Prendre de meilleures décisions avec les données pour les propriétaires de petites entreprises

Aperçu

This course was developed by members of AWS Technical Field Communities (TFC), an AWS community of technical experts. The content is intended to complement our standard training curriculum and augment your AWS learning journey.

Programme

• Introduction à la prise de décision axée sur les données
Importance des données dans les décisions commerciales
Aperçu de la stratégie axée sur les données pour les petites entreprises
• Notions de base de la collecte et de la gestion des données
Identification des sources de données clés
Utilisation des services AWS pour la collecte de données
Stockage et gestion efficaces des données
• Comprendre l'analyse des données
Types d'analyse de données : descriptive, prédictive et prescriptive
Techniques de visualisation des données
Utilisation des outils AWS pour l'analyse de données (par exemple, Amazon QuickSight, AWS Glue)
• Exploiter le Machine Learning d'AWS pour les petites entreprises
Introduction aux concepts de machine learning
Aperçu des services de machine learning d'AWS (par exemple, Amazon SageMaker)
Identifier les opportunités de machine learning dans votre entreprise
• Prendre des décisions éclairées avec l'analytique prédictive
Développer des modèles prédictifs à l'aide des services AWS
Interpréter les résultats de l'analytique prédictive
Études de cas : Applications réussies dans les petites entreprises
• Mise en œuvre de stratégies axées sur les données
Développement d'un plan d'affaires axé sur les données
Aligner les objectifs commerciaux avec les insights des données
Construire une culture de prise de décision basée sur les données
• Considérations éthiques et confidentialité des données
Comprendre les lois et règlements sur la confidentialité des données
Mise en œuvre des meilleures pratiques en matière de sécurité des données
Considérations éthiques dans l'utilisation des données
• Atelier pratique
Mise en place d'un petit projet de données utilisant AWS
Application d'outils d'analyse de données dans des scénarios commerciaux réels
Analyse de cas d'étude en groupe et présentations
• Conclusion et prochaines étapes
Points clés et recommandations
Ressources pour un apprentissage continu
Session de questions-réponses
• Évaluation et certification
Soumission du projet final
Certification du cours basée sur les résultats du projet et la participation

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Matières

Data Science