सम्मेलन कार्यक्रम "अल एंड बिगडेटा लैब" और "जस्ट सेल इट!" प्रभावी आईटी बिक्री »

GeeksLab शैक्षिक परियोजना घटनाओं पर काम करना जारी रखती है और आज हम ओडेसा में मार्च में होने वाले सम्मेलनों के बारे में बात करेंगे, और आगामी घटनाओं और हैकथॉन के बारे में भी बात करेंगे।

5 मार्च - अल एंड बिगडेटा लैब ।
AI & BigData Lab सम्मेलन सबसे लोकप्रिय और चर्चित आईटी विषयों में से एक को समर्पित होगा - बड़ा डेटा और आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस।
घटना का मुख्य लक्ष्य एक विषय पर डेवलपर्स के बीच अनुभव का आदान-प्रदान करना है जो कि कई लोग अब रुचि रखते हैं, परियोजनाओं के अधिक प्रभावी विकास के लिए सामुदायिक संघों के साथ-साथ यूक्रेन में बड़े डेटा और कृत्रिम बुद्धिमत्ता समाधान के निर्माण और संवर्धन। हम इस क्षेत्र में इस क्षेत्र का समर्थन करने और विकसित करने के लिए ओडेसा क्षेत्र (जैसा कि कीव और खारकोव में किया गया था) में एक एआई-क्लब बनाने के लिए नींव रखने की योजना बना रहे हैं।

12 मार्च - आईटी सेल इट! प्रभावी आईटी बिक्री ।
यह किसी के लिए एक रहस्य नहीं है कि एक सफल स्टार्टअप और एक लाभदायक आउटसोर्सिंग कंपनी दोनों का रहस्य न केवल परियोजना के तकनीकी कार्यान्वयन में है, बल्कि बातचीत की कला, प्रभावी ईमेल विपणन, घरेलू और घरेलू उत्पादों और / या सेवाओं दोनों में एक दृष्टिकोण और रुचि खोजने की क्षमता भी है। विदेशी ग्राहक। स्टार्टअप के लिए और स्थापित बिक्री प्रणाली वाली कंपनियों के लिए दो प्रवाह होंगे (हम आउटसोर्सिंग पर बहुत ध्यान देंगे)।

निम्नलिखित रिपोर्टें Al & BigData Lab सम्मेलन में प्रस्तुत की जाएंगी :

"अभ्यास में प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण" (Vsevolod Demkin, व्याकरण)
प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण व्यावहारिक सॉफ्टवेयर इंजीनियरिंग और कंप्यूटर विज्ञान (एल्गोरिदम, मशीन सीखने और सांख्यिकी) के चौराहे पर एक क्षेत्र है। इसमें कई अलग-अलग कार्य शामिल हैं और तदनुसार, उन्हें हल करने के तरीके और तरीके।
किसी भी एनएलपी परियोजना की सफलता की कुंजी गुणवत्ता डेटा है, इसलिए सबसे पहले हम इस बारे में बात करेंगे कि इसे कहां प्राप्त करना है और इसके साथ कैसे काम करना है।
अगला विभिन्न मॉडल और एल्गोरिदम हैं। हम संक्षेप में मुख्य टूल (बेयस प्रमेय से लेकर गहरे तंत्रिका नेटवर्क तक) को देखेंगे जो एनएलपी में उपयोग किए जाते हैं और चर्चा करते हैं कि किन परिस्थितियों में बेहतर है।
एनएलपी में पारंपरिक सॉफ्टवेयर इंजीनियरिंग के विपरीत, अधिकांश समय और प्रयास किसी कार्यक्रम को लिखने में नहीं, बल्कि प्रयोग करने पर खर्च किया जाता है। यह एक विशिष्ट प्रकार की गतिविधि है जिसके लिए अपने स्वयं के दृष्टिकोण की आवश्यकता होती है - और हम उन पर चर्चा करेंगे।
अंत में, हम देखेंगे कि सार्वजनिक रूप से उपलब्ध डेटा का उपयोग करके, वास्तविक दुनिया से किसी समस्या को हल करने के उदाहरण के द्वारा, एक ही पूरे में कैसे इकट्ठा किया जाए और एक तैयार उत्पाद प्राप्त किया जाए।

