今天，當數據通常被稱為新的石油時，數據科學和機器學習已經開始出現為那些尋求製作數據驅動的業務決策的人的抱負技能。MIT數據，係統和社會（IDSS）研究所已經建造了這一點數據科學與機器學習：製作數據驅動的決策程序在基於應用程序的教學圖中，可以幫助您解決數據的現實業務問題。


在一個獨家會議中，教授Philippe Stollet.（數學教授，麻省理工學院）將詳細闡述當今世界中數據科學與機器學習的重要性。本次會議將為您提供一個理解麻省理工學院IDSS程序是獨一無二的功能的絕佳機會，可幫助您將學習轉化為實際應用程序。如果您正在尋找有關該計劃，課程或直播的更多信息，觀看錄音你可以從教授中聽到一切Philippe Stollet.在談話中的網絡研討會Milind Kopikare.（總統，偉大的學習）。beplay2018官网

填寫詳細信息以解鎖視頻

通過提交表格，您同意我們的條款和條件和我們的隱私政策。

會議議程

  • 為什麼數據科學和機器學習？誰是誰？
  • 我們周圍世界科學的影響
  • 程序結構和概述
  • 與Philippe Rigollet教授的問題/答案會議

關於發言者

Philippe教授Stollet

Mit Mathematics教授

最近命名（2021年）作為2015年的數學統計研究所和NSF職業獎的收件人，Philippe Rigollet教授（MIT數學教授）在統計，機器學習和優化的交叉點。他的作品專注於高維問題的統計方法的設計與分析。此外，他最近的研究包括在計算限製下學習的統計局限性。

Milind Kopikare先生

北美偉大的學習總裁。beplay2018官网


Milind Kopikare是北美偉大的學習總裁。beplay2018官网數字轉型和客戶體驗管理專家，他對數據可視化和產品策略具有特殊興趣。他有多年的經驗，在像音質，麥肯錫和穀歌這樣的公司工作。

MIT IDSS數據科學與機器學習：製作數據驅動的決策

數據科學和機器學習：製作數據驅動的決策程序有一個課程，由麻省理工學院教師仔細製作，為您提供應用數據科學技術的技能和知識，以幫助您製定數據驅動的決策。

這項數據科學計劃專為數據專業人員而設計的，尋求發展他們的職業生涯，並提高他們的數據科學技能來解決複雜的業務問題。在相對較短的時間內，該計劃旨在建立您對如今的大多數行業相關技術的理解，如機器學習到深度學習，向網絡分析到推薦係統，圖形神經網絡和時間序列。因此，該計劃最適合使用某些工具與數據進行使用的先前曝光，並應用基本算法和方法。

Baidu
map