Москва, 25 марта 2020

Данные в основе цифровой экономики
25 марта
Россия, Москва
EVENT-ХОЛЛ ИнфоПространство
(Москва,1-й Зачатьевский пер., д. 4)

Форум BIG DATA 2020 – центральное событие года по теме больших данных и интеллектуальной аналитики

Экспертные знания и углубленный анализ от визионеров индустрии больших данных
Практический опыт проектов с точки зрения их ценности для бизнеса
Глубокое погружение в детали методик
и технологий работы с данными
9 лет

на рынке
400+

участников
30+

спикеров
Главные причины участвовать
Узнать, как реализовать потенциал вашего ключевого актива — данных
Составить представление о новейших разработках в сфере больших данных, продвинутой аналитики, искусственного интеллекта и вдохновиться примерами их практического применения
Познакомиться с достижениями лауреатов и номинантов первой российской премии для директоров по данным – CDO Award 2020
Завязать новые деловые контакты
Провести время в полезном общении с коллегами и единомышленниками
Спикеры
Основные темы BIG DATA 2020
ДАННЫЕ – СТРАТЕГИЧЕСКИЙ АКТИВ
ЦИФРОВОЙ ЭКОНОМИКИ
ПРАКТИЧЕСКИЙ ОПЫТ
РАБОТЫ С ДАННЫМИ
ИНФРАСТРУКТУРА, ИНСТРУМЕНТЫ,
СЕРВИСЫ БОЛЬШИХ ДАННЫХ И АНАЛИТИКИ
  • Аналитика данных – фундамент решений в госуправлении
  • Подходы к построению data-driven бизнеса
  • Данные в основе инноваций: новые продукты, сервисы, бизнес-модели и направления бизнеса
  • Монетизация данных: перспективы и проблемы
  • Большие данные в реализации национальной стратегии искусственного интеллекта
  • Безопасность больших данных и большие данные для безопасности
  • Правовое поле больших пользовательских и индустриальных данных
  • Цифровая этика
  • Кадры для работы с большими данными
  • Данные на службе общества: проекты в медицине, ЖКХ, образовании, социальной сфере
  • Клиентская аналитика в маркетинге и продажах
  • Данные для цифрового HR
  • Данные в основе трансформации закупок и логистики
  • Большие данные на производстве, данные Интернета вещей, цифровой двойник
  • Данные в умном городе
  • Оптимизация бизнес-процессов на основе аналитики
  • Отраслевой опыт data-driven трансформации:
    Промышленность
    Финансы
    Ретейл
    Телеком
    Транспорт
    Сельское хозяйство
  • Сбор, хранение и интеграция данных из различных источников
  • Платформы для машинного обучения и искусственного интеллекта
  • Передовые инструменты аналитики
  • Инновационные продукты и сервисы на базе аналитики и ИИ
  • Облачные платформы данных и edge computing
  • Решения open source для работы с данными
  • Демократизация больших данных: инструменты визуализации и самообслуживания
  • Управление знаниями
Программа
Пленарная сессия
Данные – основа цифрового лидерства
Выступления ведущих российских и международных экспертов и практиков
Презентации разработчиков и поставщиков решений
Тематические сессии
Круглый стол с лауреатами Премии CDO Award 2020
Дискуссии
Мастер-классы
BIG DATA EXPO
Интерактивная выставка решений
Мы ждем на форуме
  • руководителей компаний и менеджеров бизнес-подразделений
  • директоров по цифровой трансформации
  • директоров по ИТ
  • директоров по данным (Chief Data Officer)
  • бизнес-аналитиков и исследователей данных
Close
Close
Для связи с организаторами
conf@osp.ru
BIG DATA 2019:
как это было
Здесь вы можете узнать какие спикеры принимали участие в BIGDATA 2018
ФОТО
СПИКЕРЫ
  • Данные – стратегический актив бизнеса
  • Отраслевой и функциональный опыт
  • Корпоративное управление данными
  • Платформы и инструменты
Вернуться
к докладчикам
Вера Адаева, руководитель Центра цифрового развития,
Агентство стратегических инициатив (АСИ)
К команде Агентства стратегических инициатив Вера Адаева присоединилась в октябре 2011 года. В структуре департамента по развитию партнерской сети АСИ курировала внедрение стандарта деятельности органов исполнительной власти субъекта РФ по обеспечению благоприятного инвестиционного климата в регионе. Затем в структуре корпоративного департамента вела проект «Национальный рейтинг состояния инвестиционного климата в субъектах Российской Федерации». В 2017 году возглавила проектный центр АСИ по интеграции национальной технологической инициативы с программой «Цифровая экономика».
На сегодняшний день является руководителем Центра цифрового развития АСИ, где занимается развитием образовательной программы «Управление на основе данных для органов власти – Chief Data Officer (CDO)», сетевого проекта развития компетенций и продвижения технологий в области искусственного интеллекта, а также внедрением цифровых решений в регионах и внедрением цифровых технологий в работу Агентства.
С отличием окончила юридический факультет Ульяновского государственного университета, кандидат юридических наук. В 2003-2010 гг. работала в коммерческих структурах.
Управление на основе данных в органах власти
Вернуться
к докладчикам
Алексей Нейман, исполнительный директор,
Ассоциация больших данных
Алексей обладает более чем 20-летним опытом работы в крупных системных интеграторах и финансовых структурах, имеет за плечами более 50 реализованных ИТ и инфраструктурных проектов. В разное время работал на руководящих позициях в ИТ и консалтинговых компаниях EPAM, «Сайнер», «Микротест», BDO, «Сбербанк-Технологии». В 2016 году перешел в Сбербанк на позицию старшего бизнес-партнера Центра Развития Технологий (CTO) в международном блоке банка.
В марте 2019 года назначен исполнительным директором Ассоциации больших данных.
Алексей окончил МАИ по специальности «Прикладная математика, математическая кибернетика и искусственный интеллект», в 2008 году получил сертификат Project Manager Professional (PMP), в 2018 году – диплом MBA по совместной программе INSEAD Business School и корпоративного университета «Сбербанка».
Большие перспективы больших данных