"डेटा खनन और सूचना पुनर्प्राप्ति: समस्याएं, एल्गोरिदम, समाधान" (अलेक्जेंडर क्राकोवेटस्की, देवरेन सॉल्यूशंस)
हर दिन हम सर्च इंजन - गूगल, बिंग, यैंडेक्स और अन्य का उपयोग करते हैं। आधुनिक खोज इंजन काफी सटीक परिणाम देते हैं, लेकिन, फिर भी, कमियों के बिना नहीं हैं। ऐसे समय जब हर साल सूचना की मात्रा में तेजी से वृद्धि होती है, यहां तक ​​कि खोज इंजन के संचालन में छोटे सुधार भी संपूर्ण संग्रह, विश्लेषण और सूचना की खोज को कम कर सकते हैं, साथ ही साथ उपयोगकर्ताओं के समय को भी बचा सकते हैं।
रिपोर्ट सूचना पुनर्प्राप्ति की समस्याओं पर चर्चा करेगी - डुप्लिकेट जानकारी, सूचना कचरा की एक बड़ी मात्रा, "गैर-तुच्छ" डेटा की खोज करने के लिए बहुत समय।
रिपोर्ट डेटा माइनिंग या एल्गोरिथम के किसी भी विशिष्ट क्षेत्र के लिए समर्पित नहीं होगी, लेकिन एक विशिष्ट समस्या को हल करने के लिए टेक्स्ट माइनिंग, क्लस्टरिंग, एनएलपी, एसईओ के क्षेत्र से कई क्षेत्रों की चिंता करेगी - आवश्यक जानकारी खोजने के लिए आवश्यक समय को कम करना। इसके अलावा, आप सीखेंगे कि सेवाओं की एक ला पठनीयता कैसे काम करती है, और वे कैसे खोज एल्गोरिदम में सुधार कर सकते हैं।

"डीप लर्निंग: सरल शब्दों में जटिल डेटा विश्लेषण" (सर्गेई शेलपुक, सॉफ्टसर्व)
डेटा की मात्रा एक जबरदस्त गति से बढ़ रही है, और मानवता के पास विश्लेषण से पहले इस डेटा को लेबल और संसाधित करने के लिए पर्याप्त संसाधन नहीं हैं। इस संबंध में, व्यावहारिक उपयोग के लिए संभावित डेटा के मामले में अनकवर्ड डेटा (अनसुइरलाइज्डर्निंग) के साथ काम करने वाले एल्गोरिदम शीर्ष पर आते हैं। Deeplearning तंत्रिका नेटवर्क अब तक के सबसे शक्तिशाली अनलेबल डेटा विश्लेषण एल्गोरिदम में से एक है। मस्तिष्क की अवधारणा और एकीकृत शिक्षण एल्गोरिदम के विचार के आधार पर, यह दृष्टिकोण डेटा विश्लेषण समस्याओं की एक विस्तृत श्रृंखला पर सर्वोत्तम परिणाम दिखाता है: वीडियो, चित्र, ध्वनि, पाठ और अन्य का विश्लेषण।
Deeplearning न्यूरल नेटवर्क बनाने के लिए उनके काम के सिद्धांतों के साथ-साथ बड़ी कंप्यूटिंग शक्ति की सहज समझ की आवश्यकता होती है। GPU समानांतर कंप्यूटिंग इस शक्ति को प्राप्त करने का एक तरीका है। GPU पर प्रशिक्षण deeplearning तंत्रिका नेटवर्क अब तक उनके साथ काम करने का सबसे कुशल और सस्ता तरीका है।
यह रिपोर्ट यह समझाने के लिए समर्पित होगी कि कैसे डीप्लीजन नेटवर्क सरल शब्दों में काम करते हैं, एल्गोरिथम तकनीक जो इस प्रशिक्षण को प्रभावी बनाते हैं, और तकनीकी उपकरण जो आपको सबसे तेज़ और सबसे सस्ते तरीके से नेटवर्क बनाने की अनुमति देते हैं।

