Science des données pour les entreprises - Processus de science des données répétable et objectif

Aperçu

Explorez le processus Team Data Science (TDSP) pour une intégration efficace de l'analytique prédictive et de l'IA dans les processus commerciaux, en mettant l'accent sur la méthodologie agile et des stratégies de mise en œuvre pratiques.

Programme

• Introduction à la science des données pour les affaires
Aperçu de la science des données et de l'IA en entreprise
Importance d'un processus répétable et objectif
• Comprendre le processus de la science des données en équipe (TDSP)
Principes clés du TDSP
Le cycle de vie du TDSP
• Compréhension et planification des affaires
Définir les problèmes d'affaires
Développer un plan de projet et des métriques
• Acquisition et compréhension des données
Techniques de collecte de données
Nettoyage et prétraitement des données
• Modélisation et mise en œuvre
Sélection des techniques de modélisation appropriées
Construction et test de modèles prédictifs
Implémentation des modèles dans des scénarios d'affaires
• Évaluation et déploiement
Indicateurs d'évaluation des modèles
Stratégies pour le déploiement et la surveillance des modèles
• Méthodologie agile en science des données
Application des principes agiles au TDSP
Développement itératif et amélioration continue
• Stratégies de mise en œuvre pratique
Études de cas de mises en œuvre réussies
Surmonter les défis commerciaux courants
• Éthique et gouvernance en science des données
Assurer la confidentialité des données et la conformité
Établir l'équité et la réduction des biais
• Revue et tendances futures
Récapitulatif du TDSP
Tendances émergentes en science des données pour les affaires

Sujets

Conférences