По данным IDC, объем информации в России к 2020 году достигнет 980 эксабайт, что составит 2,2% от мирового объема данных. Крупные российские компании, участвующие в обороте, аккумуляции и генерации данных, понимают, что такие объемы, на хранение которых тратятся значительные средства и ресурсы, должны «работать» и приносить прибыль. Для эффективного использования данных компании открывают новые бизнесы, связанные с продажей, обменом, хранением и другими процессами управления информацией. Сложился целый рынок больших данных.
В рамках выступления обсудим перспективы новой для нашей страны индустрии. Поговорим о том, что мешает развиваться рынку данных и как создать максимально комфортные условия для повышения инвестиционной привлекательности проектов управления массивами информации. Кроме того, расскажем о шагах, которые Ассоциация больших данных предпринимает для гармонизации рынка данных и его стремительного роста.

Вернуться
к докладчикам
Виктория Эркенова, руководитель Центра цифровой трансформации,
Главгосэкспертиза России
В 2015 году Виктория возглавила проект по организации государственной экспертизы проектной документации и результатов инженерных изысканий в электронном виде в Главгосэкспертизе России (Минстрой России), где до 2019 года занимала должность заместителя начальника Управления информационных технологий. В настоящее время является руководителем Центра цифровой трансформации Главгосэкспертизы России.
До этого работала в ГК «Техносерв», ГК MAYKOR (директор департамента ITSM-решений).
Виктория окончила Карачаево-Черкесский государственный университет имени У.Д. Алиева, прошла переподготовку по программе «Управление в сфере ИТ» в Высшей школе бизнес-информатики НИУ ВШЭ, сейчас учится в магистратуре профиля «Цифровое государство (стратегическое развитие информационного общества)» РАНХиГС при Президенте РФ.
Большие данные – большая стройка: что же можно с ними построить?

Большие данные в строительной отрасли являются источником информации для совершенствования процессов проектирования, управления изменениями в проектной и рабочей документации, управления строительством, эксплуатации и обслуживания объекта капитального строительства.
В выступлении речь пойдет о создании Единой цифровой платформы для взаимодействия всех стейкхолдеров процесса строительной экспертизы. В ее ядро будут заложены платформенные решения, сквозные технологии и цифровые инструменты, которые обеспечат интеграцию информационных систем на уровне микросервисов. Заказчики, застройщики, федеральные органы власти, эксперты, а также многие другие участники процесса создания объекта получат единую доверительную среду для взаимодействия с учетом своей конкретной роли и полномочий. Внутри этой среды будет обеспечена работа с информационными моделями, библиотеками, базами данных, классификаторами, реестрами с использованием искусственного интеллекта, цифровых ассистентов эксперта и других цифровых инструментов.
Среди новых направлений, о которых расскажет Виктория Эркенова, создание облачной платформы для экспертных организаций, формирование базы знаний по основным ошибкам проектирования, библиотеки проектных решений и BIM-моделей, а также переход к xml-схемам заключений экспертизы.

