INSEAD Lunchtime Talks - How Lazada uses Data
Юджин Ян (Ziyou Yan) рассказывает о своём выступлении в INSEAD по приглашению Tracy Lim, где он поделился тем, как Lazada применяет data science в e-commerce, и о своём пути к должности VP of Data Science. На докладе неожиданно собралось около 100 студентов, несмотря на то что он проходил в обеденное время. Выступление состояло из трёх частей: разбор двух кейсов (автоматическая классификация отзывов пользователей, сократившая ручной труд более чем на 90% и давшая пятизначную месячную экономию, и ранжирование товаров, повысившее конверсию на 3-8% и выручку на 5-20%), рассказ о личном пути в data science и о буднях специалиста, а также советы по освоению инструментов через бесплатные MOOC, личные проекты и волонтёрство в DataKind. После доклада студенты присоединились к обеду в кафетерии INSEAD и продолжили задавать вопросы о применении data science в карьере аналитика или менеджера. Автор оценил поездку как очень плодотворную.
INSEAD Lunchtime Talks — как Lazada использует данные
[ datascience lazada ] · 2 мин чтения
Недавно Tracy Lim пригласила меня в INSEAD рассказать о том, как Lazada применяет data science в e-commerce, а также о моём личном пути к должности VP of Data Science. Доклад был организован отлично, и я был удивлён большим числом пришедших студентов (~100), учитывая, что встреча проходила в обеденное время.
Доклад
Моё выступление состояло из трёх основных тем.
Во-первых, мы обсудили задачи, которые Lazada решает с помощью data science и машинного обучения. Здесь мы подробно разобрали два кейса: (i) автоматическая классификация пользовательских отзывов, которая сократила трудозатраты более чем на 90% и привела к пятизначной месячной экономии, и (ii) ранжирование товаров, которое повысило конверсию на 3-8% и увеличило выручку на 5-20%.
Затем меня также попросили рассказать о моём пути в data science. Я оговорился, что мой опыт, вероятно, специфичен и не стоит ему подражать. Я не буду вдаваться в детали и оставлю читателю возможность ознакомиться со слайдами ниже. Я также рассказал о типичном дне специалиста по данным и, более конкретно, о том, как распределено моё рабочее время.
Наконец, я рассказал о том, как осваивать инструменты и навыки data science, а также как практиковаться. Здесь я поделился некоторыми бесплатными MOOC, которые я прошёл и счёл полезными, и опытом их применения (например, личные проекты, волонтёрство в DataKind, написание статей и т.д.).
Обед
После обеденного доклада хозяева пригласили меня на отменный обед в кафетерии INSEAD. Еда была вкусной, но не это было главным.
Больше всего меня впечатлили студенты, которые пошли с нами в кафетерий и присоединились к обеду. Они продолжили задавать вопросы о том, как они могли бы применять data science в своей будущей карьере — возможно, не в роли специалиста по данным, а в роли аналитика или менеджера. Я, разумеется, был рад ответить на их вопросы и дать совет.
В целом я считаю, что это была очень плодотворная поездка, в ходе которой мне удалось дать более глубокое понимание data science, а также развеять заблуждения, которые были у студентов.
Слайды
Если вы нашли это полезным, пожалуйста, цитируйте эту заметку так:
Yan, Ziyou. (Apr 2018). INSEAD Lunchtime Talks - How Lazada uses Data. eugeneyan.com. https://eugeneyan.com/speaking/insead-how-lazada-uses-data-talk/.
или
@article{yan2018lazada, title = {INSEAD Lunchtime Talks - How Lazada uses Data}, author = {Yan, Ziyou}, journal = {eugeneyan.com}, year = {2018}, month = {Apr}, url = {https://eugeneyan.com/speaking/insead-how-lazada-uses-data-talk/} }
Присоединяйтесь к 11 800+ читателям, которые получают обновления о машинном обучении, RecSys, LLM и инженерии.