Trinity
Администратор
- Регистрация
- 10.07.21
- Сообщения
- 31.502
- Реакции
- 445.208
Последние темы автора:
[Чара] Аромат розы. Расцветай в своей сексуальности (2024)
[Прямая речь] Биеннале и ее тайны. Как устроена главная Венецианская...
[Точка Интеллекта] Религиоведческие исследования в game studies, ч. 2 -...
[Точка Интеллекта] Религиоведческие исследования в game studies, ч. 1 -...
[Дмитрий Холстинин] Продвинутый Debug во Frontend (2024)
[Прямая речь] Биеннале и ее тайны. Как устроена главная Венецианская...
[Точка Интеллекта] Религиоведческие исследования в game studies, ч. 2 -...
[Точка Интеллекта] Религиоведческие исследования в game studies, ч. 1 -...
[Дмитрий Холстинин] Продвинутый Debug во Frontend (2024)
[Udemy] Наука о данных для бизнеса | 6 реальных примеров (2021)
Вы хотите получить высокооплачиваемую работу в области науки о данных? Или вы опытный специалист по искусственному интеллекту и хотите подняться по карьерной лестнице? Может вы начинающий предприниматель, который хочет максимизировать доход от бизнеса с помощью науки о данных и искусственного интеллекта? Если хотя бы на один из этих вопросов ответ положительный, то этот курс для вас! Наука о данных — одна из самых горячих технологических областей из существующих!
Она взрывается возможностями и карьерными перспективами. В настоящее время наука о данных широко применяется во многих секторах, таких как банковское дело, здравоохранение, транспорт и технологии.
В бизнесе наука о данных применяется для оптимизации бизнес-процессов, максимизации доходов и снижения затрат. Цель этого курса — предоставить вам знания о ключевых аспектах применения науки о данных в бизнесе в простой, практической и увлекательной форме. Курс предоставляет студентам практический опыт использования реальных наборов данных.
Задача № 1 Отдел кадров: Разработать модель искусственного интеллекта для снижения затрат на наем и обучение сотрудников путем прогнозирования того, какие сотрудники могут покинуть компанию.
Задача № 2 Отдел маркетинга: Оптимизировать маркетинговую стратегию, выполнив сегментацию клиентов.
Задача № 3 Отдел продаж: Разработать модели прогнозирования временных рядов для предсказания будущих цен на продукты.
Задача № 4 Отдел больницы: Разработать модель глубокого обучения для автоматизации и оптимизации процессов выявления заболеваний в больнице.
Задача № 5 Отдел по связям с общественностью: Разработать модели обработки естественного языка для анализа отзывов клиентов в социальных сетях и определения настроений клиентов.
Задача № 6 Производственный/Технический отделы: Разработать модели обнаружения, классификации и локализации дефектов.
Материал на английском языке
Подробнее:
Вы хотите получить высокооплачиваемую работу в области науки о данных? Или вы опытный специалист по искусственному интеллекту и хотите подняться по карьерной лестнице? Может вы начинающий предприниматель, который хочет максимизировать доход от бизнеса с помощью науки о данных и искусственного интеллекта? Если хотя бы на один из этих вопросов ответ положительный, то этот курс для вас! Наука о данных — одна из самых горячих технологических областей из существующих!
Она взрывается возможностями и карьерными перспективами. В настоящее время наука о данных широко применяется во многих секторах, таких как банковское дело, здравоохранение, транспорт и технологии.
В бизнесе наука о данных применяется для оптимизации бизнес-процессов, максимизации доходов и снижения затрат. Цель этого курса — предоставить вам знания о ключевых аспектах применения науки о данных в бизнесе в простой, практической и увлекательной форме. Курс предоставляет студентам практический опыт использования реальных наборов данных.
Задача № 1 Отдел кадров: Разработать модель искусственного интеллекта для снижения затрат на наем и обучение сотрудников путем прогнозирования того, какие сотрудники могут покинуть компанию.
Задача № 2 Отдел маркетинга: Оптимизировать маркетинговую стратегию, выполнив сегментацию клиентов.
Задача № 3 Отдел продаж: Разработать модели прогнозирования временных рядов для предсказания будущих цен на продукты.
Задача № 4 Отдел больницы: Разработать модель глубокого обучения для автоматизации и оптимизации процессов выявления заболеваний в больнице.
Задача № 5 Отдел по связям с общественностью: Разработать модели обработки естественного языка для анализа отзывов клиентов в социальных сетях и определения настроений клиентов.
Задача № 6 Производственный/Технический отделы: Разработать модели обнаружения, классификации и локализации дефектов.
Материал на английском языке
Подробнее:
Скачать:
Для просмотра скрытого содержимого вы должны войти или зарегистрироваться.
