O szkoleniu
Z każdym rokiem dane stają się coraz bardziej centralnym elementem świata biznesu. Niemal wszystkie firmy potrzebują dziś przynajmniej częściowego dostępu do dużych zbiorów danych, które można wykorzystać do wyeliminowania nieefektywności, obniżenia kosztów czy zaprojektowania nowych produktów czy usług.
Trendy napędzające dzisiejszy rynek obejmują analizę danych, naukę o danych, innowacje związane z chmurą, sztuczną inteligencję oraz automatyzację. Ale w świecie danych nie ma miejsca na stanie w miejscu. Dane są generowane, gromadzone i konsumowane na niespotykaną dotąd skalę. Stale pojawiają się innowacyjne technologie oferujące szybszy dostęp do danych , a nowe trendy rewolucjonizują krajobraz biznesowy.
Dowiedz się jak ustanowić strategię, organizację, kulturę i umiejętności, aby dostosować je do priorytetów i wyników biznesowych oraz wykorzystać kluczowe trendy w zakresie danych i analizy.
- wdrażaj strategie i innowacje wspierane przez dane, analitykę i naukę o danych
- wykorzystaj kluczowe dane i trendy analityczne, aby osiągnąć lepsze wyniki biznesowe
- stwórz strategię wprowadzania innowacyjności i przyspieszania zmian w firmie
- uzyskaj wgląd w narzędzia i najlepsze praktyki, które pozwolą uzyskać Ci rzeczywistą wartość biznesową
Eksperci - Praktycy podczas Data Analytics Forum odpowiedzą m.in. na pytania:
- jak wykorzystać Google AI w analizach? – zmieniona logika podejścia do danych.
- które algorytmy najlepiej sprawdzają się w danych problemach biznesowych? Jak wykorzystać systemy rekomendacyjne w mniej standardowy sposób?
- jakie są trendy we współczesnym świecie Big Data?
- jak najlepiej wykorzystać Data Mesh?
- gdzie pomoże chmura? Limity i pułapki w budowie modeli AI w środowisku on-premise.
- Cloud Data Warehouse – z jakimi wyzwaniami w praktyce przyjdzie nam się zmierzyć?
- jak identyfikować oraz redukować stronniczość algorytmiczną?
- dlaczego backup to ostatnia linia obrony przed ransomware?
- jakie są najlepsze praktyki zabezpieczenia danych przed cyberatakiem?
- jak nowe technologie wspierają marki we wzroście?
- jak budować produkt którego fundamentem są dane, aby wspomagał realizację celów biznesowych?
- w jaki sposób wdrażać analitykę LTV:CAC w firmie?
- jak można wesprzeć pracę analityczną przy wykorzystaniu narzędzi Azure Data Factory, Machine Learning i Databricks?
- Decision Intelligence – jak z sukcesem wykorzystywać dane w podejmowaniu decyzji biznesowych?
- Bdowanie zespołów Data Science – dlaczego finalnie to wszystko nie działa i co możemy z tym zrobić?
- Dashboard – w jakich okolicznościach nowe narzędzia analityczne wyprzedzają pulpity menedżerskie?
Wydarzenie adresujemy dla wszystkich zainteresowanych obszarem przetwarzania i analizy danych - od analityków, poprzez architektów, administratorów do specjalistów i Kadry Zarządzającej.
Program szkolenia
DZIEŃ I
Środa
26 kwietnia 2023
09:15
Czas na logowanie
09:25
Oficjalne rozpoczęcie. Powitanie uczestników i prelegentów. Informacje techniczne dot. korzystania z platformy.
Agnieszka Spychała, project manager, dział konferencji i szkoleń, dziennik "Rzeczpospolita"
09:30
GA4 święty Graal czy gorący kartofel. Największe wady i zalety nowego Google Analytics.
Adrian Andrzejczyk, Head of Analytics, Cube Group
- GA4 jako gorący kartofel: jakie ma wady, błędy, niedociągnięcia, różnice w porównaniu z Universal Analytics.
- GA4 jako święty Graal: największe plusy GA4, wykorzystanie Google AI w analizach, zmieniona logika podejścia do danych.
- Budowanie strategii analitycznej.
- Wprowadzenie do hurtowni danych.
- Zgodność GA4 z GDPR i RODO.
- Przyszłość analityki internetowej.
