دوره آموزشی کتاب راهنما علم داده برای سهام خصوصی و سرمایه خطرپذیر
44 دقیقهمتوسط2023-10-31
مدرسین

Howard Friedman
جزئیات دوره
در چند سال گذشته، حوزه علم داده پیشرفتهای سریعی داشته و تغییرات اساسی جدیدی در نحوه طراحی کسبوکارهای روزمره برای عملکرد ایجاد کرده است. این دوره بسیاری از ملاحظات کلیدی را برای استفاده سیستماتیک از علم داده برای هدایت رشد در شرکتهای سهام خصوصی و سرمایه گذاری خطرپذیر پوشش میدهد.
به هاوارد فریدمن، دانشمند داده و پروفسور دانشگاه کلمبیا برای مروری بر چرخه حیات علم داده، به ویژه نحوه عملکرد آن در امور مالی از اکتشاف و دقت لازم تا خلق ارزش پس از کسب، بپیوندید. در مورد مراحلی که یک شرکت سرمایه گذاری خصوصی و سرمایه گذاری خطرپذیر می تواند برای شروع به کارگیری علم داده در مجموعه های خود با ایجاد یک کتاب راهنما علم داده انجام دهد، بیاموزید. در پایان این دوره، شما به مهارتهای جدیدی برای شناسایی فرصتهای کلیدی برای علم داده در یک پورتفولیو و تشخیص زمان و نحوه استفاده از روشهای علم داده برای جمعآوری بینش از شرکتهای خاص مجهز خواهید شد.
به هاوارد فریدمن، دانشمند داده و پروفسور دانشگاه کلمبیا برای مروری بر چرخه حیات علم داده، به ویژه نحوه عملکرد آن در امور مالی از اکتشاف و دقت لازم تا خلق ارزش پس از کسب، بپیوندید. در مورد مراحلی که یک شرکت سرمایه گذاری خصوصی و سرمایه گذاری خطرپذیر می تواند برای شروع به کارگیری علم داده در مجموعه های خود با ایجاد یک کتاب راهنما علم داده انجام دهد، بیاموزید. در پایان این دوره، شما به مهارتهای جدیدی برای شناسایی فرصتهای کلیدی برای علم داده در یک پورتفولیو و تشخیص زمان و نحوه استفاده از روشهای علم داده برای جمعآوری بینش از شرکتهای خاص مجهز خواهید شد.
مهارت ها
Data Science FoundationsData ScienceOne-Off
سرفصل ها
0. مقدمه
- 01 - کتاب بازی علوم داده چیست
- 02 - آنچه برای این دوره باید بدانید
1. چرا علم داده در حال حاضر
- 03 - تغییرات اخیر در علم داده
- 04 - علم داده برای سهام خصوصی و سرمایه گذاری خطرپذیر
- 05 - موانع پیادهسازی علم داده
2. مراحل علم داده برای سهام خصوصی
- 06 - علم داده در چرخه عمر سهام خصوصی
- 07 - موفقیت اولیه با علم داده
- 08 - استفاده از علم داده برای افزایش منبع یابی معامله
- 09 - استفاده از علم داده برای افزایش دقت نظر
3. کتاب راهنمای پس از اکتساب علوم داده
- 10 - تهیه کتاب بازی علوم داده برای پورتفولیوها
- 11 - کدام شرکتهای سبدگردانی از علم داده بهره مند خواهند شد
- 12 - کدام بخشها از علم داده بهره مند خواهند شد
4. پروژههای علم داده و کاربردهای یادگیری ماشین
- 13 - استفاده از برنامههای کاربردی یادگیری ماشینی تحت نظارت
- 14 - استفاده از برنامههای یادگیری ماشین بدون نظارت
نتیجه
- 15 - مراحل بعدی
دوره های مرتبط
- دوره آموزشی یادگیری جامع پایتون برای علم داده و یادگیری ماشین بخش اول
- دوره آموزشی تسلط بر داده ها: کاوش و توصیف داده ها
- دوره آموزشی کلانداده در عصر هوش مصنوعی
- دوره آموزشی مبانی علوم تصمیمگیری
- دوره آموزشی آیا نتیجه داد؟ ارزیابی برنامه در علم داده
- دوره آموزشی ارزیابی برنامه برای علم داده
- دوره آموزشی پاکسازی دادهها برای علم داده مؤثر: واردکردن دادهها، تشخیص ناهنجاری، پرکردن مقادیر گمشده و مهندسی ویژگیها
- دوره آموزشی یادگیری جامع اسکالا برای علوم داده