تخفیف ویژه همین الان — دوره‌های تخفیف‌دار را ببینید.
روز
:
ساعت
:
دقیقه
:
ثانیه
تخفیف‌های ویژه
دوره آموزشی یادگیری جامع تحلیل پیش‌بینی برای مدیران ارشد

دوره آموزشی یادگیری جامع تحلیل پیش‌بینی برای مدیران ارشد

1 ساعت 36 دقیقهمتوسط2025-02-27

مدرسین

Keith McCormick

Keith McCormick

Data Miner, Trainer, Speaker, Author

جزئیات دوره

سازمان‌ها در تقریباً تمام صنایع در حال جستجو و استخدام دانشمندان داده هستند، اما باوجود اینکه مهارت‌های تجزیه و تحلیل داده‌ها ارزش زیادی دارند، افرادی که این مهارت‌ها را دارند، نمی‌توانند تأثیر زیادی بگذارند مگر اینکه مدیران میانه و ارشد بدانند چگونه از تحلیل‌ها به نفع بلندمدت سازمان خود استفاده کنند. چالش این است که بیشتر افرادی که تحلیل‌های پیشرفته را نظارت می‌کنند، خودشان پس‌زمینه‌ای در علم داده ندارند.

در این دوره، کیت مک‌کورمیک به مدیران اجرایی که با تجزیه و تحلیل داده‌ها آشنایی ندارند، نشان می‌دهد چگونه متخصصان علم داده را استخدام کنند، تیم‌های علم داده را مدیریت کنند و کسب‌وکار خود را با تحلیل‌های پیشرفته به‌طور مؤثر تغییر دهند. یاد خواهید گرفت که چگونه در بحث‌ها به‌طور فعال شرکت کنید و متوجه شوید کدام نوع تحلیل ممکن است مشکل کسب‌وکار شما را حل کند، از دیدگاه یک دانشمند داده بهتر به حل مسئله فکر کنید، استراتژیک درباره استخدام و فناوری تحلیل‌های پیشرفته فکر کنید و گزینه‌های مختلف برای ساختار سازمانی و مدیریت تحلیل‌ها در سطح سازمان را در نظر بگیرید.

هدف‌های یادگیری:
یادگیری نحوه استخدام متخصصان علم داده.
مدیریت تیم‌های علم داده و تحلیل‌های پیشرفته.
مشارکت فعال در بحث‌ها و تصمیم‌گیری در مورد نوع تحلیل مناسب.
درک دیدگاه یک دانشمند داده برای حل مسائل تجاری.
استراتژیک فکر کردن در مورد استخدام و فناوری برای تحلیل‌های پیشرفته.
بررسی گزینه‌های مختلف ساختار سازمانی و مدیریت تحلیل‌ها.

مهارت ها

Data ModelingData Science FoundationsData AnalysisEssential TrainingData ScienceBusiness Analysis and StrategyBusiness Software and Tools

سرفصل ها

0. مقدمه

  • 01 - به خودتان برتری تجزیه‌و‌تحلیل اجرایی بدهید
  • 02 - اهداف دوره ما

1. شناسایی نوع بهینه تجزیه‌و‌تحلیل برای چالش شما

  • 03 - تجزیه‌و‌تحلیل پیش‌بینی در مقابل پیش بینی
  • 04 - هوش مصنوعی در مقایسه با تجزیه‌و‌تحلیل پیش بینی
  • 05 - یادگیری ماشین سنتی یا کلاسیک چیست
  • 06 - تجزیه‌و‌تحلیل پیش‌بینی در مقایسه با آمار و علم داده
  • 07 - آیا Gen AI و LLM می‌توانند در مدل‌های پیش‌بینی استفاده شوند

2. جدی گرفتن در مورد Analytics

  • 08 - تجزیه‌و‌تحلیل در مورد تصمیم‌گیری است
  • 09 - امتیازات گرایش و مشکلات تجاری
  • 10 - پیامدهای ناخواسته اثبات پروژه‌های مفهومی
  • 11- چرا استقرار، نه بصیرت، هدف اولیه است
  • 12 - تجزیه‌و‌تحلیل به عنوان یک مرکز سود

3. استخدام و نیرو

  • 13 - چه کسی را باید ابتدا برای تیم جدید علم داده خود استخدام کنید
  • 14 - دانشمند داده، مهندسان داده و MLOps
  • 15- الزامات شغلی علم داده و مشکلاتی که می‌توانند ایجاد کنند
  • 16 - رشد یک تیم به صورت ارگانیک
  • 17 - دانشمندان داده با و بدون تجربه صنعت عمودی
  • 18 - اهمیت SMEها برای مدلسازی
  • 19 - آیا به آخرین تکنیک‌های جدید نیاز دارید؟
  • 20 - نحوه تشخیص پتانسیل

4. نرم‌افزار و فناوری

  • 21 - تجزیه‌و‌تحلیل ابری و سازمانی
  • 22 - چرا آماده سازی داده‌ها باید برای مدل‌های پیش‌بینی سفارشی شود
  • 23 - اکوسیستم نرم‌افزار تحلیلی
  • 24 - شهروندان و سلف سرویس
  • 25 - هوش مصنوعی مسئول

5. ساختار سازمانی

  • 26 - مدیریت پروژه تجزیه و تحلیل
  • 27 - مسیر شغلی دانشمند داده
  • 28 - علم داده به چه کسی باید گزارش دهد
  • 29 - نقش CAO
  • 30 - CAOs، CDOs و CAIOs

6. ادامه سفر یادگیری تجزیه‌و‌تحلیل پیشگویانه شما

  • 31 - مراحل بعدی و منابع اضافی

دوره های مرتبط

درباره ما

لینداکده یک بستر یادگیری پیشرو است که به افراد کمک می کند تا کسب و کار ، نرم افزار ، فناوری و مهارت‌های خلاقانه را برای دستیابی به اهداف شخصی و حرفه ای بیاموزد.

شماره تلفنکانال آپاراتپشتیبانی تلگرامکانال تلگرامپیج اینستاگرام

کلیه‌ی حقوق این سایت متعلق به لینداکده می باشد

قوانین و شرایط|حریم خصوصی

نماد الکترونیک enamad در صورت اتصال با آی‌پی داخل کشور، نمایش داده خواهد شد.
logo-samandehi - لوگو ساماندهی
zarinpal
zibal