ایجاد مهارت های ضروری در داده ها - Build Essential Data Skills

تجزیه و تحلیل داده ها فقط برای متخصصانی نیست که باید مجموعه داده های عظیم را درک کنند. تصمیم گیرندگان در هر صنعتی می توانند از درک اولیه اهداف و مفاهیم تجزیه و تحلیل داده های کاربردی بهره مند شوند. در این دوره، به بارتون پولسون بپیوندید زیرا او بر مبانی تسلط بر داده ها تمرکز می کند، یا توانایی کار با داده ها برای استخراج بینش و تعیین مراحل بعدی شما. بارتون نشان می دهد که چگونه کاوش داده ها با نمودارها و توصیف داده ها با آمار می تواند به شما در رسیدن به اهداف و تصمیم گیری بهتر کمک کند. به جای تمرکز بر ابزارهای خاص، او روی روشهای کلی تمرکز می کند که می تواند به شما در حل مشکلات خاص کمک کند. نحوه تهیه داده ها، کشف بصری و استفاده از روش های آماری برای توصیف آن را بیاموزید. اهداف یادگیری ROI روان بودن داده ها اخلاق داده ها آماده سازی داده ها ارزیابی کیفیت داده ها تجسم داده ها با نمودارهای میله ای، پایینی و خطی توصیف تنوع با واریانس و انحراف معیار توصیف ارتباطات با همبستگی

بسیاری از افرادی که روی تیم های علم داده کار می کنند دانشمندان داده نخواهند بود. آنها مدیران و همکارانی خواهند بود که می خواهند از داده های سازمان شما ارزش تجاری واقعی کسب کنند. این اعضای تیم باید زبان علم داده ها را بفهمند تا بتوانند سوالات بهتری بپرسند، فرایندها را درک کرده و به طور موثر تیم ها و سازمان های خود را در تصمیم گیری های بهتر مبتنی بر داده هدایت کنند. این دوره مقدمه ای بر علم داده برای افرادی است که قصد ندارند دانشمندان تمام وقت داده باشند. این مفاهیم، ابزارها و تکنیک های کلان داده شامل جمع آوری و مرتب سازی داده ها، کار با پایگاه داده ها، درک انواع داده های ساختار یافته و بدون ساختار و استفاده از تجزیه و تحلیل آماری را معرفی می کند. مربی و نویسنده تجارت داگ رز به شما کمک می کند تا با زبان علم داده صحبت کنید تا بتوانید سازمان خود را از طریق فرصت ها و محدودیت ها در این زمینه به طور چشمگیری در حال رشد راهنمایی کنید. اهداف یادگیری علم داده چیست؟ ایجاد ارتباط با پایگاه داده های ارتباطی وارد کردن داده ها به انبارها شناخت انواع مختلف داده ها استفاده از تجزیه و تحلیل آماری تمرکز بر دانش

آمار فقط قلمرو دانشمندان داده نیست. در همه مشاغل از آمار استفاده می‌شود. آمار برای تصمیم گیری، کشف جدید، سرمایه گذاری و پیش بینی مهم است. این موضوع نژادهای سیاسی، رتبه‌بندی ورزشی، روند خرید یا پیشرفت‌های بهداشتی باشد، آمار ابزاری برای درک موضوع مورد علاقه شما در سطح عمیق‌تر است. در این دوره، پروفسور Eddie Davila دروس سطح مبتدی را ارائه می‌دهد، بنابراین شما نیز می‌توانید بر اصطلاحات، فرمول‌ها و تکنیک‌های مورد نیاز برای انجام متداول‌ترین انواع آمار تسلط داشته باشید. او چندین نمونه از داده‌ها و نمودارها را پوشش می‌دهد. وی توضیح می‌دهد که چگونه می‌توان مجموعه داده‌های شما و همچنین میانگین و متوسط ​​را پیدا کرد. او محدوده را معرفی می‌کند، سپس به انحراف استاندارد می‌رود و اینکه چه کارهایی را باید با پره‌ها انجام داد. این تکنیک‌ها به شما کمک می‌کنند تا داده‌های خود را درک کنید، نظریه‌ها را اثبات کنید و در وقت، پول و سایر منابع ارزشمند صرفه جویی کنید - همه اینها با درک اعداد است.

آشنایی با اصول اولیه حفظ حریم خصوصی داده ها: این چیست، چرا اهمیت دارد و بر چه کسانی تأثیر می گذارد، از مصرف کنندگان و شهروندان خصوصی گرفته تا سیاست گذاران و رهبران تجاری C-suite. میشل دنیدی، یکی از قوی ترین حامیان حریم خصوصی داده ها، از صحبت های مستقیم و داستانها و سناریوهای جذاب برای نشان دادن اینکه چرا حریم خصوصی داده ها امروزه به یکی از مهمترین مسائل فناوری در جهان ما تبدیل شده است، استفاده می کند. دریابید که چگونه سازمان ها می توانند سیستم های قوی تری بسازند و حداکثر مقدار را از داده هایی که به آنها دسترسی داریم استخراج کنند. بررسی کنید چه اتفاقی می افتد وقتی داده ها به دست اشتباه می رسند و آنچه را که باید بدانیم برای محافظت از خود در برابر آینده داده محور بدانیم. اهداف یادگیری مفهوم داده را به عنوان مالکیت معنوی مرتبط کنید. راههای اعمال نگرانی های اخلاقی، حقوقی و اخلاقی در مورد حریم خصوصی داده ها را بررسی کنید. توضیح دهید که چگونه زمینه برای اطلاعات خصوصی شخصی اعمال می شود. انگیزه افراد را برای دسترسی به داده هایی که مجاز به دسترسی به آنها نیستند تشخیص دهید. مفاهیم مناطق در هم شکسته اخلاقی را تعریف کنید.