- Q&A
10:15
Współczesne systemy rekomendacyjne
Jakub Nowacki, Experienced Machine Learning Engineer, Amazon
Systemy rekomendacyjne są już dość dojrzałym tematem w środowisku zajmującym się uczeniem maszynowym i sztuczną inteligencja. Niemniej, nadal te rozwiązania stanowią kluczowy wartość dla biznesu, przynosząc bezpośredni korzyści dla marketingu, sprzedaży czy zadowolenia klienta.
- W niniejszej prezentacji przedstawię współczesne postępy w systemach rekomendacyjnych z punktu widzenia biznesu i nauki, wskazując które algorytmy najlepiej sprawdzają się w danych problemach biznesowych. Pokażę też na przykładzie mniej typowego problemu z jakim mierzymy się w Amazon Ring, jak można wykorzystać systemy rekomendacyjne w mniej standardowy sposób.
- Q&A
11:00
Przerwa
11:15
Trendy we współczesnym świecie Big Data.
Mateusz Wnuk, Head of R&D Big Data, QED Software
- Big Data - wydajne narzędzia do przechowywania i analizy dużych zbiorów danych.
- Narzędzia do wydajnego przechowywania i przetwarzania dużych zbiorów danych.
- Zastosowania.
- Big Data - podejście praktyczne.
- Przyszłość Big Data.
- Q&A
11:45
Success story of designing data platform as a product for data driven organization. FAIR data and Data Mesh concepts in practice.
Magdalena Skorupa, Global IT&D Director, Platform & Product Stream Architect, Global Data & Analytics, Reckitt CISSP, PMP, CISM, ITIL Expert, EMBA
- Defining a common data strategy, identifying right data sources, stakeholders, processes, and data ownership models.
- Building new data platform architecture with its all must have layers supporting platform as a product concept.
- Converging all the legacy data platforms into one platform environment.
- Establishing proper data governance to ensure integrity and security of data.
- Ensuring data quality and observability.
- Securing the data and defining the rules of accessing the data with minimum controls in place and finally,
- Automating data processing for efficiency and accuracy of the data flows.
- Q&A
The data platform is helping to drive business decisions, improve customer experience, and provide better insights into the organization’s data.
12:30
Przerwa
12:45
Dlaczego backup to ostatnia linia obrony przed ransomware ? Najlepsze praktyki zabezpieczenia danych przedsiębiorstwa przed cyberatakiem .
Przemysław Mazurkiewicz, International NorthEast Presales Director, Commvault
- Ostatnie informacje o scenariuszach ataków na dane instytucji i klientów
- Case study klientów zaatakowanych przez ransomware i jak wyglądał proces odzyskania danych
- Najlepsze praktyki zabezpieczenia systemu backupowego przed atakiem
- Założenia Cyfrowej Twierdzy jako rozwiązania pozwalającego na zniwelowanie ryzyka utraty danych
- Jak można opóźnić i zmniejszyć prawdopodobieństwo sukcesu hackera dzięki sieci pułapek i wabików
13:30
Cloud Data Warehouse - 5 najważniejszych lekcji po dwóch latach od migracji hurtowni danych do chmury
Mateusz Muryjas, Web Analytics and Data Science Consultant — re:silo
Data warehouse to pojęcie, które - wraz z rosnącą popularnością rozwiązań chmurowych - przebija się do mainstreamu i zagląda pod strzechy firm identyfikujących się jako organizacje data-driven. W prezentacji opowiem o praktycznych doświadczeniach związanych z projektowaniem hurtowni danych i migracją z rozwiązań on-premise do chmury. Najważniejsze zagadnienia, o jakich porozmawiamy, to:
- Czym są hurtownie danych, procesy ETL/ELT i jaką rolę w organizacji pełni single source of truth.
- Jak przygotować organizację do bycia data-driven i zarządzać procesem wdrożenia hurtowni.
- Z jakimi wyzwaniami w praktyce przyjdzie nam się zmierzyć .
- W jaki sposób aktywować posiadane dane i nie spocząć na laurach w świecie raportów i dashboardów.
- Q&A
14:15
Przerwa
14:30
Sposoby ograniczania dyskryminacji algorytmicznej, działania modeli ML na przykładzie oceny zdolności kredytowej
Daniel Kaszyński, Szkoła Główna Handlowa
- Firmy wdrażające modele decyzyjne mogą być narażone na problem tzw. stronniczości algorytmicznej, wynikający np. z historycznych uprzedzeń, niezbalansowanie próby uczącej.
