Практический курс «Data Science для бизнеса»


Подробная информация о событии


  • О курсе

    Любая компания собирает данные: аналитика данных уже помогает бизнесу сокращать издержки, ускорять доставку, генерирует прогнозы для принятия более эффективных решений. И компании все чаще стремятся воспользоваться преимуществами Data Science, чтобы быть конкурентоспособными.

    Кроме профессиональных Data Scientists, бизнесу также нужны ориентированные на работу с Big Data сотрудники, которые смогут определить возможности решения бизнес-задач с использованием передовой аналитики.

  • Дата и время

    Даты: 28 и 30 января,
    04 и 06,11 и 13 февраля 2019 г.
    Время: с 19:00 до 22:00

    Место проведения

    Адрес: г. Киев, ул. Полевая, 21, корпус Б

    РЕГИСТРАЦИЯ

Подробное описание

  • Кому будет интересен

  • Курс подготовлен для широкой аудитории:

    • Собственники и руководители компаний,
    • Директора по развитию и Business Development Managers,
    • Сотрудники функциональных подразделений (HR, маркетинг, продажи, сервис),
    • Бизнес-аналитики,
    • Менеджеры проектов и специалисты проектных офисов.
  • Программа курса

  • Развернуть/Свернуть

    1. Введение в Data Science и Machine Learning:

    • Экспоненциальное мышление и технологии.
    • Различия между понятиями и проектами Business Intelligence, Data Science, Machine Learning, Artificial Intelligence. Структура Data Science.
    • Сценарии использования и применения ML в современном мире.
    • Обзор успешных проектов по Machine Learning.
    • Обзор популярных фреймворков и инструментов для Data Science решений.
    • Введение в Big Data.
    • Workshop 1: Инновационное мышление.

    2. Data Science Process and Frameworks:

    • Введение в когнитивные сервисы.
    • Технология Blockchain.
    • Исторический обзор методологий ведения Data Science решений.
    • Детальный обзор современного Data Science процесса и его этапов.
    • Команда и роли специалистов в проектах Data Science.
    • Workshop 2: Этап Business Understanding data science проекта.

    3. Предварительная обработка и визуализация данных:

    • Загрузка исходных данных для анализа в систему (ETL).
    • Data cleansing and transformation.
    • Data Sampling and Quantization.
    • Workshop 2: Подготовка данных для проекта.
    • Походы и методики для визуализации данных.
    • Практика: Визуализация данных с помощью Power BI.

    4. Прогнозирование и классификация: 

    • Теоретический обзор проблемы и основных методов.
    • Введение в искусственные нейронные сети для решения различных задач.
    • Процесс создания реальных программных моделей для прогнозирования и классификации.
    • Оценка точности обученных моделей, выбор лучшей.
    • Workshop 3: Создание моделей прогнозирования и классификации.

    5. Кластеризация и рекомендационные алгоритмы:

    • Введение в анализ и прогнозирование временных рядов.
    • Теоретический обзор проблемы и основных методов.
    • Процесс создания реальных программных моделей для кластеризации, рекомендационных алгоритмов.
    • Оценка точности обученных моделей, выбор лучшей.
    • Workshop 4: Создание моделей кластеризации и рекомендационных моделей.

    6. Имплементация моделей машинного обучения:

    • Введение в компьютерное зрение и распознавание образов.
    • Имплементация моделей машинного обучения для дальнейшего использования.
    • Примеры архитектур полноценного проекта.
    • Workshop 5: Имплементация моделей машинного обучения.
    • Введение в обработку естественного языка.
    • Рекомендуемые материалы и шаги для дальнейшего изучения.
  • Формат обучения

  • Курс сочетает лекционные блоки и практику: работу с реальными данными в среде Azure.
    Основной язык проведения – русский, терминология — русский/английский.
    Необходимо:

      • Знание основ алгебры и математической статистики,
      • Знание английского языка на уровне Intermediate.
  • Преподаватель

  • Андрей Белас – эксперт в области машинного обучения, публичный спикер. Ведущий Data Scientist в компании SMART business, имеет ряд успешных
    проектов в сферах предсказательной аналитики и компьютерного зрения. Создатель и ментор SMART Data Science Academy, отвечает за техническое развитие data science команды и архитектуру всех data science проектов SMART business.
    Microsoft Certified Professional в направлениях Big Data and Advanced Analytics, Cloud Data Science with Azure Machine Learning, Developing SQL Data Models.

  • Стоимость

  • Стоимость участия в курсе составляет 7 500 грн. без НДС.

  • Дешевле вместе!

  • При регистрации 2х человек — предоставляется скидка 10%.
    При регистрации 3х и более человек — принимается индивидуальное решение о сумме оплаты.

Добавить комментарий

Ваш e-mail не будет опубликован. Обязательные поля помечены *