ny497y4yto33i
80 ĐỀ THI THỬ TUYỂN SINH TIẾNG ANH VÀO 10 SỞ GD – ĐT THÀNH PHỐ HỒ CHÍ MINH NĂ...
80 ĐỀ THI THỬ TUYỂN SINH TIẾNG ANH VÀO 10 SỞ GD – ĐT THÀNH PHỐ HỒ CHÍ MINH NĂ...
Nguyen Thanh Tu Collection
While single melodic lines are simpler and more straightforward, they still allow for creativity and emotional expression. Meanwhile, the simultaneous occurrence of multiple melodic lines can create a more intricate and complex musical structure that challenges the listener's ear and engages their attention.
Single or Multiple melodic lines structure
Single or Multiple melodic lines structure
dhanjurrannsibayan2
Numerical on HEV
Application orientated numerical on hev.ppt
Application orientated numerical on hev.ppt
RamjanShidvankar
Here is the slideshow presentation from the HMCS Vancouver Pre-Deployment Brief on May 9th, 2024.
HMCS Vancouver Pre-Deployment Brief - May 2024 (Web Version).pptx
HMCS Vancouver Pre-Deployment Brief - May 2024 (Web Version).pptx
marlenawright1
Foster students' wonder and curiosity about infinity. The "mathematical concepts of the infinite can do much to engage and propel our thinking about God” Bradley & Howell, p. 56.
This PowerPoint helps students to consider the concept of infinity.
This PowerPoint helps students to consider the concept of infinity.
christianmathematics
𝐋𝐞𝐬𝐬𝐨𝐧 𝐎𝐮𝐭𝐜𝐨𝐦𝐞𝐬: -Discern accommodations and modifications within inclusive classroom environments, distinguishing between their respective roles and applications. -Through critical analysis of hypothetical scenarios, learners will adeptly select appropriate accommodations and modifications, honing their ability to foster an inclusive learning environment for students with disabilities or unique challenges.
Understanding Accommodations and Modifications
Understanding Accommodations and Modifications
MJDuyan
Brief pharmacology of Remifentanil
REMIFENTANIL: An Ultra short acting opioid.pptx
REMIFENTANIL: An Ultra short acting opioid.pptx
Dr. Ravikiran H M Gowda
In Odoo, the addons path specifies the directories where the system searches for modules (addons) to load.
How to Add New Custom Addons Path in Odoo 17
How to Add New Custom Addons Path in Odoo 17
Celine George
Python notes for Unit 1 Avanthi PG College
Python Notes for mca i year students osmania university.docx
Python Notes for mca i year students osmania university.docx
Ramakrishna Reddy Bijjam
An introduction on the challenges that face food testing labs.
Food safety_Challenges food safety laboratories_.pdf
Food safety_Challenges food safety laboratories_.pdf
Sherif Taha
This Presentation is about the Unit 5 Mathematical Reasoning of UGC NET Paper 1 General Studies where we have included Types of Reasoning, Mathematical reasoning like number series, letter series etc. and mathematical aptitude like Fraction, Time and Distance, Average etc. with their solved questions and answers.
UGC NET Paper 1 Mathematical Reasoning & Aptitude.pdf
UGC NET Paper 1 Mathematical Reasoning & Aptitude.pdf
Nirmal Dwivedi
Mehran University Newsletter is a Quarterly Publication from Public Relations Office
Mehran University Newsletter Vol-X, Issue-I, 2024
Mehran University Newsletter Vol-X, Issue-I, 2024
Mehran University of Engineering & Technology, Jamshoro
ICT Role in 21st Century Education & its Challenges •This presentation gives an overall view of education in 21st century and how it is facilitated by the integration of ICT. •It also gives a detailed explanation of the challenges faced in ICT-based education and further elaborates the strategies that can help in overcoming the challenges.
ICT Role in 21st Century Education & its Challenges.pptx
ICT Role in 21st Century Education & its Challenges.pptx
AreebaZafar22
This ppt is useful for B.Ed., M.Ed., M.A. (Education) and Ph.D. students.