- Stronniczość algorytmiczna rozumiana jest jako odmienne traktowanie/odmienny wpływ na wybraną grupę społeczną lub poszczególne osoby (ze względu na płeć, wiek, kolor skóry); w zależności od kontekstu regulacyjnego można ocenić predykcje modelu jako dyskryminujące lub nie.
- Sposoby identyfikacji oraz redukcji stronniczości algorytmicznej.
- Redukcja problemu stronniczości algorytmicznej może prowadzić do obniżenie jakości działania modeli decyzyjnych, co w rezultacie spowoduje spadek ekonomicznej wartość wykorzystania modelu decyzyjnego.
- Q&A
15:15
Budowa modeli AI z wykorzystaniem usług chmurowych – studium przypadku:
Łukasz Michalczyk, Chief Data Officer, Dyrektor Pionu Analityki i Zarządzania Danymi w Link4
- Jak można wykorzystać sztuczną inteligencję w biznesie ubezpieczeniowym?
- Limity i pułapki w budowie modeli AI na środowisku on-premise – gdzie pomoże chmura?
- Gotowe usługi AI – jak z nich skorzystać?
- Q&A
16:00
Jak wykorzystać LLM (large language models) w praktyce - case study analizy danych biologicznych z wykorzystaniem technologii od OpenAI.
Daman Mazurek, Dyrektor technologiczny, Chmurowisko
- Wyjaśnię czym są LLM i opowiem o najpopularniejszych.
- Opowiem o tym, jak pewna firma wykorzystała je do stworzenia bazy wiedzy pozwalającej na optymalizację ich procesu produkcyjnego.
- Opowiem o zaletach i ograniczeniach związanych w wykorzstaniem Large Language Models takich jak między innymi ChatGPT.
16:45
Zakończenie.
DZIEŃ II
Czwartek
27 kwietnia 2023
09:15
Czas na logowanie
09:25
Oficjalne rozpoczęcie. Powitanie uczestników i prelegentów. Informacje techniczne dot. korzystania z platformy.
Agnieszka Spychała, project manager, dział konferencji i szkoleń, dziennik "Rzeczpospolita"
09:30
Od taktyki do strategii. Jak nowe technologie wspierają marki we wzroście?
dr Michał Lutostański, Strategy Business Director Kantar Polska, Wiceprezes Polskiego Towarzystwa Badaczy Rynku i Opinii, Adiunkt w Kolegium Nauk o Przedsiębiorstwie SGH
- Z perspektywy zmian w zbieraniu danych - platformy marketplace’owe skracające czas realizacji wystandaryzowanych badań do kilkudziesięciu godzin
- Z perspektywy wykorzystania posiadanych już danych – analityka umożliwiająca śledzenie konsumenckich trendów czy optymalizację wydatków mediowych
- Z pespektywy wykorzystania historycznych doświadczeń – zastosowania dla AI
To nie wizja przyszłości, ale historia 2022 roku. Podczas spotkania pokażę case studies wymienionych kierunków na prawdziwych danych.
- Q&A
10:15
Ewolucja podejścia do organizacji stosów danych oraz Martechu
Marcin Radecki, Co-founder Dataverse-Pro, Data & Analytics Expert
- Organizacje tworzą i kolekcjonują coraz większe ilości danych, co wymaga co raz to większej ilości zasobów ludzkich, procedur i procesów wspierających poruszanie się miedzy nimi. W przypadku wielu firm, zwłaszcza tych, które obsługują masowego klienta, dynamicznie rosnącym aktywem są dane pochodzące z różnego rodzaju interakcji elektronicznych – które wraz ogromnym spektrum różnorodnych systemów tworzą złożone stosy danych martechowych. Ten obszar bardzo dobrze pokazuje potrzebę wypracowania nowego podejścia do organizowania stosów danych, z których faktycznie będzie chciał korzystać biznes.
- Jak budować produkt, którego fundamentem są dane, tak aby wewnętrznie został "kupiony" i był chętnie rozwijany? By wspomagał realizację celów biznesowych, budował przewagi konkurencyjne, wspomagał działania marketingowe w obrębie każdego z elementów lejka marketingowego? By ułatwiał dobór narzędzi marketingowych oraz kanałów dotarcia, języka, styl, itd? Czy wreszcie, był narzędziem codziennej pracy marketerów na każdym etapie planowania i egzekwowania strategii i kampanii?
