В процессе деятельности любая компания постоянно ищет новые способы развития: оптимизирует производство, улучшает бизнес-процессы, увеличивает вложения в рекламу и маркетинг, повышает уровень сервиса. Но если успехи компании сходят на нет, зачастую сложно понять, что именно идет не так и почему.
Есть область, ресурсы которой еще не исчерпаны – это Data Science. Накопленные в компании данные, полученные из разных источников, таят в себе огромный потенциал. Грамотный анализ больших объемов разнородных данных (Big Data), выведение скрытых закономерностей приводят аналитиков порой к неожиданным открытиям и выводам. Оперируя этими сведениями, можно вывести свою компанию в лидеры рынка.
Этот курс – введение в сложную и многогранную область науки по работе с большими данными – Data Science.
Вопросы, на которые вы получите ответы:
Что представляет собой Data Science и как она связана с большими данными (Big Data)?
Как «приложить» Data Science к вашему бизнесу и нужно ли?
Какие данные можно использовать для анализа?
Где именно искать и какие результаты ожидать?
Для кого этот курс?
Руководители компаний и подразделений
Линейные менеджеры
Бизнес-аналитики
Разработчики
Другие сотрудники, вовлеченные в аналитическую деятельность компании
Что даст вам прохождение курса?
Вы поймете, как подготовить компанию и сотрудников к практическому применению больших данных (Big Data) в работе.
Вы сможете повысить эффективность принятия решений за счет грамотного сбора, структурирования и применения современных техник анализа больших данных (Big Data).
Посмотреть больше
Этот материал находится в платной подписке. Оформи премиум подписку и смотри или слушай
Основы работы с большими данными: Data Science Orientation (2018),
а также все другие курсы, прямо сейчас!
Команда внимательно читает ваши комментарии и оперативно на них реагирует. Вы можете спокойно оставлять запросы на обновления или задавать любые вопросы о курсе здесь.
Математическая статистика, запросы SQL, статистическая обработка данных с языком R - для тебя не пустой звук, но ты по-прежнему не варик что за Data Science ? Давай попробуем структуризировать твои знания и применить их на деле, решая типичную задачу, которую решают data scientist.Это отличный курс, который поможет тебе на практике увидить возможности Data Science, и познокомить с машинным обучением. В уроках мы детально разберем обработку и анал
Data Science. Уровень 2. Применение машинного обучения
Data Science. Level 2. Applied Machine Learning
Обработка больших объемов данных (Big Data) – трудоемкий процесс. Раньше, чтобы компьютер мог выполнить даже простую задачу, программист должен был написать подробный алгоритм действий. Но теперь можно не составлять инструкции, а настраивать компьютер так, чтобы он сам на основе предложенных данных искал закономерности и делал выводы. Этот процесс называется машинным обучением - machine learning.Например, в качестве исходных данных есть инф
Если компания планирует получить серьезную выгоду от использования Data Science, ей нужно отмасштабировать алгоритмы работы с данными. Для этого одного-двух компьютеров будет мало, придется задействовать дополнительные мощности – вычислительный кластер и облачные сервисы. На этом курсе слушатели узнают, как построить масштабируемые аналитические решения для применения в корпоративной среде.На курсе рассматривается, как проводить исследовани
Data Science, Deep Learning и Machine Learning с Python
Machine Learning, Data Science and Deep Learning with Python
Приступайте к практической работе с нейронной сетью, искусственным интеллектом и методами машинного обучения, которые ищут предприниматели! Data Scientists пользуются средней зарплатой в 120 000 долларов. Это просто среднее! И дело не только в деньгах - это интересная работа! Если у вас есть опыт программирования или написания скриптов, этот курс научит вас методам, используемым настоящими учеными в области данных и специалистам по компьютер
Научитесь строить и обучать предиктивные модели с помощью алгоритмов машинного обучения и нейросетей. Data Scientist создает и обучает предиктивные модели с помощью алгоритмов машинного обучения и нейросетей, помогая бизнесу находить скрытые закономерности, прогнозировать развитие событий и оптимизировать ключевые бизнес-процессы.
specialist
