Data Sciense для продвинутых [Karpov.Courses] [Евгений Смирнов]

Складчина: Data Sciense для продвинутых [Karpov.Courses] [Евгений Смирнов]

ПРИНЯТИЕ РЕШЕНИЙ НА ОСНОВЕ ДАННЫХ
Научим управлять бизнесом, командами и процессами, используя data-driven подход



Повышение качества принятых решений
Крупные компании генерируют столько данных, что их невозможно изучить и осмыслить командой специалистов. Аналитические инструменты позволяют представить их одновременно в максимально сжатом формате и не потерять в качестве, чтобы сделать выводы и принять решения.

Борьба с рутиной в бизнес-процессах
Результаты процессов в компании содержат скрытую связь между решениями и ключевыми признаками, по которым они были приняты. Аналитика и машинное обучение позволяют восстановить эти связи и применить их для автоматизации процессов или масштабирования.

Повышение скорости принятия решений
Диджитализация общества повышает конкуренцию в каждой из отраслей бизнеса. Современные вычислительные мощности способны бесшовно поставлять данные в онлайн процессы, минимизируя операционные затраты и повышая скорость принятых решений.

Принятие обоснованных решений
Решения становятся объективнее и достовернее, если они основаны на данных. Бизнес, который опирается на аналитические данные, принимает обоснованные решения, снижает влияние эмоций или субъективных предпочтений.



ПОЧЕМУ ЭТОТ КУРС [ВАМ ПОДОЙДЁТ]
Мы сделали это обучение, опираясь на данные, а именно:

1/ Обсудили с руководителями и предпринимателями более 30 организаций, как выглядит современный процесс принятия решений и в каких именно местах возникают проблемы.

2/ Вместе с экспертами, опираясь на их положительный и негативный опыт, составили алгоритмы, внедрения и улучшения процессов работы с данными в компании.

3/ Методисты подготовили проверенные методики обучения — на вас не свалят все и сразу, а постепенно научат искать оптимальное решение для ежедневных задач и справляться с рабочими вопросами. Обучение прикладное — все полученные навыки вы сможете сразу применять в команде и в компании.

4/ Упор на практику и полное содействие вам во время обучения. Домашние задания не абстрактны, это конкретные примеры и ситуации, которые происходят в бизнесе или в компании. Ревьюеры рецензируют работы и говорят, на что стоит обратить внимание.

ПРОГРАММА КУРСА
Модуль 1. Выявление бизнес-проблемы и постановка Data Science задачи.
Модуль 2. Сбор данных и первичная аналитика.
Модуль 3. Жизненный цикл моделей: разработка и внедрение.
Модуль 4. Жизненный цикл моделей: аб-тестирование и мониторинг.
Финальный проект.

Скрытая ссылка