Data Science для менеджеров — онлайн курс

Сейчас в каждой компании или бизнесе существует огромное количество данных, которые имеют большую ценность, если знать как ими пользоваться. Именно поэтому мы разработали данный курс для тех, кто идет в ногу со временем, понимает ценность данных и хочет повысить прибыльность своей компании. Регистрируйтесь на наш курс и вы получите базовые знания как внедрить data science у себя в компании.

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.

ЗАРЕГИСТРИРОВАТЬСЯ ИНСТРУКТОРЫ КУРСА

Что вы будете понимать 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.

План обучения:

1.1. Что такое Data Science:

Разница между специальностями аналитика данных, специалиста по данным, инженера по данным
Структура проекта по data science
Навыки, инструменты, фреймворки

1.2. Что такое машинное обучение:

Типичные проблемы, которые можно решить с помощью подходов машинного обучения
Разница между supervised и unsupervised machine learning
Как оценить «качество» модели машинного обучения
Компьютерное зрение, НЛП, распознавание речи, и другие важные темы
Внедрение моделей машинного обучения

1.3. Data science менеджмент:

Ключевые позиции, роли, структура команды
Набор специалистов по данным
Почему сложно оценить время проекта DS (ML / DL) и почему стандартный SCRUM не работает?

2.1. Визуализация данных:

Типы графиков и как их правильно читать
Бизнес-аналитика: Power BI

2.2. Аналитика данных:

Краткий обзор основ статистики
Результаты аппроксимации и доверительные интервалы
Тестирование значимости, A / B-тесты, парадокс Симпсона

3. Сбор и хранение данных:

Почему данные так ценны и дороги?
Большое количество данных (Big Data)
Гугл Аналитика
Базы данных, MySQL, Google Big Query и т. д.
SQL: базовые запросы + клиент mysql
Google SpreadSheets на максималках: прямой импорт данных из БД, управление из Python, автоматизация бизнес-процессов

4. Big Data:

Big data
AI (artificial intelligence)
IoT (internet of things)
Business cases

Data Science для менеджеров

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, руководителей и 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.