تسلط بر تجزیه و تحلیل داده ها در سطح اجرایی - Mastering Executive-Level Data Analytics

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.

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.

علم داده در حال هدایت یک انقلاب جهانی است که همه چیز را از اتوماسیون کسب و کار گرفته تا تعاملات اجتماعی در بر می گیرد. این همچنین یکی از سریع‌ترین و پردرآمدترین مشاغلی است که از تحلیلگران و مهندسان در سراسر جهان استفاده می‌کند. این دوره یک نمای کلی غیر فنی و قابل دسترس از این رشته را ارائه می دهد که واژگان، مهارت ها، مشاغل، ابزارها و تکنیک های علم داده را پوشش می دهد. مربی بارتون پولسون روابط را با سایر زمینه های اشباع شده از داده مانند یادگیری ماشین و هوش مصنوعی تعریف می کند. او شیوه‌های اولیه را بررسی می‌کند: جمع‌آوری و تجزیه و تحلیل داده‌ها، تدوین قوانینی برای طبقه‌بندی و تصمیم‌گیری، و ترسیم بینش‌های عملی. او همچنین در مورد اخلاق و مسئولیت پذیری بحث می کند و جهت کسب اطلاعات بیشتر را ارائه می دهد. در پایان، خواهید دید که چگونه علم داده می تواند به شما در تصمیم گیری بهتر، به دست آوردن بینش عمیق تر و موثرتر و کارآمدتر کردن کارتان کمک کند. اهداف یادگیری مهارت های مورد نیاز برای یک حرفه در علم داده را ارزیابی کنید. منابع مختلف داده از جمله معیارها و API ها را ارزیابی کنید. داده ها را از طریق نمودارها و آمار کاوش کنید. کشف کنید که دانشمندان داده چگونه از زبان های برنامه نویسی مانند R، Python و SQL استفاده می کنند. نقش ریاضیات، مانند جبر، در علم داده را ارزیابی کنید. نقش آمار کاربردی، مانند فواصل اطمینان، در علم داده را ارزیابی کنید. نقش یادگیری ماشینی، مانند شبکه های عصبی مصنوعی، در علم داده را ارزیابی کنید. مولفه های تجسم موثر داده ها را تعریف کنید.

سازمانهای تقریباً در هر صنعت دانشمندان داده را استخدام و استخدام می کنند،اما بسیاری از این متخصصان مدتها در پست خود باقی نمی مانند. حتی اگر مهارت های تجزیه و تحلیل داده ها بسیار ارزشمند است،افراد با این مجموعه مهارت نمی توانند تأثیر بگذارند،مگر اینکه مدیریت متوسط و ارشد بدانند که چگونه از تجزیه و تحلیل برای سود طولانی مدت سازمان خود استفاده کنند. چالش این است که بیشتر افرادی که ناظر بر تجزیه و تحلیل پیشرفته هستند،سابقه علمی در زمینه داده ندارند. در این دوره،کیت مک کورمیک به مدیران اجرایی که تسلط کافی در تجزیه و تحلیل داده ها ندارند،نحوه استخدام متخصصان علوم داده را نشان می دهد،تیم های دانش داده را مدیریت کنید و با استفاده از تجزیه و تحلیل پیشرفته کارآمد،تجارت آنها را متحول کنید. کیت جزئیات نحوه استخدام تیمی کاملاً کامل،از جمله نحوه شناسایی دانشمندان با عملکرد بالا را بیان می کند. به علاوه،او به اشتراک می گذارد که چگونه می توانید از گزینه های مختلف نرم افزار تجزیه و تحلیل و یادگیری ماشین در بازار استفاده کنید،علم داده را در ساختار سازمانی شما قرار دهید و موارد دیگر. موضوعات شامل: - امتیازدهی تمایل را تعریف کنید و کاربرد آن را توصیف کنید. - پروژه های تحلیلی معمولی را مشخص کنید. - روشهای یافتن و استخدام دانشمندان با استعداد داده را توصیف کنید. - مشخصات،صفات و نقش دانشمندان با عملکرد بالا را لیست کنید. - توضیح دهید که چرا تهیه داده ها بخش بزرگی از هر پروژه تحلیلی است. - ویژگی های کلی نرم افزار تجزیه و تحلیل را توصیف کنید. - نحوه مدیریت پروژه ها،برنامه ها و نمونه کارهای تجزیه و تحلیل را شرح دهید.

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

هوش مصنوعی (AI) نحوه تعامل ما با دستگاه های تلفن همراه، ارائه دهندگان خدمات بهداشتی و حتی اتومبیل هایمان را تغییر می دهد. در این دوره مبتنی بر پروژه، دکتر مایکل مک دونالد به طور خاص بر روی کاربردهای هوش مصنوعی در تجارت و همچنین فرصت های نوظهور در فضا تمرکز می کند. دکتر مک دونالد پس از بحث در مورد اصول اولیه هوش مصنوعی و نحوه عملکرد آن، بر این موضوع تمرکز می کند که چگونه می توان از این فناوری هیجان انگیز در انواع تنظیمات تجاری استفاده کرد. کشف کنید که چگونه می‌توان هوش مصنوعی را برای قیمت‌گذاری دقیق محصولات، اتخاذ تصمیمات بازاریابی زیرکانه، هدایت بازارهای مالی و موارد دیگر به کار برد. به‌علاوه، بیاموزید که هوش مصنوعی در کجای دنیای تجارت کار نمی‌کند و بهترین روش‌ها را برای به کارگیری هوش مصنوعی در کار خود دریافت کنید. اهداف یادگیری هوش مصنوعی چیست و چگونه کار می کند؟ بهینه سازی و هوش مصنوعی استفاده از داده ها برای تصمیم گیری بهینه ساخت یک الگوریتم پایه هوش مصنوعی فرصت های هوش مصنوعی در بازاریابی و قیمت گذاری محصول جایی که هوش مصنوعی کار نمی کند

هوش مصنوعی (AI) جهان را در برگرفته است. تولید، مراقبت های بهداشتی و بسیاری از صنایع دیگر به طور پیوسته از این فناوری برای ساده کردن فرآیندها، افزایش قابلیت پیش بینی و به طور کلی جلوتر از منحنی استفاده می کنند. در این دوره، کشف کنید که برای معرفی موفقیت آمیز هوش مصنوعی به سازمان شما چه چیزی لازم است. مربی جاناتان فرناندز چگونگی تعیین آمادگی سازمان شما برای هوش مصنوعی و همچنین نحوه توسعه و ارائه یک مورد تجاری قانع کننده برای پذیرش این فناوری را بررسی می کند. به علاوه، او نحوه پیاده‌سازی موفقیت‌آمیز هوش مصنوعی را به اشتراک می‌گذارد - از جمله نحوه انجام این کار با استفاده از روش اسکرام - نحوه مدیریت جمع‌آوری داده‌ها و مدل‌سازی هوش مصنوعی، استقرار و در نهایت نظارت بر مدل‌های هوش مصنوعی پس از تولید.