در عصر داده های بزرگ و علم داده، مدیریت داده ها این توانایی را دارد که به انواع سازمان ها و افراد در موفقیت بیشتر کمک کند. در این دوره، دکتر جاناتان ریچنتال مبحث حاکمیت داده ها را به گونه ای معرفی می کند که همه می توانند درک کنند، و به شما کمک می کند تا دریابید که چرا سازمان شما از حکمرانی داده ها سود می برد، چگونه اجرا می شود و چرا در رعایت و کاهش ریسک ضروری است. جاناتان همچنین نقش حاکمیت داده ها را در زمینه های فناوری نوظهور مانند نمودارهای دانش، هوش مصنوعی و اینترنت اشیا پوشش می دهد. در قسمت آخر دوره، او ایده هایی را درباره نحوه فکر سازمانها در مورد مدیریت، نظارت و اندازه گیری تلاشهای حکمرانی داده ها به اشتراک می گذارد. با توجه به اهمیت علم داده در قرن 21، تقاضا برای تخصص مدیریت اطلاعات نیز افزایش می یابد. برای اولین نگاه خود به این مهارت مورد نیاز اینجا را شروع کنید.

نیازهای تجاری زیادی وجود دارد که هوش مصنوعی می تواند به حل آنها کمک کند: تدارکات، تجزیه و تحلیل بازار، پشتیبانی مشتری، پیش بینی موجودی و غیره. با این حال، مدیران کسب‌وکار اغلب بین این چالش‌ها و فناوری هوش مصنوعی و ابزارهایی که می‌تواند به حل آن‌ها کمک کند، ارتباط برقرار نمی‌کنند. این دوره نیازهای رایج تجاری را به راه حل های عملی مبتنی بر هوش مصنوعی مرتبط می کند، بنابراین شما می توانید بهترین سیستم های هوش مصنوعی را برای سازمان خود بسازید یا خریداری کنید. مدرس داگ رز توضیح می دهد که چگونه هوش مصنوعی می تواند خدمات مشتری را خودکار کند، از جمله تلفن، چت آنلاین و حتی تعاملات حضوری. او نشان می دهد که چگونه تدارکات تجاری می تواند از تصمیم گیری خودکار و داده های بازیابی شده از دستگاه های اینترنت اشیا بهره مند شود. او همچنین در مورد یادگیری ماشینی برای پیش بینی بهتر برای فروش، خرید و بسیاری از جنبه های دیگر کسب و کار شما بحث می کند. در طول مسیر، داگ ابزارهای برتر هوش مصنوعی از جمله TensorFlow، خدمات وب آمازون و Microsoft Azure را بررسی می‌کند. با گذراندن این دوره، می توانید از پتانسیل های دست نخورده هوش مصنوعی استفاده کنید تا کسب و کار خود را به سطح بالاتری ببرید. اهداف یادگیری پردازش زبان طبیعی خودکارسازی خدمات مشتری ساخت شبکه های عصبی طبقه بندی مشتریان خوشه بندی خریدها تشخیص خودکار گفتار پاسخگویی با عوامل مجازی تصمیم گیری خودکار مدیریت دستگاه های اینترنت اشیا ساخت پلتفرم های یادگیری ماشینی انجام پیش بینی های دقیق بررسی برترین ابزارهای یادگیری ماشینی

متخصصین تجارت باید بدانند که چگونه امروز از داده‌ها استفاده و آنها را بفهمند تا فردا موفق باشند. مربی Jamie Champagne اطلاعات، مهارت‌ها و روشی را که برای تصمیم گیری تجاری هوشمند، سریع و آگاهانه نیاز دارید، پوشش می‌دهد. او توضیح می‌دهد که چرا امروزه مهارت‌های داده مورد نیاز است، چگونه موفقیت رهبری رهبری به برداشت بینش از داده‌ها بستگی دارد و چگونه می‌توان عوامل محرک را که به مهارت تجزیه و تحلیل نیاز دارند، تشخیص داد. او نشان می‌دهد چگونه می‌توان مشکل یا فرصت تجاری را شناسایی کرد، مشکل تجاری را به نیازهای داده تقسیم کرد. او همچنین در مورد چگونگی شناسایی داده‌های فعلی، استفاده از داده‌ها برای نتیجه گیری و استفاده از تصاویر و داستان سرایی برای به اشتراک گذاشتن داده‌ها بحث می‌کند. به علاوه، چگونگی ارائه داده در پاسخ به درخواست‌های تجاری، شناسایی شکاف داده‌ها و استفاده از داده‌ها را برای دستیابی به تصمیمات تجاری را شرح میدهد.