Вернуться
к докладчикам
Сергей Морозов, директор,
НПКЦ диагностики и телемедицины ДЗМ
В сферу интересов и основных направлений деятельности Сергея входят развитие телерадиологии, продвижение искусственного интеллекта в диагностике, развитие ИТ и единой радиологической информационной системы. Сергей возглавляет «Научно-практический клинический центр диагностики и телемедицинских технологий Департамента здравоохранения города Москвы» и является главным внештатным специалистом по лучевой и инструментальной диагностике Москвы и Центрального федерального округа.
Окончил с отличием Московскую медицинскую академию им.И.М.Сеченова, доктор медицинских наук. Работал врач-рентгенологом, заведующим отделением рентгеновской диагностики и томографии, заместителем генерального директора Европейского медицинского центра и гендиректора компании «Менеджмент будущего». Стажировался по лучевой диагностике в США, Норвегии, Италии, учился в магистратуре Гарвардской школы общественного здоровья, проходил переподготовку по экономике и управлению предприятием в РАНХГиС.
В 2016 году Департамент здравоохранения города Москвы назвал Сергея Морозова «Человеком года».
«Бесшовная» интеграция компьютерного зрения в работу врачей: данные, оценка качества, эффективность

Технологии искусственного интеллекта (ТИИ), в частности компьютерное зрение и распознавание голоса, стали причиной «золотой лихорадки» в медицине и источником завышенных ожиданий инвесторов. Количество компаний на рынке исчисляется сотнями, объем венчурных инвестиций вышел на первое место в медицинской индустрии. Актуальными вопросами стали ускоренная регистрация программного обеспечения в качестве медицинских изделий, замена медицинских работников алгоритмами и этика применения искусственного интеллекта. С практической точки зрения особенно актуальны вопрос ИТ-готовности медицинских организаций к внедрению ТИИ, клинические и технические испытания алгоритмов и изменение бизнес-процессов после внедрения автоматизированных сервисов. В презентации будет представлен практический опыт цифровизации медицинской диагностики, внедрения ТИИ на основе компьютерного зрения и распознавания речи, интеграции новых сервисов и информационных систем, изменения привычной практики медицинской организации.
Вернуться
к докладчикам
Павел Мягких, руководитель службы исследования больших данных,
Tele2
Павел руководит командой data science в Tele2, которая участвует в проектах, ориентированных на внутренних и внешних заказчиков. Среди тем проектов: геоаналитика и сервисы на ее основе для оптимизации и строительства инфраструктуры, открытия новых точек продаж, анализа эффективности рекламных кампаний и др.; применение AI в цифровом сервисе и в точках продаж (компьютерное зрение и сервисы видеоаналитики); противодействие мошенничеству в сети Tele2.
Обладает экспертизой в проектах, связанных с повышением эффективности розничной торговли. Так, команда Commercial Lab под руководством Павла создала механизм динамического ценообразования, обеспечивающий увеличение абсолютной маржи в бизнесе до 10%.
Разработал офлайн и онлайн курсы «Большие данные» и «Введение в искусственный интеллект» в НИУ ВШЭ.
Вернуться
к докладчикам
Алексей Незнанов, доцент департамента анализа данных и искусственного интеллекта, ФКН НИУ ВШЭ
В 2002 году закончил МЭИ, магистр математики, кандидат технических наук. Работал программистом, аналитиком, научным сотрудником, преподавателем высшей школы (МЭИ, МФТИ, НИУ ВШЭ). Подготовил несколько авторских курсов, читал дисциплины, связанные с эффективной алгоритмизацией и базами данных. Автор учебника по программированию и более 60 научных работ.

С 2002 года участвовал в различных проектах комплексной корпоративной автоматизации и аналитики. С 2000 года в область интересов входит медицинская информатика, в 2012-2015 годах работал заведующим информационно-аналитическим отделом в Федеральном научно-клиническом центре детской гематологии, онкологии и иммунологии имени Дмитрия Рогачева Минздрава России.

