Kurs zaczniemy od zdefiniowania, czym jest data science. Omówimy proces pracy z danymi oraz sposób, w jaki data science stosuje się do rzeczywistych problemów biznesowych. Rozdział zakończymy tematem organizacji zespołu ds. danych, dostosowanej do potrzeb twojej firmy.

Czym jest data science?

Proces segmentacji klientów

Budowanie chatbota obsługi klienta

Ulepszanie OKR-ów

Zastosowania nauki o danych

Przypisywanie projektów data science

Analiza inwestycyjna

Budowanie zespołu data science

Interpretacja sprintu zespołu

Edytowanie ogłoszenia o pracę

Dopasowanie umiejętności do stanowisk

Przypisywanie zadań do ról

Wprowadzenie do data science

Skoro znasz już proces pracy z danymi, czas zagłębić się w jego pierwszy krok: zbieranie danych. Dowiesz się, z jakich źródeł danych może korzystać twoja firma i jak przechowywać dane po ich zebraniu.

Źródła danych i zagrożenia

Klasyfikowanie danych pod kątem bezpieczeństwa

Tworzenie zdarzeń z danych webowych

Ochrona danych osobowych (PII)

Dane pozyskiwane na żądanie

Określanie celu pytań

Weryfikacja wyników grupy fokusowej

Net Promoter Score

Zbieranie dodatkowych danych

Dopasowywanie źródeł danych

Częstość występowania astmy

Przechowywanie i pobieranie danych

Platformy chmurowe

Zapytanie do bazy danych

Który typ bazy danych?

Zbieranie i przechowywanie danych

W tym rozdziale omówimy sposoby eksploracji i wizualizacji danych za pomocą dashboardów. Poznasz elementy dashboardu i nauczysz się formułować precyzyjne zapytania o jego przygotowanie. Rozdział obejmuje również doraźne analizy danych oraz testy A/B – potężne narzędzie analityczne, które zmniejsza ryzyko przy podejmowaniu decyzji.

Dashboardy

Klasyfikowanie elementów dashboardu

Ulepszanie dashboardu

Wybór odpowiedniego dashboardu

Analiza ad hoc

Wypełnianie zgłoszenia ad hoc

Klasyfikowanie zapytań

Testy A/B

Tworzenie procesu testowania A/B

Wielkość próby

Wyniki pośrednie

Analiza i wizualizacja

W ostatnim rozdziale zajmiemy się najgorętszym tematem w data science: uczeniem maszynowym! Omówimy nadzorowane i nienadzorowane uczenie maszynowe oraz klasteryzację. Następnie przejdziemy do zagadnień szczegółowych: prognozowania szeregów czasowych, przetwarzania języka naturalnego, uczenia głębokiego i wyjaśnialnego AI.

Nadzorowane uczenie maszynowe

Problemy

Test A/B

Dashboard

Kiedy stosować nadzorowane uczenie maszynowe

Cechy i etykiety

Ocena modelu

Grupowanie

Nadzorowane

Nienadzorowane

Nadzorowane vs. nienadzorowane

Dobór liczby klastrów

Szczególne zagadnienia uczenia maszynowego

Zadania

Prognozowanie szeregów czasowych

Tradycyjne uczenie maszynowe

Klasyfikowanie zadań uczenia maszynowego

Analiza wydźwięku

Uczenie głębokie i wyjaśnialna sztuczna inteligencja

Uczenie głębokie

Wyjaśnialna AI

Dobór właściwego rozwiązania

Czy powinnam użyć uczenia głębokiego?

Prognozowanie

Czym jest data science i jak można go wykorzystać, aby wzmocnić swoją organizację? Ten kurs zapozna cię z umiejętnościami potrzebnymi w zespole ds. danych oraz z tym, jak taki zespół możesz zorganizować, by sprostał potrzebom twojej firmy. Dane są wszędzie! Kurs pozwoli ci zrozumieć, z jakich źródeł danych może korzystać twoja firma i jak te dane przechowywać. Dowiesz się też, jak analizować i wizualizować dane za pomocą dashboardów i testów A/B. Na koniec omówimy fascynujące zagadnienia z dziedziny uczenia maszynowego: klasteryzację, prognozowanie szeregów czasowych, przetwarzanie języka naturalnego (NLP), uczenie głębokie oraz wyjaśnialne AI. Po drodze poznasz wiele rzeczywistych zastosowań data science i utrwalisz wiedzę dzięki praktycznym ćwiczeniom.

<h2>Naucz się wykorzystywać data science w biznesie</h2> 
Czym jest data science i jak możesz wykorzystać je, aby wzmocnić swoją organizację? Ten kurs nauczy Cię umiejętności potrzebnych w zespole danych oraz tego, jak możesz zorganizować ten zespół, aby odpowiadał potrzebom Twojej organizacji.
<br><br>
Ten kurs zapewni Ci również zrozumienie źródeł danych, z których może korzystać Twoja firma, oraz tego, jak przechowywać, analizować i wizualizować te dane.
<br><br>
<h2>Zrozum przepływ pracy w Data Science</h2> 
Zaczniesz od wprowadzenia do data science dla biznesu, poznając workflow data science i to, jak stosować go do rzeczywistych problemów. Poznasz też, jak działa zbieranie danych, przyglądając się temu, jak możesz pozyskiwać i przechowywać dane.
<br><br>
<h2>Naucz się analizować i wizualizować swoje dane</h2> 
Odkryjesz także sposoby analizowania i wizualizowania swoich danych za pomocą pulpitów nawigacyjnych i testów A/B. Na zakończenie kursu omówimy ekscytujące zagadnienia z zakresu uczenia maszynowego, w tym klastrowanie, prognozowanie szeregów czasowych, przetwarzanie języka naturalnego (NLP), deep learning oraz wyjaśnialną sztuczną inteligencję.
<br><br>
Po drodze poznasz różnorodne zastosowania data science w praktyce i lepiej zrozumiesz te zagadnienia dzięki ćwiczeniom praktycznym.
<br><br>
To idealne wprowadzenie do data science dla menedżerów, dające Ci możliwość poznania tego potężnego narzędzia biznesowego.

Poznaj naukę o danych dla menedżerów i firm oraz jak używać danych do wzmocnienia organizacji.

Data Science dla biznesu

Poznaj data science dla menedżerów i firm oraz to, jak wykorzystywać dane, by wzmocnić swoją organizację. 

Uczenie głębokie i wyjaśnialna sztuczna inteligencja

Create Your Free Account