Návrh Školení

Úvod do Data Science/AI

    Získávání znalostí prostřednictvím dat Reprezentace znalostí Tvorba hodnoty Data Science přehled Ekosystém umělé inteligence a nový přístup k analýze Klíčové technologie

Data Science pracovní postup

    Crisp-dm Příprava dat Plánování modelu Budování modelu Communication Deployment

Data Science technologie

    Jazyky používané pro prototypování technologií Big Data End to end řešení běžných problémů Úvod do jazyka Python Integrace Python se Sparkem

AI v Business

    Ekosystém AI Etika AI Jak řídit AI v podnikání

Zdroje dat

    Typy dat SQL vs NeSQL Ukládání dat Příprava dat

Data Analysis – Statistický přístup

    Pravděpodobnost Statistics Statistické modelování Aplikace v podnikání využívající Python

Strojové učení v podnikání

    Pod dohledem vs. bez dozoru Problémy s prognózami Problémy s klasifikací Problémy se shlukováním Detekce anomálií Motory doporučení Asociační dolování vzorů Řešení problémů ML s jazykem Python

Hluboké učení

    Problémy, kde tradiční ML algoritmy selhávají Řešení složitých problémů s Deep Learning Úvod do Tensorflow

Zpracování přirozeného jazyka

Vizualizace dat

    Výsledky vizuálních sestav z modelování Běžná úskalí ve vizualizaci Vizualizace dat pomocí Python

Od dat k rozhodnutí – komunikace

    Dosahování: vyprávění příběhu založeného na datech Efektivní vliv na řízení Data Science projektů

Požadavky

Žádný

  35 hodiny
 

Počet účastníků


Začátek

Konec


Dates are subject to availability and take place between 09:30 and 16:30.
Open Training Courses require 5+ participants.

Reference (3)

Související kurzy

Související kategorie