- Q&A
11:00
Przerwa
11:15
Analityka LTV:CAC w DTC & e-commerce - czyli jak znaleźć segmenty klientów z ponadprzeciętną dochodowością.
Arkadiusz Wiśniewski, CEO and co-founder, Sublime
- Jak policzyć i monitorować lifetime value klientów (LTV).
- Jak policzyć i monitorować koszt pozyskania klienta (CAC).
- W jaki sposób zwiększać marżowość biznesu przy wykorzystaniu segmentów klientów - case studies.
- W jaki sposób wdrażać analitykę LTV:CAC w organizacji.
- Q&A
12:00
Czy finansiści powinni śnić o elektronicznych owcach, czyli o technologiach w podejmowaniu decyzji.
Arkadiusz Piotrak, EY Polska, Strategia i Transakcje, Lider Zespołu Data & Technology
- Ogólny poziom niepewności na świecie i rosnąca kompleksowość problemów vs analiza na agregowanych danych i zwodniczość średniej.
- Trendy w technologiach - czym jest lakehouse.
- Jaki powinien być nowoczesny system analityczny/kluczowej Informacji.
- Use casy (work-in-progress).
- Jak można wesprzeć pracę analityczną przy wykorzystaniu narzędzi Azure Data Factory, Machine Learning i Databricks .
- OpenAi demo z MS pod pisanie raportów, prezentacji, automatyzacja.
- Q&A
12:45
Przerwa
13:00
Decision Intelligence - jak z sukcesem wykorzystywać dane w podejmowaniu decyzji biznesowych
Kamila Gąszcz, Analytics manager, consultant, Dataverse-Pro
Desision Intelligence (DI) to trend w którym decyzje biznesowe są podejmowane z wykorzystaniem analiz, big data i sztucznej inteligencji. Jak to działa, kiedy się sprawdza, jaki ma wpływ na organizację?
- Dlaczego DI jest ważne i co daje.
- Jakie decyzje mogą być podejmowane przy pomocy DI.
- Jak zacząć używać DI w organizacji.
- Q&A
13:45
Budowanie zespołów Data Science. Technologia jest łatwą częścią udanej strategii dotyczącej danych i analiz. Trudną częścią są ludzie.
Paweł Jamer, Menedżer ds. Projektów Zaawansowanej Analityki, Alior Bank / Trener Data Science, Sages / Wykładowca, PW i ALK
- Człowiek. Kim jest data scientist i na czym polega jego praca?
- Grupa. Jak wygląda aktywność zespołów data science od wewnątrz?
- Społeczeństwo. Gdzie zespoły data science znajdują swoje miejsce?
- Niezrozumienie. Dlaczego finalnie to wszystko nie działa i co możemy z tym zrobić?
- Q&A
14:30
Przerwa
14:45
Dashboard w kryzysie wieku średniego
Hubert Kobierzewski, BI Practice Lead, Cogit
Kokpity menedżerskie po prostu nie są już w stanie nadążyć za tempem biznesu i dlatego przeżyły swoją przydatność" - taki wyrok wydała Cindi Hawson, Chief Data Strategy Officer w ThoughtSpot - jednego z producentów oprogramowania BI, a inne światowe ciała opiniotwórcze są podobnego zdania. Na tej sesji posłużę się przykładami ze współrealizowanych przeze mnie projektów, aby zmierzyć się z tą odważną tezą i być może odmienię Twoje podejście do raportowania.
- Dlaczego nasze dashboardy są nieużyteczne.
- W jakich okolicznościach nowe narzędzia analityczne wyprzedzają pulpity menedżerskie.
- Jak metodologia Value Based Design może tchnąć nowe życie w naszą analitykę.
- Q&A
15:30
Zakończenie.
Czas trwania
Prelegenci
Adrian Andrzejczyk
Head of Analytics, Cube Group
Od 2009 roku zawodowo związany z analizą danych i marketingiem. Zarządza zespołem specjalistów, a także prowadzi szkolenia, audyty i wdrożenie technologii analitycznych. Występuje na konferencjach branżowych w Polsce, m.in. Online Marketing Day, SemKRK czy inDigital Marketing. Jest certyfikowanym specjalistą Google Analytics i Tibco Statistica. Absolwent Wyższej Szkoły Informatyki i Zarządzania oraz Uniwersytetu Ekonomicznego w Krakowie. Prowadzi webinary o analityce, szkolenia na krakowskich uczelniach – WSEI, WSZiB, Uczelnia Łazarskiego i Krakowskiej Szkole Grafiki. Autor książki "SEO Marketing".