"हर दिन के लिए दिलचस्प काम: साधारण कॉर्पोरेट अनुप्रयोगों में एआई" (अलेक्जेंडर स्लिपचेंको, इंट्रनेल लिमिटेड)
रिपोर्ट इस बात पर ध्यान केंद्रित करती है कि एआई और एमएल आस्ककॉम-रिच उद्यम अनुप्रयोगों में आवेदन कैसे पा सकते हैं और यहां तक ​​कि उनमें नया जीवन भी सांस ले सकते हैं। कार्य के पूरे जीवन चक्र पर विचार करें: एक सामान्य विचार से (जो जरूरी नहीं कि "एआई जैसी ध्वनि"), समस्या के एक औपचारिक बयान के माध्यम से, कार्यान्वयन और लॉन्च करने के लिए प्रोटोटाइप के कई पुनरावृत्तियों। रॉयल बैंक ऑफ स्कॉटलैंड द्वारा कमीशन BizCrowd.com एक प्रायोगिक खरगोश की तरह काम करेगा। औपचारिक रूप से, एक निश्चित बजट और समय सीमा के साथ एक परियोजना के ढांचे में निचोड़े गए पाठ डेटा को वर्गीकृत करने का सबसे कठिन काम, दोनों ही सिरदर्द का स्रोत बन सकते हैं और बहुत सारी दिलचस्प खोज ला सकते हैं।
इसके अलावा, हम इस बारे में बात करेंगे कि कार्य कैसे सेट करें ताकि आपको बाइक को फिर से डिज़ाइन न करना पड़े; एल्गोरिथ्म को कैसे कॉन्फ़िगर करें और इसके लिए कहां से डेटा प्राप्त करें जबकि आपके पास उपयोगकर्ता नहीं हैं (और, तदनुसार, डेटा); स्रोत सामग्री खराब होने पर क्या करना है; SOLR; कैसे ग्राहक को समझाने के लिए कि रिहाई के बाद जीवन बस शुरुआत है।

"डेटा विज़ुअलाइज़ेशन क्या है, या डेटा पेशेवरों को कलाकार का एक सा क्यों होना चाहिए" (व्लादिमीर तमाशोव, डेटाआर्ट)
सदियों से, मानवता ने जानकारी जमा की है, और बिग डेटा ने उपयोगी जानकारी की मात्रा को लाखों गुना बढ़ा दिया है। अकेले रॉ डेटा बेकार है, और हम लगातार ट्रेंड और प्रमुख बिंदुओं को देखते हुए, इस डेटा को अंतिम उपयोगकर्ता के सामने पेश करने की समस्या रखते हैं। और यहां डेटा विज़ुअलाइज़ेशन हमारी सहायता के लिए आता है, सक्षम हाथों में डेटा को बदलने और इसे अनुकूल प्रकाश में पेश करने में सक्षम है।
रिपोर्ट में, हम विज़ुअलाइज़ेशन के विभिन्न चरणों से गुजरेंगे। आइए जानकारी के दृश्य प्रस्तुति के दृष्टिकोण पर ध्यान दें। हम आज कस्टम डेवलपमेंट (d3.js, राफेल, तीन.js), और रेडीमेड एंटरप्राइज प्रोडक्ट्स (झांकी, QlikView) के लिए उपलब्ध तकनीकी समाधानों को देखेंगे। आइए वास्तविक परियोजनाओं में विज़ुअलाइज़ेशन के उपयोग को देखें - इस क्षेत्र में डेटाआर्ट और दुनिया के नेताओं द्वारा दोनों बनाए गए।

