Data Science i Uczenie Maszynowe dla Menedżerów

Data Science i Uczenie Maszynowe dla Menedżerów to interaktywne szkolenie w formule on-line.

Podstawowym celem modułu jest przygotowanie menedżerów do sformułowania uzasadnienia biznesowego projektu wykorzystującego sztuczną inteligencję w swojej organizacji. Uczestnik pozna najważniejsze metody i techniki zaawansowanej analizy danych i uczenia maszynowego, scenariusze wykorzystania SI w biznesie oraz praktyczne aspekty implementacji takich przedsięwzięć. Nauczy się też projektować strategię wdrożenia oraz prezentować je kluczowym beneficjentom.

Adresaci szkolenia:

• Menedżerowie i specjaliści zainteresowani wykorzystaniem zaawansowanych metod analizy danych i uczenia maszynowego
w podejmowaniu decyzji operacyjnych i strategicznych

• Menedżerowie średniego szczebla zainteresowani opracowaniem uzasadnień biznesowych dla projektów wykorzystujących uczenie maszynowe i SI oraz praktycznymi aspektami wdrożeń takich przedsięwzięć

• Menedżerowie wyższego szczebla zainteresowani identyfikacją potencjału uczenia maszynowego i sztucznej inteligencji
w podnoszeniu przewag konkurencyjnych oraz wpływem tych technologii na zachowania konsumentów oraz rynki

Szkolenie Data Science i Uczenie Maszynowe dla Menedżerów to udoskonalona i odświeżona pod względem programowym –
trzecia odsłona kursu widniejącego wcześniej pod nazwą Sztuczna Inteligencja w biznesie.

Czego się nauczysz?

1. Zidentyfikować pomysł na wykorzystanie uczenia maszynowego do usprawnienia danego obszaru funkcyjnego w wybranej organizacji
2. Dla wybranego pomysłu wskazać źródła danych, w miarę możliwości je pozyskać i przygotować do modelowania, po czym zarekomendować odpowiednią klasę algorytmów, wytrenować, ocenić i zinterpretować model.
3. Sformułować uzasadnienie biznesowe dla wdrożenia rozwiązania wykorzystującego uczenie maszynowe, w szczególności opisać problem, zarekomendować jego rozwiązanie, ocenić możliwe korzyści biznesowe, określić metody pomiaru sukcesu przedsięwzięcia oraz ocenić koszty i możliwe czynniki ryzyka projektu
4. Opracować strategię wdrożenia takiego przedsięwzięcia, uwzględniając kluczowe inicjatywy, pożądane zasoby wraz ze strategią ich pozyskania, plan zarządzania ryzykiem oraz plan szkoleń dla kluczowych uczestników procesu.