Jakub Nowacki
Experienced Machine Learning Engineer, Amazon
Absolwent Politechniki Gdańskiej oraz Uniwersytetu Bristolskiego, gdzie obronił doktorat z matematyki stosowanej. Na co dzień łączy umiejętności analityczne i programistyczne jako Data Scientist. Doświadczenie zdobywał oraz prowadził zespoły w działach badań i rozwoju w wielu firmach w branży wysokich technologii, mediów, farmaceutycznych oraz petrochemicznych. Najbardziej interesuje się rozproszonym przetwarzaniem i analizą dużych zbiorów danych wspomagające decyzje w biznesie i w badaniach, oraz automatyzujące procesy w przedsiębiorstwach. Pracował zarówno z technologiami dojrzałymi, jak i nie boi się wyzwań w pracy z najnowszymi rozwiązaniami. Zwolennik pragmatycznego użycia technologii w biznesie.
Mateusz Wnuk
Head of R&D Big Data, QED Software
Absolwent Politechniki Warszawskiej na kierunku fizyka jądrowa, obecnie doktorant informatyki na Uniwersytecie Warszawskim.
Zainteresowania naukowe związane z wykorzystaniem uczenia maszynowego do rozwiązywania problemów w fizyce jądrowej.
Rozwinięte umiejętności w zakresie przetwarzania dużych, szybko rosnących zbiorów danych, strumieniowania oraz ich klasyfikacji i rozpoznawania wzorców.
Magdalena Skorupa
Global IT&D Director, Platform & Product Stream Architect, Global Data & Analytics, Reckitt CISSP, PMP, CISM, ITIL Expert, EMBA
Magdalena jest doświadczonym ekspertem w dziedzinie bezpieczeństwa cybernetycznego, IT oraz zarządzania, z ponad 25-letnim doświadczeniem zdobytym w największych firmach na świecie. Ukończyła z wyróżnieniem studia Executive MBA w HULT International Business School w Londynie, studia magisterskie o specjalizacji finanse-rachunkowość na Wydziale Zarzadzania Uniwersytetu Warszawskiego, studia podyplomowe z górnictwa odkrywkowego na AGH w Krakowie oraz studia podyplomowe z psychologii społecznej w zarzadzaniu zmianą w organizacji na SWPS w Warszawie. Posiada liczne certyfikaty (CISSP, CISM, ITIL Expert, PMP i wiele innych) oraz ukończone szkolenia branżowe zarówno z cyberbezpieczenstwa jak i audytu wewnętrznego oraz ISO 27001.
Prowadzi szkolenia, warsztaty oraz doradztwo w zakresie cyberbezpieczenstwa oraz technologii, social engineering, ochrony przed phishingiem, audytu wewnętrznego, zarządzania zmiana w organizacji, zarzadzaniem ryzykiem technologicznym oraz cyber, compliance, governance, jak rowniez przestępstwami gospodarczymi. Specjalizuje się w projektowaniu, wdrażaniu oraz prowadzeniu programów podnoszenia świadomości cyberbezpieczeństwa w przedsiębiorstwach, projektowaniem procesow, wprowadzaniem dobrych praktyk IT & cyber compliance. Na przestrzeni ostatnich lat, Magdalena zajmowała wysokie stanowiska kierownicze w cyberbezpieczenstwie, IT oraz w audycie wewnętrznym w największych spółkach listy Fortune Global 500.
Obecnie pracuje na stanowisku Global IT&D Director, Platform & Product Stream Architect, Global Data & Analytics w brytyjskiej firmie Reckitt (FTSE 100). Magdalena jest również od wielu lat aktywnym mentorem biznesowym w organizacjach wspierających nowych liderów w ich karierze zawodowej, a w wolnych chwilach prowadzi własną firmę consultingowa. Ponadto jest jedną ze współzałożycielek Cyber Women Community w Polsce – prężnie działającej organizacji promującej kobiety w cyberbezpieczenstwie i IT. Magdalena jest również Prezesem Stowarzyszenia (ISC)2 Poland Chapter, jednej z dwóch największych organizacji cyber na świecie. Występuje na licznych konferencjach branżowych, w Polsce i za granicą dzieląc się wiedzą praktyczną zdobytą na przestrzeni lat pracy. Aktywnie promuje kobiety w branzy technologicznej, oraz tworzy i prowadzi programy Diversity & Inclusion.