"एआई और बिगडेटा यात्रियों के लिए" (यूरी कुज़नेत्सोव, सेंटुरिया)
ऑनलाइन सेवा में बड़े डेटा के साथ काम करने का अभ्यास। एक आधुनिक ट्रैवल एजेंसी के कार्य। सेवा प्रणाली के आयोजन के दृष्टिकोण का अवलोकन। उद्योग में मशीन सीखने के दृष्टिकोण।

"आर भाषा में समानांतरकरण और कुशल कंप्यूटिंग के तरीके" (व्लादिस्लाव कोलेबसीन, अगिनिटी)
तकनीकों, विधियों और पैकेजों का अवलोकन जो आपको कुशलतापूर्वक गणना करने की अनुमति देते हैं, साथ ही साथ आर कोड के निष्पादन को भी समानांतर करते हैं:
- आर के उचित उपयोग के लिए मानक सुविधाएँ और तकनीकें।
- पैकेज data.table: सुविधाएँ, वाक्यविन्यास, उपयोग के उदाहरण।
- डेटा विश्लेषण और मशीन सीखने के लिए संकुल का अवलोकन जो समानांतर में काम कर सकता है।

"पर्यावरण आर में संरचनात्मक समीकरणों (स्ट्रक्चरल समीकरण मॉडलिंग) द्वारा मॉडलिंग" (एलेक्सी गेवेस्की)।
संरचनात्मक समीकरणों द्वारा मॉडलिंग। संरचनात्मक समीकरण मॉडलिंग के लिए पैकेज ब्राउज़ करें। लावाँ पैकेज: सुविधाएँ, वाक्यविन्यास। व्यावहारिक अनुप्रयोग: निर्माण मॉडल, ठीक ट्यूनिंग मॉडल पैरामीटर, लापता मूल्यों को संसाधित करना।

दो कार्यशालाएँ होंगी:
"आर (निकोलाई पावलोव) का उपयोग करके मानव आंदोलनों को पहचानना"
आप स्मार्टफोन से डेटा का उपयोग करके किसी व्यक्ति की स्थिति का अनुमान लगाकर डेटा विश्लेषण और मशीन सीखने की मूल बातें जानेंगे।
सामग्री:

• आर और आर-स्टूडियो स्थापित करें
• अध्ययन डिजाइन
• डेटा की तैयारी
• तंत्रिका नेटवर्क, निर्णय वन और समर्थन वेक्टर विधियों का उपयोग करके मॉडलिंग करना
• ट्यूनिंग हाइपर पैरामीटर
• मॉडल डायग्नोस्टिक्स

अपने साथ क्या लाना है? लैपटॉप, अधिमानतः पूर्वस्थापित R के साथ: www.r-project.org और R-Studio: www.rstudio.com

"Hadoop का उपयोग करके क्लाउड में असंरक्षित उच्च-मात्रा डेटा संसाधित करना" (इगोर चुबिन)
असंरचित या कमजोर रूप से संरचित बड़े-मात्रा वाले डेटा के प्रसंस्करण के क्षेत्र में, विधियों का एक समूह वर्तमान में बहुत लोकप्रिय है, तथाकथित * MapReduce * प्रतिमान * द्वारा संयुक्त है, जो बताता है कि डेटा को कैसे संसाधित किया जाना चाहिए ताकि प्रसंस्करण प्रक्रिया अच्छी तरह से स्केल हो सके।
MapReduce paradigm को लागू करने वाला सबसे प्रसिद्ध और व्यापक सॉफ्टवेयर है Hadoop, एक सॉफ्टवेयर पारिस्थितिकी तंत्र है जो इस प्रतिमान के आसपास बनाया गया है।
मास्टर क्लास के दौरान, MapReduce प्रतिमान और इसके अंतर्निहित सिद्धांतों की विस्तार से जांच की जाएगी, और Hadoop, इसके सबसे लोकप्रिय और विकसित कार्यान्वयन में से एक के रूप में।
मास्टर वर्ग के व्यावहारिक भाग में, मुख्य ध्यान Hadoop पारिस्थितिकी तंत्र के मुख्य तत्वों पर ध्यान दिया जाएगा: HDFS; MapReduce एप्लिकेशन पारिस्थितिकी तंत्र के अन्य महत्वपूर्ण तत्व: सुअर, छत्ता और कई अन्य।
मास्टर क्लास के दौरान, Hadoop क्लस्टर का प्रारंभिक सेटअप किया जाएगा और एक बड़े डेटा सरणी को संसाधित करने के लिए कई ऑपरेशन किए जाएंगे।
मास्टर वर्ग व्यावहारिक होगा।
इसमें पूर्ण भागीदारी के लिए, आपके पास एक लैपटॉप होना चाहिए।
कंप्यूटिंग संसाधनों के वाहक के रूप में, विंडोज एज़्योर क्लाउड का उपयोग किया जाएगा।