Google Gemini An AI Revolution in Education.pptx
Google Gemini An AI Revolution in Education.pptx
Dr. Sarita Anand
Meaning of Emotional intelligence, Dimension of Emotional Intelligence- Selfawareness, self-motivation, empathy, Social Skills, Mayer &Saloveys(1997) Cognitive model of EI, Golemans (1995) model of EI B. Spiritual intelligence, Methods to learn & develop spiritual Intelligence- Meditation, Detached Observation, Reflection, Connecting, Practice
Unit 3 Emotional Intelligence and Spiritual Intelligence.pdf
Unit 3 Emotional Intelligence and Spiritual Intelligence.pdf
Dr Vijay Vishwakarma
Pie
The basics of sentences session 3pptx.pptx
The basics of sentences session 3pptx.pptx
heathfieldcps1
Wizards are very useful for creating a good user experience. In all businesses, interactive sessions are most beneficial. To improve the user experience, wizards in Odoo provide an interactive session. For creating wizards, we can use transient models or abstract models. This gives features of a model class except the data storing. Transient and abstract models have permanent database persistence. For them, database tables are made, and the records in such tables are kept until they are specifically erased.
How to Create and Manage Wizard in Odoo 17
How to Create and Manage Wizard in Odoo 17
Celine George
The Graduate Outcomes survey exists to improve the experience of future students.
Graduate Outcomes Presentation Slides - English
Graduate Outcomes Presentation Slides - English
neillewis46
Plant propagation: Sexual and Asexual propagation
Plant propagation: Sexual and Asexual propapagation.pptx
Plant propagation: Sexual and Asexual propapagation.pptx
UmeshTimilsina1
Dernier
(20)
Salient Features of India constitution especially power and functions
Salient Features of India constitution especially power and functions
80 ĐỀ THI THỬ TUYỂN SINH TIẾNG ANH VÀO 10 SỞ GD – ĐT THÀNH PHỐ HỒ CHÍ MINH NĂ...
80 ĐỀ THI THỬ TUYỂN SINH TIẾNG ANH VÀO 10 SỞ GD – ĐT THÀNH PHỐ HỒ CHÍ MINH NĂ...
Single or Multiple melodic lines structure
Single or Multiple melodic lines structure
Application orientated numerical on hev.ppt
Application orientated numerical on hev.ppt
HMCS Vancouver Pre-Deployment Brief - May 2024 (Web Version).pptx
HMCS Vancouver Pre-Deployment Brief - May 2024 (Web Version).pptx
This PowerPoint helps students to consider the concept of infinity.
This PowerPoint helps students to consider the concept of infinity.
Understanding Accommodations and Modifications
Understanding Accommodations and Modifications
REMIFENTANIL: An Ultra short acting opioid.pptx
REMIFENTANIL: An Ultra short acting opioid.pptx
How to Add New Custom Addons Path in Odoo 17
How to Add New Custom Addons Path in Odoo 17
Python Notes for mca i year students osmania university.docx
Python Notes for mca i year students osmania university.docx
Food safety_Challenges food safety laboratories_.pdf
Food safety_Challenges food safety laboratories_.pdf
UGC NET Paper 1 Mathematical Reasoning & Aptitude.pdf
UGC NET Paper 1 Mathematical Reasoning & Aptitude.pdf
Mehran University Newsletter Vol-X, Issue-I, 2024
Mehran University Newsletter Vol-X, Issue-I, 2024
ICT Role in 21st Century Education & its Challenges.pptx
ICT Role in 21st Century Education & its Challenges.pptx
Google Gemini An AI Revolution in Education.pptx
Google Gemini An AI Revolution in Education.pptx
Unit 3 Emotional Intelligence and Spiritual Intelligence.pdf
Unit 3 Emotional Intelligence and Spiritual Intelligence.pdf
The basics of sentences session 3pptx.pptx
The basics of sentences session 3pptx.pptx
How to Create and Manage Wizard in Odoo 17
How to Create and Manage Wizard in Odoo 17
Graduate Outcomes Presentation Slides - English
Graduate Outcomes Presentation Slides - English
Plant propagation: Sexual and Asexual propapagation.pptx
Plant propagation: Sexual and Asexual propapagation.pptx
Télécharger maintenant