Profil LinkedIn: https://www.linkedin.com/in/magdalenaskorupa/
Łukasz Michalczyk
Chief Data Officer, Dyrektor Pionu Analityki i Zarządzania Danymi w Link4
Od 2019 roku Chief Data Officer w LINK4, gdzie odpowiada za transformację firmy w Data Driven Company. Od ponad 13 lat zajmuje się wdrażaniem innowacyjnych rozwiązań opartych o zaawansowaną analizę danych. Przed LINK4 doświadczenie zdobywał w firmach Accenture oraz Schneider Electric realizując projekty zarówno polskie, jak i międzynarodowe. Jest absolwentem Szkoły Głównej Handlowej w Warszawie.
Mateusz Muryjas
Web Analytics and Data Science Consultant — re:silo
Pomaga firmom rozwiązywać problemy z danymi. Wspiera organizacje w konfiguracji narzędzi, analizowaniu zebranych informacji oraz tworzeniu raportów, dashboardów i wizualizacji. Specjalizuje się w rozwiązaniach wykorzystywanych w digitalu, a w szczególności e-commerce.
Posiada wieloletnie doświadczenia w pracy z narzędziami analitycznymi (m. in. Google Analytics i Google Tag Manager) oraz głowę w chmurach.. a właściwie w chmurze Google. Wie, jak pracować z rozwiązaniami Google Cloud Platform takimi jak BigQuery czy Looker Studio.
Pracuje jako konsultant data science i odpowiada za rozwój produktu w re:silo - hurtowni danych zbudowanej dla e-commerce. Prowadzi szkolenia i warsztaty. Występował na konferencjach poświęconych analityce takich jak MeasureCamp, Data Science Summit czy I ♥ Ads & Analytics.
Daniel Kaszyński
Szkoła Główna Handlowa
Jest leaderem zespołu DS360 zajmującego się modelowaniem ekonometrycznym,
zajmuje się badaniami operacyjnymi, w szczególności optymalizacją matematyczną i modelami prognostycznymi. Daniel jest autorem kilku artykułów naukowych oraz współredaktorem książki pt. Credit Scoring in Context of Interpretable Machine Learning. Posiada ponad 10 letnie doświadczenie zawodowe pracy w big-4 w obszarze modeli analitycznych oraz ryzyka finansowego. Od 2021 r. Daniel jest leaderem zespołu DS360 zajmującego się modelowaniem ekonometrycznym, wytwarzaniem oprogramowania oraz doradztwem w zakresie pozyskiwania grantów badawczych. Prywatnie kawosz z książką w ręku.
Przemysław Mazurkiewicz
International NorthEast Presales Director, Commvault
Jest odpowiedzialny za wspieranie klientów i partnerów w planowaniu strategii całościowego zarządzania danymi, prezentację możliwości rozwiązań bazujących na platformie Commvault, budowę bezpiecznych i odpornych systemów ochrony danych . Karierę w branży IT rozpoczął jako administrator systemów w Gazecie Wyborczej. Następnie związany był z firmą CompFort Meridian, w której kolejno zajmował stanowiska: konsultanta presales, kierownika działu usług, aż po dyrektora rozwoju i dyrektora operacyjnego firmy. Odpowiadał za wsparcie przedsprzedażowe i techniczne rozwiązań do zarządzania infrastrukturą, usługami IT, dostępnością i bezpieczeństwem. Uczestniczył w sprzedaży i wdrożeniach dużej skali systemów backupu i archiwizacji na rynku polskim. Do CommVault dołączył w styczniu 2014 . Obecnie jest dyrektorem działu Sales Engineering w regionie International NorthEast, obejmującym między innymi Polskę, kraje Europy Wschodniej, nordyckie i Benelux.
Daman Mazurek
Dyrektor technologiczny, Chmurowisko
Od 15 lat związany zawodowo z wytwarzaniem oprogramowania, od ostatnich siedmiu z chmurami obliczeniowymi i sztuczną inteligencją. Wykładowca na trzech uczelniach wyższych z tematów cloud computingu i uczenia maszynowego. Pasjonat technologii i AI.
dr Michał Lutostański
Strategy Business Director Kantar Polska, Wiceprezes Polskiego Towarzystwa Badaczy Rynku i Opinii, Adiunkt w Kolegium Nauk o Przedsiębiorstwie SGH
Kierował zespołami badawczymi jako Client Director w firmach badawczych TNS Polska, 4P Research Mix, Millward Brown i Kantar Polska. Od 2021 roku jako Strategy Business Director w Kantarze odpowiada za współpracę z osobami odpowiedzialnymi za badania dla kluczowych klientów oraz realizację celów strategicznych przez firmę.
