Главная страницаКатегория обработка и анализ данныхНаука о данных для бизнеса | 6 реальных примеров

Наука о данных для бизнеса | 6 реальных примеров

Name: Наука о данных для бизнеса | 6 реальных примеров
Price: 12.5 USD
Rating: 5 (12 reviews)

Data Science for Business | 6 Real-world Case Studies

udemy

★5 (всего оценок - 12)

Продолжительность

11 ч 41 мин

Категория

Обработка и анализ данных

Количество уроков

72 Видео

Дата добавления

26 июл. 2022 г., 14:56

Язык

Английский

Дата выхода

11 февр. 2021 г., 01:00

Дата обновления

29 апр. 2026 г., 15:28

Этот курс раскрывает, как наука о данных помогает бизнесу повышать прибыльность, снижать затраты и принимать более точные решения. Материал подается доступно, с упором на реальные примеры, что делает обучение полезным как для новичков, так и для специалистов, желающих масштабировать карьеру.

Что вы узнаете в этом курсе

Курс охватывает ключевые направления применения науки о данных в современном бизнесе. Каждая тема сопровождается практическим заданием на основе реальных данных, что позволяет закрепить знания и получить опыт, максимально близкий к рабочим задачам.

Основные компетенции

Понимание бизнес-контекста: как данные превращаются в решения и стратегию.
Работа с наборами данных: очистка, подготовка, исследовательский анализ.
Создание и интерпретация моделей: от базовых алгоритмов до глубокого обучения.
Применение моделей в разных отделах компании.

Практические задачи курса

Вы будете работать над 6 задачами, каждая из которых отражает реальный кейс использования искусственного интеллекта в бизнесе.

1. Отдел кадров: прогнозирование увольнений сотрудников

Цель — разработать модель, которая помогает компании снизить расходы на найм и обучение, предсказывая, какие сотрудники могут покинуть компанию.

Навыки, которые вы освоите

Анализ факторов риска увольнений
Построение классификационных моделей
Интерпретация результатов для руководства

2. Отдел маркетинга: сегментация клиентов

Вы создадите модель, позволяющую выделить клиентские группы для повышения эффективности маркетинговых кампаний.

Что вы сможете делать после выполнения задачи

Определять ключевые сегменты по данным
Использовать кластеризацию для анализа аудитории
Разрабатывать персонализированные стратегии

3. Отдел продаж: прогнозирование цен

Вы научитесь строить модели временных рядов, чтобы предсказывать будущие цены и планировать стратегию продаж.

Практические результаты

Работа с временными рядами
Применение методов ARIMA, Prophet и др.
Оценка точности прогноза

4. Больница: выявление заболеваний с помощью глубокого обучения

Задача — автоматизировать анализ медицинских изображений, ускорив диагностику и снизив нагрузку на персонал.

Чему вы научитесь

Использование свёрточных нейронных сетей
Анализ медицинских изображений
Повышение качества диагностики с помощью ИИ

5. PR-отдел: анализ отзывов и определение тональности

Вы построите модели обработки естественного языка для анализа больших объемов отзывов клиентов.

Конкретные навыки

Текстовая аналитика и NLP
Определение настроений (Sentiment Analysis)
Мониторинг восприятия бренда

6. Производство: обнаружение дефектов

В этой задаче вы научитесь создавать модели, которые автоматически обнаруживают, классифицируют и локализуют производственные дефекты.

Что вы получите

Навыки компьютерного зрения
Понимание процессов контроля качества
Повышение эффективности производства с помощью AI

Почему этот курс полезен для вашей карьеры

Наука о данных стремительно развивается, и специалисты, владеющие прикладными навыками, особенно востребованы. Этот курс дает не просто теорию, а реальный опыт работы с бизнес-кейсами, который можно сразу добавить в портфолио или использовать на текущей работе.

Преимущества для разных ролей

Начинающим аналитикам: чёткая структура и реальные проекты.
Опытным специалистам: расширение экспертизы и углубление навыков.
Предпринимателям: понимание, как использовать ИИ для роста бизнеса.

Это пробный урок. Оформите подписку, чтобы получить доступ ко всем материалам курса. Премиум

