Data Science-Webinare | Top Data Science-Webinare von 2020

Überblick

Hier ist eine Liste der 10 beste Data-Science-Webinare, die von DataPeaker gehostet werden 2020
Diese Data-Science-Webinare werden nach Anzahl der Anmeldungen und Qualität geordnet
Diese Liste ist keineswegs vollständig.. Fühlen Sie sich frei, mehr in den Kommentaren unten hinzuzufügen..

Einführung

Data Science zu lernen war schon immer eine lästige Pflicht für mich, entweder durch Kurse oder Videos auf YouTube, vor allem, weil es an praktischen Anwendungen und professioneller Anleitung durch Branchenexperten fehlte. Um diese Wissenslücke zu füllen, Ich habe festgestellt, dass Webinare und Meetings ein perfekter Ersatz sind. Da das Coronavirus die Meetings gestört hat, Webinare haben sich komplett übernommen.

Persönlich, Ich habe festgestellt, dass Webinare auf den Kontext ausgerichtet sind, reich an Code- und App-fokussierten Chat-Sitzungen und deshalb liebe ich sie. In diesem Beitrag, Ich habe einige der besten Webinare des Jahres hervorgehoben 2020. Diese reichen von professionellen Themen für Einsteiger bis hin zu weiterführenden Themen wie Transfer Learning im NLP..

Ich habe die Data-Science-Webinare aufgrund ihrer Registrierungsnummern und der Qualität des Themas ausgewählt. Ich hoffe du genießt es!

Wie zuvor genannt, Data Science-Webinare sind eine großartige Möglichkeit, das anwendungszentrierte Thema zu erlernen. Wenn Sie Ihre Reise in die Welt der Datenwissenschaft beginnen möchten, Ich empfehle Ihnen dringend, das volle zu tun KI- und ML-Blackbelt-Kurs +. Zusammen mit mehr als 14 Kurse und mehr als 39 Projekte, kommt mit Nachhilfestunden 1: 1 damit du nie von deinen Zielen abweichst.

Das 10 Die besten Data-Science-Webinare:

Data Science und Data Engineering: Können sie wirklich getrennt werden?? – 4500
Über Ihr erstes ML-Projekt hinaus – 1535
So setzen Sie Ihr Machine-Learning-Modell in die Praxis um? – 1405
Erzählung mit Visualisierungen – 1240
Karriereübergang in die Datenwissenschaft – 1232
Einführung in Empfehlungsmaschinen – 875
Problemlösung in Business Analytics und Data Science – 834
Bei Business Analytics geht es nicht nur um Modellierung – 698
Einführung in den Lerntransfer im NLP mit HuggingFace – 646
Einführung in die Verarbeitung natürlicher Sprache – 595

“Ein Data Scientist ist nur so gut wie die Daten, auf die er Zugriff hat”.

Die meisten Anwärter im Bereich Data Science wollen die begehrte Rolle eines “Datenwissenschaftler”. Aber, Wussten Sie, dass Technologiegiganten wie Netflix, Facebook, Amazonas, usw. stellen Dateningenieure ein wie nie zuvor, um die riesigen Datenmengen zu verarbeiten, die sie sammeln?

Überraschend, Nein? Zweiter Gedanke, nicht wirklich. Schließlich, “Ein Data Scientist ist nur so gut wie die Daten, auf die er Zugriff hat”.

Die meisten Leute wissen nicht einmal, was Data Engineering ist und was die Rolle von Data Engineers ist. Dies ist das perfekte Webinar, um den Unterschied zwischen einem Data Scientist und einem Data Engineer und deren Branchen zu verstehen.. Mehr von 4.000 Leute haben sich für dieses Webinar angemeldet!

Dieses Webinar ist eine großartige Gelegenheit für Sie, von renommierten Branchenexperten zu hören, die sich mit der Data Science- und Data Engineering-Branche befasst haben.. Hören und lernen Sie von Kunal Jain (Gründer und Geschäftsführer, DataPeaker), Ujjaini Mitra (Zee5-Datenchef), K. Sankaran (Direktor, Datenwissenschaft, LatentView-Analyse) und Sachin Arora (Partner und Leiter von Lighthouse KMPG in Indien) , da sie sich auf Ihre Erfahrung konzentrieren, um Ihnen zu helfen, durch diese Fragen zu navigieren. Wir sehen uns beim Webinar!

Oh, hat sich für maschinelles Lernen als seine berufliche Zukunft entschieden. Außerdem hat er sein erstes Machine-Learning-Projekt erfolgreich abgeschlossen.. Exzellent! Aber, Was kommt als nächstes? Wie transzendieren Sie die Grundlagen und gehen den nächsten Schritt, der große Sprung, das macht dich fit für die Branche?

Wie können Sie Ihr Profil zum Thema maschinelles Lernen aufbauen, das Sie über die Grundlagen hinaus in den Bereich der Anforderungen der Branche führt??

Diese super aufregende und fesselnde Webinar-Aufzeichnung wird Ihnen helfen, durch buchstäbliche Machine-Learning-Konzepte zu praktischen Projektlernen zu navigieren!!

Für das Unternehmen wird kein echter Mehrwert geschaffen, bis sein Modell für maschinelles Lernen implementiert und realer Datenverkehr bedient wird, egal wie gut dein Modell ist.