Doktor nauk społecznych. Adiunkt w Szkole Głównej Handlowej w Kolegium Nauk o Przedsiębiorstwie. Wykładał na UKSW, APS, SGH oraz Uniwersytecie SWPS, gdzie jako ekspert komentował zjawiska społeczne w mediach. Absolwent 25-lecia Uniwersytetu SWPS w kategorii Biznes. Od 2016 członek zarządu PTBRiO. Od 2020 roku jego wiceprezes. Autor wielu publikacji (m.in. od 2020 autor serwisu Brief.pl), prelekcji (otrzymał nagrodę publiczności i nagrodę 25-lecia PTBRiO za najlepiej ocenione wystąpienie dwudziestu edycji Kongresu Badaczy) i wystąpień medialnych (ponad 80 wystąpień w TV).
Autor książki “Brzydkie słowa, brudny dźwięk. Muzyka jako przekaz kształtujący styl życia subkultur młodzieżowych” (Wydawnictwo Naukowe Scholar, Warszawa 2015) oraz współautor i redaktor książek: “Data driven decision. Jak odnaleźć się w natłoku danych?” (Wydawnictwo Naukowe PWN, Warszawa 2018), “Badanie rynku. Jak zrozumieć konsumenta?” (Wydawnictwo Naukowe PWN, Warszawa 2021) oraz „Modern leisure society – consumer behavior” (Oficyna Wydawnicza SGH 2021).
Marcin Radecki
Co-founder Dataverse-Pro, Data & Analytics Expert
Pasjonat danych oraz silny orędownik propagowania kultury organizacyjnej, w której procesy decyzyjne są data-driven. Marcin ma wieloletnie doświadczenie w consultingu oraz biznesie, dzięki czemu posiada unikatowe spojrzenie zarówno wysokopoziomowe/strategiczne jak i operacyjne. Przez wiele lat konsultant strategiczny w obszarze finansów, procesów, analityki danych, AML z ramienia firm Big 4. Kolejne lata kariery, to wdrażanie wiedzy zdobytej w licznych projektach w sektorze bankowym, oraz jako szef analityki w globalnym e-commerce.
Do obszarów ekspertyzy należą:
- opracowywanie strategii biznesowych
- budowa organizacji typu data-driven
- budowa architektury procesów zw. z danymi
- budowa i prowadzenie zespołów analitycznych
- budowa strategii danych
- czynny analityk danych, nie teoretyk
Prywatnie lubi: tenisa, pływanie, bieganie, żeglowanie i dobrego schabowego;)
Arkadiusz Wiśniewski
CEO and co-founder, Sublime
Ekspert danych z ponad 10-letnim doświadczeniem w obszarach nowych technologii, wykorzystania danych i biznesu - ex-Dentsu | ex-EY | ex-Mastercard. Absolwent Szkoły Głównej Handlowej w Warszawie.
Arkadiusz Piotrak
EY Polska, Strategia i Transakcje, Lider Zespołu Data & Technology
Dyrektor Arkadiusz jest liderem zespołu złożonego z doświadczonych analityków i programistów, budujących zaawansowane rozwiązania z obszarów Data Analytics & Engineering, AI/Machine Learning a także dostarcza kompleksowe aplikacje IT. Arkadiusz skupia się na wprowadzaniu nowoczesnych technologii usprawniających procesy podejmowania decyzji i pozwalających na wykorzystanie dużych i skomplikowanych zasobów danych. Przed objęciem roli Lidera zespołu SaT Data & Technology Services, zdobywał doświadczenie w obszarze transakcyjnym i finansów korporacji dla sektorów telekomunikacji, technologii i mediów, infrastruktury oraz produktów konsumenckich. Obecnie specjalizuje się w projektowaniu rozwiązań opartych na narzędziach programistycznych (Python), chmurowych, wizualizacjach danych czy używających potoków danych (Data Pipelines) lub uczenia maszynowego. Arkadiusz jest także ekspertem w dziedzinie budowy modeli finansowych, wyceny spółek i wartości niematerialnych. Jest absolwentem Wydziału Nauk Ekonomicznych oraz Wydziału Zarządzania na Uniwersytecie Warszawskim oraz członkiem ACCA.