С 2008 года – доцент НИУ Высшая школа экономики, с 2013-го является старшим научным сотрудником Международной научно-учебной лаборатории интеллектуальных систем и структурного анализа НИУ ВШЭ. Преподает на факультете компьютерных наук НИУ ВШЭ.
Вернуться
к докладчикам
Алексей Баров, генеральный директор, Платформа ОФД
В ретейле с 1998 года, когда начал работу в Mars LLC, в отделе продаж, где вырос до территориального руководителя. С 2008 года Алексей работал в должности директора по продажам и директора по интеграции в Tele2 Russia, затем занял позицию коммерческого директора в Tele2 Kazakhstan. В 2012 году стал директором по международным операциям Qiwi PLC. В 2016 году занял позицию коммерческого директора «Эвотор». В марте 2017 года стал генеральным директором «Платформы ОФД», крупнейшего в России оператора фискальных данных.
ОФД и новые бизнес-инструменты на данных

Бурный рост технологий в ретейле и других сферах изменил рынок данных. О работе с операторами фискальных данных, онлайн-кассами и другими источниками говорят много, но где конкретные решения? Есть ли реальные кейсы применения информации кассовых чеков и смежных данных? Как этим пользоваться бизнесу? В докладе – несколько примеров из разных отраслей из практики компании «Платформа ОФД», крупнейшего оператора фискальных данных в России (принимает данные с более чем 900 тыс. касс в стране).
Вернуться
к докладчикам
Даниэль Серехидо, руководитель развития бизнеса и стратегии в России и Беларуси, LaLiga
Даниэль Серехидо, адвокат по трудовому и спортивному праву, работает в организациях различных отраслей с 2005 года. Занимался юридической практикой в энергетическом секторе, а затем продолжил образование, получив степень MBA в Австралии. После работы юрисконсультом в ряде стран, начиная с 2017 года Даниэль занимает должность российского руководителя по развитию бизнеса и стратегии LaLiga — футбольной премьер-лиги Испании. Кроме того, он работает советником дирекции Hype Sports Innovation, крупнейшего в мире бизнес-акселератора по поддержке инноваций в мире спорта, и преподает в ряде национальных и международных университетов.
Спортивная индустрия на пути к данным и искусственному интеллекту

В последнее десятилетие влияние данных в организациях стремительно возрастало, и сегодня управление данными приобрело чрезвычайное значение для большинства успешных компаний. Бизнес Amazon, Google, YouTube и социальных сетей во многом зависит от эффективной работы с данными пользователей. В индустрии спорта, между тем, данные долгое время недооценивали — внимание спортивных федераций и клубов было сосредоточено на других областях. В своем выступлении я расскажу о том, как LaLiga, будучи международной спортивной организацией, начала использовать данные, чтобы повысить эффективность своей деятельности и наладить более тесный контакт со спонсорами и болельщиками.
Вернуться
к докладчикам
Михаил Мягков, председатель консорциума, Университетский консорциум исследователей больших данных
Михаил Мягков является председателем совета Консорциума исследователей больших данных, научным руководителем лаборатории наук о больших данных и проблемах общества Томского государственного университета, профессором Университета штата Орегон.
В прошлом вице-президент по академическим вопросам и по международным и академическим связям в Сколковском институте науки и технологий. Отвечал за создание первых инновационных и академических программ Сколтеха, а впоследствии – за позиционирование института в российской и международной академической среде и за участие Сколтеха в государственных программах развития образовательной среды.
Более 20-ти лет опыта преподавательской деятельности и административной работы в МГУ им.Ломоносова и крупнейшем государственном университете США (Университет штата Орегон). Многочисленные награды за успешную педагогическую деятельность в США.
Михаил Георгиевич окончил МФТИ и является обладателем степени PhD Калифорнийского технологического университета.
Как снизить число троечников с помощью анализа соцсетей

