Data Science для бізнесу

  • Про курс

    Будь-яка компанія збирає дані: аналітика даних вже допомагає бізнесу скорочувати витрати, прискорювати доставку, генерує прогнози прийняття більш ефективних рішень. І компанії все частіше прагнуть скористатися перевагами Data Science щоб бути конкурентоспроможними.

    Крім професійних Data Scientists, бізнесу також потрібні орієнтовані на роботу з Big Data співробітники, які зможуть визначити можливості вирішення бізнес-завдань із використанням передової аналітики.

  • Найближча подія

    • Ведеться набор групи

Докладний опис

  • Кому буде цікавий

  • Курс підготовлений для широкої аудиторії:

    • Власники та керівники компаній,
    • Директора з розвитку та Business Development Managers,
    • Співробітники функціональних підрозділів (HR, маркетинг, продаж, сервіс),
    • Бізнес-аналітики,
    • Менеджери проектів та спеціалісти проектних офісів.
  • Програма курсу

  • Розгорнути/Згорнути

    1. Вступ до Data Science та Machine Learning:

    • Експоненційне мислення та технології.
    • Відмінності між поняттями та проектами Business Intelligence, Data Science, Machine Learning, Artificial Intelligence. Структура Data Science.
    • Сценарії використання та застосування ML у сучасному світі.
    • Огляд успішних проектів Machine Learning.
    • Огляд популярних фреймворків та інструментів для Data Science рішень.
    • Вступ до Big Data.
    • Workshop 1: Інноваційне мислення.

    2. Data Science Process and Frameworks:

    • Вступ до когнітивних сервісів.
    • Технологія Blockchain.
    • Історичний огляд методологій ведення Data Science рішень.
    • Детальний огляд сучасного Data Science процесу та його етапів.
    • Команда та ролі фахівців у проектах Data Science.
    • Workshop 2: Етап Business Understanding data science проекту.

    3. Попередня обробка та візуалізація даних:

    • Завантаження вихідних даних для аналізу в систему (ETL).
    • Data cleansing and transformation.
    • Data Sampling and Quantization.
    • Workshop 2: Підготовка даних для проекту.
    • Походи та методики для візуалізації даних.
    • Практика: Візуалізація даних за допомогою Power BI.

    4. Прогнозування та класифікація: 

    • Теоретичний огляд проблеми та основних методів.
    • Введення в штучні нейронні мережі для вирішення різноманітних завдань.
    • Процес створення реальних програмних моделей для прогнозування та класифікації.
    • Оцінка точності навчених моделей, вибір найкращої.
    • Workshop 3: Створення моделей прогнозування та класифікації.

    5. Кластеризація та рекомендаційні алгоритми:

    • Введення в аналіз та прогнозування тимчасових рядів.
    • Теоретичний огляд проблеми та основних методів.
    • Процес створення реальних програмних моделей для кластеризації, рекомендаційних алгоритмів.
    • Оцінка точності навчених моделей, вибір найкращої.
    • Workshop 4: Створення моделей кластеризації та рекомендаційних моделей.

    6. Імплементація моделей машинного навчання:

    • Введення в комп’ютерний зір та розпізнавання образів.
    • Імплементація моделей машинного навчання для подальшого використання.
    • Приклади архітектури повноцінного проекту.
    • Workshop 5: Імплементація моделей машинного навчання.
    • Введення в обробку природної мови.
    • Рекомендовані матеріали та кроки для подальшого вивчення.
  • Формат навчання

  • Курс поєднує лекційні блоки та практику: роботу з реальними даними у середовищі Azure.

    Необхідно:

    • Знання основ алгебри та математичної статистики,
    • Знання англійської мови на рівні Intermediate.
  • Викладач

  • Андрій Белас – експерт у галузі машинного навчання, публічний спікер. Ведучий Data Scientist у компанії SMART business, має низку успішних
    проектів у сферах передбачуваної аналітики та комп’ютерного зору. Творець і ментор SMART Data Science Academy відповідає за технічний розвиток data science команди та архітектуру всіх data science проектів SMART business.
    Microsoft Certified Professional у напрямках Big Data and Advanced Analytics, Cloud Data Science with Azure Machine Learning, Developing SQL Data Models.

  • Вартість

  • Вартість участі у курсі складає 12 000 грн. без НДС.

  • Дешевше разом!

  • При реєстрації 2-х осіб – надається знижка 10%.
    При реєстрації 3-х і більше осіб – приймається індивідуальне рішення про суму оплати.

Календар тренінгів

    • Ведеться набір групи