×Закрыть

Курс “Data Science for non-technical”

Состоялось
9 — 11 июля
Место
Online
Стоимость
3000 грн за весь курс

Искусственный интеллект и машинное обучение способны трансформировать целые отрасли. Компании в отраслях, ориентированных на потребителей, таких как банковское дело, здравоохранение и электронная коммерция, которые не используют эти новые инструменты, сегодня рискуют потерпеть неудачу, поскольку все человечество движется к автоматизированному будущему.

Мы понимаем, что время важно, поэтому этот курс короткий и интенсивный, чтобы вы могли получить всю необходимую информацию в кратчайшие сроки.

Учебный план

09.07-11.07 — 15 часов лекция и практик, 3 дня
16:00 — 21:00
Стоимость 3000 грн за весь курс

Регистрация

Что будете изучать и уметь после курса:

● как использовать машинное обучение для укрепления вашей организации;
● навыки, которые вам необходимы для лучшего понимания и управления командой данных для удовлетворения потребностей вашей организации;
● понимать значение кластеризации, компьютерного зрения, обработки естественного языка (НЛП), глубокого обучения;
● как выполнить базовый эксперимент по машинному обучению, понять, что такое машинное обучение и как интерпретировать его результаты;
● способы анализа и визуализации ваших данных с помощью инструментальных панелей;
● как использовать математические инструменты для интерпретации данных, понять статистическую значимость и как проводить A / B-тесты;
● понимание источников данных, которые ваша компания может использовать, как хранить эти данные и как писать базовые SQL-запросы для извлечения данных из базы данных.

Для кого этот курс:

● Этот курс является отличным ресурсом для менеджеров и бизнес-лидеров, которые ищут возможность использовать науку о данных в бизнесе, но все еще не имеют большого опыта в области анализа данных или просто хотят улучшить свои навыки.

● Он специально разработан для руководителей, product owners, проджект и продакт менеджеров, а также менеджеров проектов и всех, кому необходимо правильно ставить задачи для своих data teams и правильно читать их результаты.

● Кроме того, это было бы отличной отправной точкой для людей, которые собираются начать свою карьеру в науке о данных.

Google Calendar iCal
LinkedIn

Нет комментариев

Подписаться на комментарииОтписаться от комментариев Комментарии могут оставлять только пользователи с подтвержденными аккаунтами.

Подписаться на комментарии