Лекция "Data Science в бизнесе: инструкция по применению"

Data Science в бизнесе: инструкция по применению
Data Science в бизнесе: инструкция по применению

Бизнесы всё чаще используют искусственный интеллект, машинное обучение и data science для оптимизации, создания сервисов, захвата рынков и обхода конкурентов. Но как применить красивые математические модели в жизни и правильно организовать Data Science-проект? Узнаем на лекции, а также разберёмся в понятиях «машинный интеллект», «глубинное обучение», «Data Mining» и не только. Выясним:

  • Как развивался искусственный интеллект в последние годы и куда движется индустрия;

  • Какие задачи стоит решать с помощью data science, а какие — нет;

  • Чем Data Science проекты отличаются от других IT-проектов;

  • Какие роли есть в проектах по Data Science и чем занимается каждый специалист;

  • Кто такие пресловутые Data Scientist’ы и как устроен рынок найма.

когда:

24 сентября
 | 
19:30
вторник
12 октября
 | 
18:00
суббота

где:

где
Лекторий на Курсовом
Курсовой пер., 17с1, Дом Инженера

сколько:

900 руб.

Как проходит синхронизация

Формат

Каждая наша лекция идет
в среднем 2 часа, в группе
не более 30 человек

Страховка

Пропустили лекцию?
просто запишитесь
на другую!

Бонус

После лекции мы
присылаем презентацию
и дополнительные материалы

Купить билет

сколько:

900 / 2 часа
Выберите подходящие даты
24 сент., 19:30
вторник
м. Кропоткинская
12 окт., 18:00
суббота
м. Кропоткинская

число
участников

-
+

промо-код

итого: 0
    Продолжить
    Нажимая “Продолжить”, Вы принимаете условия Пользовательского соглашения

    Что Вам еще может быть интересно

    Искусственный интеллект: как это работает?
    технологии
    5 октября - 29 октября

    Еще совсем недавно мы не знали слов «машинное обучение» и «большие данные», а сегодня уже с трудом можем представить жизнь без их помощи: от рекомендаций на сайтах с музыкой и поиска по картинкам до уточнения сложных медицинских диагнозов. Большие данные захватывают мир и самое время разобраться как. На лекции узнаем, какие задачи решаются с помощью методов машинного обучения сегодня и что нас ждет в будущем. >>> далее

    Контакты

    Центральный офис

    Курсовой переулок, 17с1