На основе анализа данных социальных сетей в Томском государственном университете изменили систему привлечения абитуриентов. Ученые обработали цифровой след абитуриентов, в частности, сообщества, на которые были подписаны школьники из разных регионов России. Определив интересы подростка, специалисты ТГУ предлагали ему поступать на то или иное направление вуза. В итоге университет набрал на программы наиболее мотивированных студентов. Благодаря этому по итогам первого курса число отчислений снизилось на 50%, на 36% уменьшилось количество троечников. Ученые выявили несколько типов абитуриентов, и исследования помогли определить, какие студенты с большей вероятностью останутся в регионе.
Вернуться
к докладчикам
Александр Евсин, начальник Ситуационного центра, ЦОДД Правительства Москвы
По образованию инженер-математик, Александр много работал в сфере информационных технологий. С 2014 года – в Центре организации дорожного движения Правительства Москвы (ЦОДД), начальник Ситуационного центра ЦОДД – заместитель руководителя ЦОДД. Ситуационный центр помимо реализации оперативного мониторинга и управления движением является центральным звеном интеллектуальной транспортной системы Москвы, крупнейшим в столице вычислительным центром, обрабатывающим данные о движении.
Технологии больших данных в мониторинге дорожной обстановки и транспортной работы

Большие данные сегодня позволяют решать множество задач для более эффективной организации дорожного движения и работы общественного транспорта в мегаполисе. На примере Москвы покажем, как организовать онлайн-мониторинг состояния движения по данным трекеров, радиолокационных детекторов, камер фотофиксации и реализовать комплексный анализ движения в различные периоды времени. Продемонстриуем применение нейронных сетей для прогнозирования состояния движения. Покажем возможности глубинного обучения в качестве средства анализа, моделирования и прогнозирования транспортной обстановки. Расскажем об использовании технологий больших данных для контроля работы наземного городского пассажирского транспорта: мониторинга и анализа причин задержек; обеспечения приоритета общественного транспорта с помощью светофорного регулирования и онлайн-мониторинга движения и расписания; формирования прогноза прибытия пассажирского транспорта на остановки.
Вернуться
к докладчикам
Григорий Сергеев, председатель, Лиза Алерт
Григорий стал одним из основателей поисково-спасательного отряда «Лиза Алерт» в октябре 2010 года, после участия в трагическом поиске четырёхлетней Лизы Фомкиной. С января 2012-го – председатель отряда, переизбирался в 2014 и 2018 гг. Является генеральным директором Центра поиска пропавших людей. Один из самых активных действующих координаторов «Лиза Алерт» московского региона и руководитель нескольких направлений отряда («координаторы», «внешние связи», «административная группа»). Выступает экспертом и автором законодательных инициатив, направленных на упрощение поиска пропавших.
24 октября 2017 года Григорию Сергееву была объявлена благодарность Президента Российской Федерации.
-


Вернуться
к докладчикам
Иван Черницын, руководитель центра аналитических решений Дирекции региональных продаж, Газпром нефть
Более 17 лет работает в таких областях, как реализация организационно-информационных проектов и разработка аналитических приложений. В 2009-2011 гг. принимал активное участие в проектах комплексной автоматизации предприятий сбытового блока «Газпром нефти», с 2012 года руководит в ПАО «Газпром нефть» проектами построения систем BI, управления нормативно-справочной информацией, хранилищ данных. C 2018 года руководит проектами создания системы управления данными и озера данных, практиками data science и развития аналитических компетенций. Обладатель международной номинации Qlik Luminary 2019 за успехи в развитии аналитической культуры.
Иван закончил два факультета Уральского государственного университета по специальностям «Математика, прикладная математика» и «Финансовый менеджмент», магистратуру со специализацией «Математическая экономика». Получил диплом MBA в Академии народного хозяйства при Правительстве РФ, факультет инновационно-технологического бизнеса. Прошел обучение по долгосрочной программе Проектная Академия «Газпром нефти» в Московской школе управления «Сколково».
Практика создания «умного» озера данных

Доклад будет посвящен проекту создания комплексной аналитической платформы (озеро данных, хранилище данных, BI) с интегрированными компонентами для управления данными (управление метаданными, бизнес-глоссарий, управление качеством данных и пр.) в сбытовом блоке «Газпром нефти». В выступлении будет рассказано об идеях проекта, разработке и внедрении, сценариях и примерах реализованного функционала. Особое внимание будет уделено организации работы команды проекта для достижения успеха.
Проект создания «умного» озера данных был представлен на форуме BIG DATA SPb 2019 в Санкт-Петербурге и вызвал очень большой интерес у аудитории. Проект номинирован на премию CDO Award 2020.
Вернуться
к докладчикам
Сергей Золотарев, управляющий партнер, Arenadata
Закончил МГТУ им. Н.Э. Баумана, работал в компаниях EMC, Jet, Avaya, Microsoft, Compaq. С 2013 по 2016 годы возглавлял представительство компании Pivotal в России, СНГ и Восточной Европе, где руководил проектами в области больших данных.
В 2015 году Сергей инициировал проект разработки универсальной открытой платформы данных, результатом которого стал, в частности, сертифицированный Linux Foundation продукт Arenadata Hadoop. Член экспертного совета национальной премии CDO Award. Сейчас – управляющий партнер компании «Аренадата Софтвер».
-