Урок 1. 00:01:05
Updates on Udemy Reviews
Урок 2. 00:03:44
Introduction
Урок 3. 00:09:06
Key Tips and Best Practices
Урок 4. 00:14:57
Course Outline and Key Learning Outcomes
Урок 5. 00:02:33
Introduction to Case Study and Key Learning Outcomes
Урок 6. 00:09:22
Task #1: Problem Statement and Business Case
Урок 7. 00:12:45
Task #2: Import Libraries and Datasets
Урок 8. 00:13:32
Task #3: Explore Dataset - Part 1
Урок 9. 00:09:45
Task #3: Explore Dataset - Part 2
Урок 10. 00:08:48
Task #3: Explore Dataset - Part 3
Урок 11. 00:09:46
Task #3: Explore Dataset - Part 4
Урок 12. 00:09:39
Task #4: Perform Data Cleaning
Урок 13. 00:15:26
Task #5: Understand intuition of Random Forest, Logistic Regression, and ANNs
Урок 14. 00:12:35
Task #6: Understand Classification KPIs
Урок 15. 00:07:54
Task #7: Build and Train Logistic Regression Classifier
Урок 16. 00:02:58
Task #8: Build and Train Random Forest Classifier Model
Урок 17. 00:10:26
Task #9: Build and Train Artificial Neural Network Classifier Model
Урок 18. 00:02:05
Introduction to Case Study and Key Learning Outcomes
Урок 19. 00:10:42
Task #1: Understand Problem Statement and Business Case
Урок 20. 00:14:43
Task #2: Import Libraries and Datasets
Урок 21. 00:19:56
Task #3: Perform Data Visualization
Урок 22. 00:15:19
Task #4: Understand the Theory and Intuition behind K-Mean Algorithm
Урок 23. 00:08:11
Task #5: Obtain Optimal Number of Clusters "K"
Урок 24. 00:09:38
Task #6: Apply K-Means Clustering to Perform Market Segmentation
Урок 25. 00:10:07
Task #7: Understand the Intuition Behind Principal Component Analysis (PCA)
Урок 26. 00:07:51
Task #8: Understand the Intuition Behind Autoencoders
Урок 27. 00:12:08
Task #9: Build and Train Autoencoder - Part #1
Урок 28. 00:14:03
Build and Train Autoencoder - Part #2
Урок 29. 00:01:32
Introduction to Case Study and Key Learning Outcomes
Урок 30. 00:11:52
Task #1: Understand the Problem Statement and Business Case
Урок 31. 00:11:18
Task #2: Import Datasets - Part #1
Урок 32. 00:05:40
Task #2: Import Datasets - Part #2
Урок 33. 00:12:22
Task #3: Explore Data - Part #1
Урок 34. 00:11:12
Task #3: Explore Data - Part #2
Урок 35. 00:08:29
Task #3: Explore Data - Part #3
Урок 36. 00:12:57
Task #3: Explore Data - Part #4
Урок 37. 00:06:09
Task #4: Understand Facebook Prophet intuition
Урок 38. 00:10:30
Task #5: Train The Model - Part #1
Урок 39. 00:12:24
Task #6: Train The Model - Part #2
Урок 40. 00:02:14
Introduction to Case Study and Key Learning Outcomes
Урок 41. 00:08:06
Task #1: Understand the Business Case and Problem Statement
Урок 42. 00:16:41
Task #2: Load and Explore Dataset
Урок 43. 00:06:11
Task #3: Visualize Datasets
Урок 44. 00:13:57
Task #4: Understand Intuition Behind Convolutional Neural Networks (CNNs)
Урок 45. 00:09:54
Task #5: Understand Intuition Behind Transfer Learning
Урок 46. 00:05:10
Task #6: Load Model with Pretrained Weights
Урок 47. 00:20:09
Task #7: Build and Train ResNet
Урок 48. 00:15:22
Task #8: Evaluate Trained Model Performance
Урок 49. 00:01:50
Introduction to Case Study and Key Learning Outcomes
Урок 50. 00:05:48
Task #1: Understand Problem Statement and Business Case
Урок 51. 00:07:20
Task #2: Import Libraries and Datasets
Урок 52. 00:09:59
Task #3: Explore Dataset - Part #1
Урок 53. 00:14:41
Task #3: Explore Dataset - Part #2
Урок 54. 00:06:41
Task #4: Perform Data Cleaning
Урок 55. 00:05:15
Task #5: Remove Punctuation
Урок 56. 00:07:57
Task #6: Remove Stopwords
Урок 57. 00:09:19
Task #7: Perform Tokenization/Count Vectorization
Урок 58. 00:13:46
Task #8: Perform Text Cleaning pipeline
Урок 59. 00:17:52
Task #9: Naive Bayes Intuition
Урок 60. 00:04:02
Task #10: Train a Naive Bayes Classifier
Урок 61. 00:07:41
Task #11: Evaluate Trained Naive Bayes Classifier
Урок 62. 00:06:10
Task #12: Train and Evaluate a Logistic Regression Classifier
Урок 63. 00:05:57
Introduction and Welcome Message
Урок 64. 00:09:05
Task #1 - Understand the Problem Statement & Business Case
Урок 65. 00:11:23
Task #2 - Import Libraries and Datasets
Урок 66. 00:17:14
Task #3 - Visualize and Explore Dataset
Урок 67. 00:09:11
Task #4 - Understand the Intuition behind ResNet, CNNs, and Transfer Learning
Урок 68. 00:10:59
Task #5 - Build & Train ResNet Classifiers
Урок 69. 00:05:44
Task #6 - Assess Trained ResNet Model Performance
Урок 70. 00:10:48
Task #7 - Understand the Intuition behind ResUnet Segmentation Models
Урок 71. 00:11:44
Task #8 - Build & Train a ResUnet Segmentation Model
Урок 72. 00:10:15
Task #9 - Assess Trained ResUnet Model

Автор - udemy

udemy

Udemy - одна из самых больших площадок в мире по доставке обучающего контента от разных авторов всего мира. Присутсвуют курсы практически на любую тему.

+198

Комментарии