Data Science, Analytics and AI course
8-9 вересня до Києва приїжджає Олександр Романко – Senior Research Analyst, IBM Canada, професор в Університеті Торонто та УКУ, почесний директор MBAI програми в Київській школі економіки. Олександр проводитиме курс “DATA ANALYTICS and AI: Business edition”.
Дані – це друга “нафта” у сучасному світі. Навчившись правильно обробляти, інтерпретувати та візуалізувати дані, можна краще розуміти своїх клієнтів та легше завойовувати ринки. Як великі ІТ-компанії, так і стартапи залучають до роботи дата саєнтистів.
Проте не всі отримують переваги від залучення таких працівників. Чому? Все банально просто, менеджмент не зовсім розуміє принципів роботи з даними. Саме тому, ми вирішили організувати курс з управління Data Science-проектами для керівників, project/product менеджерів та розробників, що планують власні стартапи.
Протягом курсу також виступатимуть провідні експерти з управління проектами з машинним навчанням, прикладним штучним інтелектом:
На цьому курсі будуть розглядатися наступні теми:
– Введення в науку про дані та аналітику
– Data Science як конкурентна перевага для вашого бізнесу
– Інструменти для роботи з даними
– Машинне навчання – золота жила чи хайп?
– Штучний інтелект: монетизація
– Візуалізація даних
– Бізнес-кейси застосування ML/AI від топ-менеджерів IT-компаній
– Можливість розібрати кейс вашої компанії зі спікерами
– Як не витратити дарма мільйони на впровадження data science
Для кого цей курс:
– Керівників, які хотіли б реалізувати проекти, пов’язані зі штучним інтелектом, машинним навчанням, комп’ютерним зором;
– Професіоналів з досвідом у сфері ІТ, маркетингу, фінансів, консалтингу тощо, які хотіли б успішно працювати в аналітичних проектах;
– Підприємців та власників бізнесу;
– Розробників, які прагнуть заснувати власний стартап. Бізнес погляд.
Запрошені спікери
Андрій Бурлуцький
Strategic Marketing Officer, SMART business
Марійка Королюк
Program Manager, Kyiv School of Economics
Борис Працюк
Head of R&D, Ciklum
Програма курсу
8 вересня
Знайомство з аналітикою даних та штучним інтелектом
- Data-driven компанії з точки зору управлінця
- Client-driven проекти з аналізу даних
Робота з даними Частина 1
- Набори даних, відкриті дані, структуровані та неструктуровані дані
- Джерела даних (транзакції, дані журналу, датчики, текстові дані, аудіо та відеодані)
- Бази даних та структури даних
Робота з даними, частина 2
- Web-scraping, API
- Попередня обробка даних, перевірка даних, інженерія даних та функцій
- Великі дані
Спiкер # 1 Марійка Королюк
Тема: Advanced Analytics: конкурентоспроможне місце для вашого бізнесу
Питання, на які ми можемо спробувати відповісти за допомогою аналізу даних
- Статистика (вибірки, розподіли, тестування гіпотез, часові ряди)
- Машинне навчання (прогнозування, класифікація, кластеризація, асоціації)
- Штучний інтелект (аналіз тексту та соціальних медіа, розуміння та переклад природної мови, просторово-часова аналітика, зображення та візуальне розпізнавання)
- Невизначеність моделювання (моделювання Монте-Карло)
- Оптимізація рішень (оптимізація)
9 вересня
Спiкер # 2 Борис Працюк
Тема: Застосування Data Science підходу до вашого бізнес
Сторiтейлiнг на основі аналітики, аналітичного прийняття рішень. Частина 1
- Візуальна аналітика
- Перевірка аналітики
- Сторiтейлiнг на основі аналітики
Сторiтейлiнг на основі аналітики, аналітичного прийняття рішень. Частина 2
- Прийняття рішень на основі аналітики
- Інфраструктура для аналітика (хмари, послуги/API, аналітичні рішення)
Спiкер #3 Андрій Бурлуцький
Тема: Прогнозний маркетинг. Прогнозування KPI. Передбачення майбутнього. Як перемогти в конкуренції бізнес моделей із використанням Штучного Інтелекту?
Бізнес кейс сервісу виклику авто онлайн Uklon.
Вибрані приклади (під час курсу буде охоплено більше прикладів)
- Розпізнавання зображень
- Розуміння природної мови
- Чат-бот для вибору інвестиційного портфеля
- Iмітаційне моделювання діяльності ресторану
- Візуальна аналітика за допомогою рішень IBM Watson Analytics та AI в IBM Cloud