Наталья Касперская: В России необходим «цифровой кодекс»

Президент InfoWatch Наталья Касперская

В интервью «Известиям» президент группы компаний InfoWatch Наталья Касперская отмечает, что подавляющая часть сбора и использования персональных данных происходит сейчас в серой зоне, не охваченной законом. Она считает, что в России должен появиться «цифровой кодекс», регулирующий потоки личной информации.

Онлайн-конференция по Data Engineering SmartData 2020, 9-12 декабря

SmartData 2020

9-12 декабря 2020 года в онлайне состоится SmartData 2020 — конференция по Data Engineering. Она рассчитана на дата-инженеров и не только: разработчики и data scientists, которые сталкиваются с задачами дата-инженерии или хотят перейти в эту сферу, тоже извлекут пользу.

Конференция о персональных данных для руководителей «Business Privacy Forum 2020»

Business Privacy Forum 2020

На форуме «Business Privacy Forum 2020» 24 ноября обсудили итоги года в области регулирования персональных данных и перспективы создания коммерческих продуктов на их основе.

Ресурсы на английском для дата-сайентистов (октябрь 2020, DAGsHub)

Recommended Data Science Content Sources

Израильский ит-специалист, сооснователь DAGsHub — веб-платформы для контроля версий данных и совместной работы дата-сайентистов и инженеров по машинному обучению, — составил список источников информации по Data Science, искусственному интеллекту и связанных с ним технологиям.

Конференция по data science Data Fest Online 2020, 19-20 сентября

Data Fest Online 2020

19 и 20 сентября 2020 года пройдет Data Fest – крупнейшее на мероприятие, посвященное науке о данных. В ходе конференции выступят ведущие исследователи, инженеры и разработчики в области анализа данных, искусственного интеллекта и компьютерного обучения.

«DataStartConference». 5-я конференция по Data Science, 30 ноября 2019, Москва

DataStartConference

30 ноября 2019 в Москве состоится 5-я конференция по Data Science, машинному обучению, большим данным «DataStartConference». На мероприятии выступят ведущие специалисты, инженеры, разработчики. Множество практических кейсов внедрения машинного обучения в бизнесе.