©2022 Uplift · Built with love by Swift Ideas using WordPress.
+7 (495) 788-56-99 доб. 7691, 0910; приемная комиссия ВИШ МИФИ: +7 903 259 61 55; WhatsApp: +7 929 684 71 59; e-mail: hes@mephi.ru
VK        

Практическое применение анализа данных и машинного обучения в глобальных рынках

ПРАКТИЧЕСКОЕ ПРИМЕНЕНИЕ АНАЛИЗА ДАННЫХ И МАШИННОГО ОБУЧЕНИЯ В ГЛОБАЛЬНЫХ РЫНКАХ

3 февраля в 17:00 в рамках цикла «Лекторий ВИШ» состоялся вебинар «Практическое применение анализа данных и машинного обучения в глобальных рынках».

Спикер: Анатолий Поляков, Chief Data Scientist, Global Markets, Sber CIB.

На вебинаре  мы разобрали следующие темы:

Влияние технологий и искусственного интеллекта (ИИ) на бизнес;

Практическое применение анализа данных;

Карьера DS/DE/DA в глобальных рынках;

Разбор реализованных кейсов.

 

Data Science (DS), Data Analytic (DA) и Data Engineer (DE) – известные и модные словосочетания. Тем, кто не имеют практического опыта работы с наукой о данных ее областями, она представляется магией, с помощью которой можно ответить на любой вопрос бизнеса или что-либо предсказать.

Отчасти это так.

Наука о данных — это глобальный подход к извлечению полезных идей из больших и постоянно растущих объемов данных, собираемых и создаваемых современными организациями. С ней неразрывно связаны такие понятия, как анализ данных, машинное обучение и искусственный интеллект.

Искусственный интеллект всегда и непрерывно совершенствуется и обучается, анализируя большое количество данных. Поэтому машинное обучение и анализ данных – области знаний, необходимые современному цифровому инженеру, разработчику, аналитику, системному инженеру – всем, кто так или иначе связан с той или иной областью науки о данных.

Многие люди до сих пор связывают искусственный интеллект с антиутопиями научной фантастики, но по мере того, как ИИ развивается и становится все более распространенным явлением в нашей повседневной жизни и бизнесе, такое представление уходит в прошлое.  Почти любой бизнес-процесс можно сделать более эффективным за счет оптимизации на основе данных.

Запись вебинара

Есть вопрос?