Вернуться
к докладчикам
Роман Павлов, архитектор бизнес-решений Big Data и IoT, Hitachi Vantara
Роман руководит командой, которая создает инновационные решения для передовых компаний России и мира. В прошлом занимался разработкой ключевых систем для крупных компаний и государственных учреждений в Европе.
-


Вернуться
к докладчикам
Артур Кузин, руководитель направления нейронных сетей, X5 Retail Group
Артур более пяти лет работает в сфере data science (в компаниях Dbrain, Avito). Занимает седьмую позицию в общем рейтинге Kaggle, а также является Kaggle Competition Grandmaster. Автор более 50 публикаций в области нанометрологии, плазмоники и анализа данных (индекс Хирша – 11). В X5 Retail Group руководит полным циклом разработки решений практической видеоаналитики и компьютерного зрения.
Выпускник МФТИ, занимался экспериментальной физикой в области микро- и нанотехнологий.
Видеоаналитика и компьютерное зрение в ретейле

В сети X5 Retail Group уже более 30 магазинов «Пятерочка» и «Перекресток», в которых в режиме пилотных проектов развернуты решения на базе видеоаналитики. Доклад посвящен обсуждению особенностей применения практической видеоаналитики для решения таких актуальных для ретейла задач, как анализ доступности товара на полках, учет времени работы персонала, контроль очередей и пр. Особое внимание уделено разбору реальных примеров применения в магазинах компьютерного зрения и систем видеоаналитики за разные временные отрезки.
Для связи с организаторами
conf@osp.ru тел. +7 (495) 725-4780
Вернуться к докладчикам
Алексей Минин
«Эксполераторы» как ответ на вызовы цифровой экономики
Бурное развитие робототехники и систем искусственного интеллекта, технологий Big Data в сочетании с глобализацией торговли приводит к тому, что все товары и сервисы становятся глобально конкурирующими. Происходит становление глобальных платформ и внедрение парадигмы цифровой экономики. Это означает, что только инновационные товары и услуги смогут приносить доход своим производителям, создавать рабочие места и генерировать доходы для государства.
Так как основой инноваций преимущественно являются технологии, то способность их быстро развивать станет ключевым конкурентным преимуществом людей, компаний и государств. Таким образом, именно экспоненциальные технологии будут определять успешность компаний и целых государств, но применить такие технологии можно только к существующим активам. Реализацию потенциала цифровой экономики РФ обспечат не акселераторы (в сложившихся условиях управление портфельными инвестициями – неподъемная по сложности задача), а «эксполераторы», задачей которых будет объединение активов госкорпораций и гибкости стартапов, финансируемых за счет капитализации получаемой интеллектуальной собственности и ее глобальной коммерциализации в дальнейшем. Технологический задел и человеческий капитал, имеющиеся в России, будут этому способствовать.
Вернуться к докладчикам
Анджей Аршавский
Big Data на производстве
Выступление посвящено практическим подходам к применению технологий Big Data, Advanced Analytics и Machine Learning к решению задач на производстве. Примерами будут решения, разрабатываемые для повышения эффективности сталелитейного производства компании НЛМК. Подходы и инструменты, о которых пойдет речь, могут быть использованы для любых типов производств. Будут также рассмотрены отличительные особенности применения вышеперечисленных технологий на сложных производствах в сравнении с банковским и интернет-секторами.
Вернуться к докладчикам
Владимир Чернаткин
Большие данные для цифрового производства: практические примеры
Компания СИБУР расскажет об опыте решения задач нефтехимического производства инструментами big data, о использовании больших данных и Интернета вещей в реализации подходов Индустрии 4.0, а также о технических и организационных особенностях использования больших данных на «цифровом» производственном предприятии.
Информационные партнеры
Стоимость участия
в рублях
9900
При оплате по 14.02.2020
12900
При оплате
с 17.02.2020 по 20.03.2020

9900
За каждого участника
по коллективным заявкам
(от 3 человек)