處理數字轉換數據科學公司來說是不可或缺的,因為它允許他們直接對客戶的產品或服務,購買行為,對他們的需求。另一方麵,機器學習是人工智能的核心子領域,幫助機器的幫助下從經驗中學習一些算法作為人類沒有直接編程。在這個指導車間,了解所有的重要的轉變你的事業方麵前沿領域。
會議議程
- 值增加,數據科學和機器學習帶給你的事業
- 有效地將理論技能應用到實際
- 當前的趨勢和範圍的數據科學和機器學習
- 所有查詢住Q /會話
對揚聲器
Nirupam沙瑪
研究主管——數據科學與數據工程,引擎
Nirupam Sharma上漲了超過5年的專業知識在數據科學工作,數據工程,和機器學習。目前,他正在研究,數據科學與數據工程總監引擎(認為數據驅動營銷解決方案公司)。他的目標是通過數據分析和建模解決業務問題。在他的旅程,他一直從事各種項目,如市場分析、價格分析、零售分析、生產分析、情緒分析,金融時間序列建模,等等。
數據科學和機器學習:數據驅動的決策程序
在這個現代化的時代,數據科學和機器學習看到巨大的增長在許多領域,產生了重大影響在增加了大多數企業的收入。大多數科技巨頭像穀歌、微軟、蘋果、亞馬遜等,利用數據科學和機器學習的技能優勢,從簡單的日常應用程序複雜,獨特的操作。考慮這個需求激增,我們在很好的學習與麻省理工學院合作的數據,係統,和社會麻省理工beplay2018官网學院(MIT IDSS)想出這個數據科學專業證書程序提供世界級的教育數據科學工作的專業人員,以及機器學習。