गोल्ड प्रायोजक: माइक्रोसॉफ्ट।
आप रिपोर्ट और घटना के बारे में सभी विवरण वेबसाइट geekslab.co/events/bigdatalab पर दर्ज कर सकते हैं ।

बस इसे बेच! प्रभावी आईटी बिक्री निम्नलिखित रिपोर्ट की सुविधा होगी:

“एक स्टार्टअप में बिक्री की शुरुआत के बारे में। जहां पहले ग्राहकों की तलाश करें ”(दिमित्री तकाचेंको)
आपके संभावित खरीदार क्या चाहते हैं और यह कैसे पता करें? बिक्री कब शुरू करें? पहले खरीदारों को कहां देखना है और वे क्या वादा करते हैं? नए उत्पादों / सेवाओं को बढ़ावा देने के लिए सबसे प्रभावी बिक्री उपकरण क्या हैं?

"बस तुम रहो!" अपने आप हो। सेवाओं और व्यक्तित्व कारक की प्रभावी बिक्री "(डेनिस सेलेज़नेव)
अमेरिकी और घरेलू बाजारों में सॉफ्टवेयर बेचना, खुद होना कैसा है? आंतरिक स्थिति बिक्री को कैसे प्रभावित करती है? और एक अतिरिक्त सेक्स बेचता है रणनीति।

"एक स्टार्टअप प्री-प्रोडक्ट-मार्केट फिट चरण में है: आपको अभी भी खुद को बेचने की जरूरत है, लेकिन अभी तक ग्राहकों को नहीं" (कोन्स्टेंटिन श्टेंडेंको)

“मैंने आईटी सेवाओं की बिक्री में सूचना व्यवसाय के अनुभव को कैसे लागू किया। आईटी कंपनियों के शहर और राष्ट्रीय क्लब में सहयोग का अनुभव ”(पावेल ओबोड)
Infobusiness - MLM या "पैसा बनाने का एक वास्तविक तरीका।" सेवा व्यवसाय में लैंडिंगपंज, ईमेल विपणन, श्वेत पत्र, वेबिनार का उपयोग करने का अनुभव। अन्य कंपनियों के साथ सहयोग के ढांचे में संयुक्त नेतृत्व पीढ़ी। SoftSource मंच प्रस्तुति: आदेश विनिमय और संसाधन उपयोग।

"आईटी सेवाओं की B2B बिक्री" (वादिम रोगोवस्की)
licky के उदाहरण पर ऑनलाइन और ऑफलाइन बिक्री के तरीकों की तुलनात्मक विशेषताएं। विशिष्ट आईटी सम्मेलनों और प्रदर्शनियों को ऑफ़लाइन बिक्री के तरीकों में से एक के रूप में।

"बी 2 बी स्टार्टअप में बिक्री" (निकियारा पुरम्बेतोवा)
शुरुआती एडेप्टर और खोजने वाले ग्राहकों के बारे में पूरी सच्चाई। पत्राचार पर विचार करना क्यों महत्वपूर्ण है, और प्रस्तुतियों के लिए सावधानीपूर्वक तैयारी करता है। निर्णय निर्माता कौन है? और कोका कोला के साथ बैठक में सूर्य त्ज़ु की युद्ध कला क्या मदद कर सकती है?

