or
Toto cvičení je součástí kurzu
Kurz začneme tím, že si vymezíme, co data science vlastně je. Projdeme si pracovní postup v data science a ukážeme si, jak se data science uplatňuje při řešení reálných obchodních problémů. Kapitolu zakončíme tím, jak strukturovat datový tým tak, aby odpovídal potřebám tvé organizace.
Teď, když rozumíme pracovnímu postupu v data science, se ponoříme hlouběji do prvního kroku: sběru dat. Seznámíme se s různými datovými zdroji, ze kterých může tvoje firma čerpat, a dozvíme se, jak tato data po shromáždění ukládat.
V této kapitole se podíváme na způsoby, jak zkoumat a vizualizovat data pomocí dashboardů. Probereme, z čeho se dashboard skládá a jak správně formulovat požadavek na jeho vytvoření. Kapitola se také věnuje ad hoc datovým požadavkům a A/B testům – mocnému analytickému nástroji, který pomáhá snižovat rizika při rozhodování.
V závěrečné kapitole se zaměříme na jedno z nejžhavějších témat data science: strojové učení! Probereme supervised a unsupervised strojové učení a clustering. Pak přejdeme ke speciálním tématům – předpovědím časových řad, zpracování přirozeného jazyka, deep learningu a vysvětlitelné AI!
Aktuální cvičení