主题：《产业互联网数据科学最佳实践》

主题简介：在我国，大公司的平均寿命只有7到9年，而欧美大企业平均寿命则可以长达40年。中国企业出现过早夭折的现象，有很大原因是由于企业领导人的冒险的天性和决策失误所致。合理有效的数据科学实践不仅可以提高决策者的宏观决策力，甚至通过垂直赋能，直接改善微观行为的执行质量。本次分享将以产业互联网的案例为引，阐述在商业体系下如何打造端到端的数据科学流程，探讨从业者所必须具备的能力模型。

个人简介：刘思喆，松果出行智能中心负责人，负责优化算法、数据产品、数据中台等业务线的团队管理及技术指导工作。前51Talk首席数据科学家，数智中心助理副总裁，职位期间定义和设计了一对一英语口语赛道数据科学的打法，是公司持续六个季度规模化盈利的关键驱动力（行业唯一）。在这之前是京东（JD.com）推荐平台部技术负责人，曾将推荐系统带来订单占全京东订单的比例，从5%提升到10%。入选京东技术名人堂，是《京东技术解密》一书中 15 位技术牛人之一。同时是国内最大统计社区“统计之都”理事会成员，中国人民大学大数据分析实验班、首经贸信息学院校外硕士生导师。国内 R 语言的早期推广者，《153分钟学会R》的作者，《R语言核心技术手册》的译者。个人博客：http://www.bjt.name

主题：《如何做好数据分析》

主题简介：随着大数据技术发展，数据分析也越来越被重视，那么数据分析到底是一个什么样的职业？衡量其成果的标准是什么？作为一个有志于此的分析师，需要做好哪些关键决策？需要具备哪些必备的能力？借此机会跟大家作分享。

个人简介：学历背景：2006年获北京交通大学计算机系博士学位，主要研究方向为数据仓库和数据挖掘。曾在国际会议、国内一级期刊发表多篇学术论文。

职业经历：2007年至今先后效力于京东、海尔、联想、网易新闻、滴滴出行等大型互联网公司和知名传统企业，主要从事数据平台、分析体系建设和团队管理工作，对电商、信息流、O2O等业务模式和数据有较为深刻的思考和丰富的经验。曾优化整合网易新闻数据中台，并从0到1搭建数据分析和数据产品体系，涵盖用户运营、内容生产和消费等完整内容生态，支持公司业务战略转型。零基础搭建滴滴安全及体验数据体系，助力安全业务降低风险达50%以上，并获得公司年度大奖。

主题：《顾问型服务者的能力量化研究和应用》

主题简介：顾问型服务者是一种依靠专业知识为客户提供中立客观建议的服务者，房产经纪人也属于顾问型服务者。长期以来野蛮生长，行业普遍以成败论英雄，以业绩来简单代表这类服务者的能力，客观有余，但是对新人入行的指导性不足。贝壳在链家基础上发展了20余年，积累了大量的数据，率先探索了房产经纪人作为一名“顾问服务者”需要具备的能力，及其培养方法，本次分享将介绍这部分工作。

个人简介：陈开江，贝壳找房策略算法中心技术总监，在贝壳主持设计和开发面向居住顾问服务者的B端智能应用，致力于用数据科学，机器学习、控制论、知识图谱等人工智能技术帮助服务者对消费者好。《推荐系统》作者，极客时间《推荐系统36式》专栏作者，《机器学习：实用案例解析》译者，曾参与中国最大的推荐系统社区日常运营——ResysChina(现更名为Beyond Search)。