"एक स्टार्टअप में प्रभावी विपणन और बिक्री का निर्माण" (डेनिस डोवगोपोलि)
स्टार्टअप बड़े निगमों को क्यों फाड़ रहे हैं? उद्यम की तुलना में सफल स्टार्टअप कम बजट और कुशल क्यों है? किसी स्टार्टअप में प्रभावी मार्केटिंग का निर्माण कैसे करें? बड़े निगमों से क्यों नहीं डरते और अपने ही क्षेत्र में उन्हें कैसे हराते हैं?

"आप यूक्रेन में यूक्रेन को क्रिमसन महासागर के दिमाग में आउटसोर्सिंग कैसे देखते हैं?" (नतालिया स्टोआनोविच)
पांच रॉकी कुआडरिगा विरोस्ला के साथ दो सौ लोगों के साथ, जैसे डेनमार्क, निमचिनी और नाइडेरलैंड के 25 सदस्यों के साथ पच्चीस। 2013 में, हमने अपने एक प्रतियोगी, सिकलम को कुआड्रिग को बेच दिया। आपको इस तरह के त्वरित रिस्ट को बचाने के लिए, हमें बिक्री और बिक्री पिच के मॉडल को विभाजित करने की आवश्यकता थी, साथ ही साथ भारत में अन्य प्रतियोगियों, रूस और उन सभी में। मैं डेनमार्क और नीमचिनि के बाजारों में अपनी खुद की अप्रत्यक्ष बिक्री को साझा करने के लिए तैयार हूं, जो हमें अपने ज्ञान के आधार और अंतर्राष्ट्रीय ज्ञान के विकास के हमारे बुनियादी ज्ञान को बढ़ाने में मदद करेगा। और मिठाई के लिए, मैं मुख्य क्षमा पर सुस्त था, क्योंकि वे हमें विकास को बढ़ावा देने की अनुमति नहीं देते थे।

"ग्राहक-उन्मुख कंपनी होने का क्या मतलब है और क्या स्टार्टअप को इसके बारे में जानने की ज़रूरत है" (यूलिया फेडोरेंको)
आदतें और कमजोरियां सही उत्पाद बनाने के लिए एक आधुनिक दृष्टिकोण हैं। बिक्री में क्या दृष्टिकोण और उपकरण लागू किए जा सकते हैं।

"टेलीफोन बिक्री: किससे और कैसे कॉल करें, और सबसे महत्वपूर्ण बात - क्या बेचना है?" (अनास्तासिया नोविकोवा)
कई कोल्ड कॉल काम क्यों नहीं करते हैं? क्या वास्तव में एक कॉल के दौरान बेचते हैं? मैं मल्टी-स्टेप बिक्री में कॉल कैसे एम्बेड कर सकता हूं? मैं कई मामलों के बारे में बात करूंगा जहां कॉल परियोजना का हिस्सा थे, क्या परिणाम लाए गए और इससे क्या सबक सीखे जा सकते हैं।

"सॉफ्टवेयर बिक्री प्रक्रिया का स्वचालन" (मैक्सिम मिरोशनिचेंको)
अस्तित्व के पहले चरण में सॉफ्टवेयर बिक्री प्रक्रिया के स्वचालन में "तारों के बारे में कांटे"। बिक्री विभाग का निर्माण कैसे करें और ग्राहक सेवा में मुख्य समस्या क्या है। बिक्री की संख्या के लिए आज क्या करने की आवश्यकता है।

"स्टार्टअप में ईमेल विपणन" (वेरा ज्वेरेव)
व्यापार पत्राचार पर ताजा नजर। 2014 के रुझान। आज बिक्री, व्यापार विकास और प्रेस संबंधों में बिजनेस न्यूज़लेटर्स। सफल ईमेल आउटरीच अभियानों की योजना और संचालन का अभ्यास करें। व्यावसायिक मेलिंग में रिटर्न बढ़ाने के लिए नवीनतम तकनीकों और उपकरणों का अवलोकन।