Kamila Gąszcz
Analytics manager, consultant, Dataverse-Pro
Matematyczka z kreatywnym usposobieniem oraz najlepszymi w klasie umiejętnościami analitycznymi i wizualizacji danych. Czyni ją to wyjątkowo dobrą w przekładaniu spostrzeżeń płynących z danych na przygotowywanie i wdrażanie rekomendacji biznesowych. Kamila posiada trzynastoletnie doświadczenie w analizie danych, głównie jako Lead Analyst.
Karierę zaczynała w branży farmaceutycznej, pracując jako konsultantka dla największych firm w przemyśle. Kolejne lata spędziła budując i prowadząc zespoły analityczne dla sektora e-commerce, gdzie ściśle współpracowała z kadrą wyższego szczebla, pomagając wprowadzać w organizacji podejście data-driven oraz od podstaw projektowała raportowanie.
Prywatnie mama małej Zoi, miłośniczka przyrody i podróży. Lubi psychologię i robi świetny sernik.
Paweł Jamer
Menedżer ds. Projektów Zaawansowanej Analityki, Alior Bank / Trener Data Science, Sages / Wykładowca, PW i ALK
Menedżer zespołów data science, trener data science oraz wykładowca. Zwolennik przywództwa służebnego, zwinnych metodyk pracy oraz budowania zaangażowanych zespołów. Jako osoba wiecznie głodna wiedzy, studiował dotychczas matematykę, data science, informatykę, ekonomię, zarządzanie oraz finanse, jak też uczestniczył w wielu szkoleniach menedżerskich i technicznych. W swojej ponad 10 letniej karierze zawodowej realizował projekty z obszaru data science dla branży bankowej, faktoringowej, leasingowej, pożyczkowej, restauracyjnej, energetycznej oraz informatycznej. Miał również okazję uczestniczyć w projektach naukowych dotyczących NLP, computer vision oraz modelowania rynków finansowych.
Hubert Kobierzewski
BI Practice Lead, Cogit
Pomaga klientom zbierać ich dane oraz przekonwertować je w wartościowe informacje przy pomocy produktów platformy danych Microsoft. Poza pracą Hubert współprowadzi dwie grupy społecznościowe: warszawski oddział Data Community Poland oraz Warsaw Power BI User Group. Jest także organizatorem konferencji SQLDay oraz dzieli się wiedzą na ALK oraz Politechnice Warszawskiej.
Terminy i miejsca
To szkolenie nie ma aktualnych terminów. Wyślij zapytanie o nowe terminy bądź zapisz na powiadomienia o nowych terminach.
Rejestracja
- udział w zajęciach
- materiały szkoleniowe
- certyfikat uczestnictwa
Wydarzenie nieaktualne. Wypełnij formularz, aby zapytać o nowe terminy.
- udział w zajęciach
- materiały szkoleniowe
- certyfikat uczestnictwa
Wydarzenie nieaktualne. Wypełnij formularz, aby zapytać o nowe terminy.
Najczęściej zadawane pytania
- Zgłoszenie udziału w usłudze edukacyjnej wymaga przesłania wypełnionego formularza rejestracyjnego . Zgłoszenie jest skuteczne pod warunkiem otrzymania od Organizatora potwierdzenia poprzez otrzymanie wiadomości e-mail z potwierdzeniem uczestnictwa w usłudze edukacyjnej. Osoba, która otrzymała potwierdzenia zgłoszenia nabywa status uczestnika (dalej „Uczestnik”).
- Potwierdzenie Zgłoszenia skutkuje zawarciem umowy o świadczenie usługi edukacyjnej i stanowi warunek dopuszczenia do usługi edukacyjnej oraz stanowi podstawę do obciążenia Uczestnika opłatą za usługę edukacyjną (dalej „Opłata”).
Wpłaty należy dokonać w terminie 14 (czternastu) dni od daty otrzymania wezwania do dokonania płatności, nie później jednak niż w dniu rozpoczęcia świadczenia usługi edukacyjnej na rachunek Organizatora
- Nazwa firmy: Rzeczpospolita Konferencje (Gremi Media SA)
- Ulica i nr: Prosta 51
- Kod pocztowy: 00-838
- Miejscowość: Warszawa
- Numer NIP: 5220103673