"डिजिटल एजेंसी के साथ उपमहाद्वीप, कैसे खोजने के लिए, हुक और अपने आप को वर्षों के लिए आदेश के साथ सुरक्षित" (बैदा वलेरिया)।
एक छोटी आईटी कंपनी जल्द ही या बाद में एहसास में आती है: ऑर्डर की एक स्थिर धारा वह है जो कंपनी को बढ़ने और बढ़ने, दरों को बढ़ाने, ग्राहकों को चुनने और पैसा बनाने की अनुमति देगी। इस प्रवाह को कैसे व्यवस्थित करें? एक्सचेंज? - दैनिक दिनचर्या के काम की आवश्यकता है। आपकी बिक्री? - बिना किसी गारंटी के अतिरिक्त और काफी खर्च। सिफारिशों के माध्यम से काम करें? - अप्रत्याशित। डिजिटल एजेंसी के साथ काम करें। मैं आपको अपनी कंपनी के लिए एक सस्ती, प्रभावी, अनुमानित आदेश प्रवाह के विकल्पों में से एक के बारे में बताऊंगा।

आप रिपोर्ट और घटना के बारे में सभी विवरण geekslab.co/events/itsalesabab पर वेबसाइट पर दर्ज कर सकते हैं ।

आगे हम में से इंतजार कर रहे हैं:

18 अप्रैल - मोबाइललैब - मोबाइल प्रौद्योगिकियों और iOS / Android / WP8 अनुप्रयोगों के विकास के लिए समर्पित एक तकनीकी सम्मेलन पर एक सम्मेलन।
19-20 अप्रैल - GeeksLab मोबाइल हैकथॉन।
17-18 मई - DesignLab - एक सम्मेलन जो वेब डिज़ाइन, प्रयोज्य, इन्फोग्राफिक्स और अन्य डिज़ाइन आईटी-दिशाओं को समर्पित है।
जुलाई 20-27 - ओडेसा इनोवेशन वीक 2014 - ओडेसा में नवीन तकनीकों का सप्ताह। 7 दिनों के दौरान, प्रतिभागियों को कई दिलचस्प घटनाएं मिलेंगी जिसमें वेब प्रौद्योगिकियों के क्षेत्र में विशेषज्ञ: डेवलपर्स, डिजाइनर, परियोजना प्रबंधक, विपणक, विभिन्न व्यावसायिक विषयों पर चर्चा करेंगे, अनुभव के साथ स्टार्टअप अपनी परियोजनाओं का प्रदर्शन करेंगे और आकाओं और प्रशिक्षकों से प्रतिक्रिया प्राप्त करेंगे, और शुरुआत करने वाले उद्यमियों को घरेलू और विदेशी आकाओं के सख्त मार्गदर्शन में 54 घंटों में अपना स्टार्टअप बनाने का अवसर मिलेगा, साथ ही नए परिचितों, साझेदारों की तलाश करेंगे, और निश्चित रूप से, चेर के तट पर एक अच्छा विश्राम होगा। वें समुद्र।

सम्मेलन कार्यक्रम मोबाइललैब, डिजाइनलैब और ओडेसा इनोवेशन वीक गठन की प्रक्रिया में हैं। वक्ता बनने के लिए, आपको m31@rootuamedia.com पर या Skype m31-rootua पर दिमित्री स्पोडर्ट्स को रिपोर्ट का विषय और उसका संक्षिप्त विवरण भेजकर एक आवेदन प्रस्तुत करना होगा।

हम सहयोग के लिए भागीदारों और प्रायोजकों को आमंत्रित करते हैं।

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सम्मेलनों की सभी रिपोर्ट और प्रस्तुतियाँ YouTube और स्लाइडशेयर पर उपलब्ध होंगी।