Eine der größten Herausforderungen für das Unternehmen ist heute die Integration des entwickelten Machine-Learning-Modells in ein Entscheidungsverfahren. Für das Unternehmen wird kein echter Mehrwert geschaffen, bis sein Modell für maschinelles Lernen implementiert und realer Datenverkehr bedient wird, egal wie gut dein Modell ist.

Wenn Sie diese Lücke in Ihrem Data-Science-Portfolio im Implementierungsteil des Modells haben, Muss dieses Webinar sehen.

In diesem Webinar, Srivatsan Srinivasan wird anhand einiger realer Anwendungsfälle diskutieren, wie man Data Science von der Forschung in die Produktion überführen kann. Sie lernen verschiedene Techniken und Muster kennen, um das Modell zu implementieren und in Ihren Geschäftsablauf zu integrieren.

Meistens, Data Scientists werden so in den Modellbildungsprozess eingebunden, dass sie den wichtigsten Teil vergessen: Aus Wissen Geschichten machen!

Anand S, Gründer und CEO von Gramener, wird oft von Fachleuten angesprochen, die Fragen stellen wie: Woher sollen sie die Daten bekommen? Aber sobald Sie die Daten haben, die nächsten fragen sind:

Wie bekommt man aus diesen Daten interessante Geschichten?
Und wie erzählt man diese Geschichten?

Gibt es Muster von Fragen, die wir den Daten stellen können, und gibt es einen systematischen und strukturierten Weg, sie zu untersuchen?? Diese und weitere Fragen beantwortet dieser Vortrag von Anand S.

Da Institutionen das Potenzial von Data Science und maschinellem Lernen erkennen, holen mit dem Trend auf, indem sie potenzielle Talente schnell rekrutieren.

Trotz dieses, Der Wechsel in eine Data Science-Karriere hat sowohl für Einsteiger als auch für erfahrene Profis seine eigenen Herausforderungen.. Einige der häufigsten Herausforderungen, denen sich aufstrebende Data Science stellen müssen, sind:

Können Nicht-Techniker den Übergang zur Datenwissenschaft schaffen??
Wird ein erfahrener Profi beim Wechsel zu Data Science als relativ cooler behandelt??
Welche Rolle der Data Science sollten sie berücksichtigen??
Werden Ihre vorhandenen Fähigkeiten in der Datenwissenschaft nützlich sein??
und ähnliche Fragen.

Wenn Sie mit diesen Fragen konfrontiert sind, Dies ist die perfekte Webinar-Aufzeichnung für Sie!! Dieses Webinar bietet Referenten von DataPeaker und herausragende Persönlichkeiten von KPMG.

Von Amazon zu Netflix und Google zu Goodreads, Empfehlungs-Engines sind eine der am weitesten verbreiteten Anwendungen von Machine-Learning-Techniken. Aufgeregt?

In der realen Welt, Jeder Kunde hat mehrere Optionen. Als Beispiel, wenn wir ein Buch zum Lesen suchen, ohne eine genaue Vorstellung von dem, was wir wollen, es gibt viele Möglichkeiten, wie unsere Suche ausgehen könnte. Wir könnten viel Zeit damit verschwenden, im Internet zu surfen und verschiedene Websites zu durchsuchen, in der Hoffnung, Gold zu finden.. Wir könnten Empfehlungen von anderen Leuten einholen.

Aber wenn es eine Website oder eine App gäbe, die Bücher basierend auf dem, was wir zuvor gelesen haben, empfehlen könnte, Es wäre eine große Hilfe. Anstatt Zeit auf mehreren Websites zu verschwenden, wir könnten uns einfach einloggen und voila!

In diesem Webinar von Dr.. Sarabjot Singh Anand, ein Branchenveteran, der eine immens reiche Erfahrung im maschinellen Lernen mitbringt, Sie erfahren alles über die Funktionsweise von Empfehlungsmaschinen und den Einstieg als Analyst oder Data Science-Profi.

Problemlösung ist, zweifellos, die wichtigste Fähigkeit in Business Analysis und Data Science. Ein strukturierter Denkansatz wird nicht nur helfen, eine klare und klare Aussage des Problems zu erstellen, es wird auch dazu beitragen, die Ergebnisse an die Interessengruppen zu kommunizieren.

In diesem Webinar, Madhukar wird über die folgenden Herausforderungen sprechen und den Menschen Rahmen und Best Practices für strukturiertes Denken zur Verfügung stellen:

Wie man mehrdeutige Geschäftsprobleme nimmt und sie dann in strukturierte Data-Science-Probleme zerlegt?
Wie Sie Ihre Analysen und Geschäftsinformationen wirkungsvoll präsentieren?
Wie man eine klare und strukturierte Kommunikation macht, die für die Menschen leicht verständlich ist?

Modelle lösen keine Geschäftsprobleme, Leute ja.

Eine der größten Annahmen unter Data Scientists ist, dass es beim maschinellen Lernen um Modelle des maschinellen Lernens der nächsten Generation geht, aber, Natürlich, Das ist völlig falsch!

Kommerzielle Maßnahmen können nicht allein erreicht werden, braucht Zusammenarbeit zusammen mit fundierten Domänenkenntnissen. Sie sind nicht die Modelle, die Sie bauen, aber die kommerziellen Aktionen, in die diejenigen übersetzt werden, die Ihre Wirkung als Datenprofi ausmachen.

In diesem Webinar, Eric wird sich darauf konzentrieren, wie Sie Ihre Wirkung maximieren können, indem Sie sich weniger auf die von Ihnen erstellten Modelle konzentrieren und sich mehr darauf konzentrieren, diese Modelle in endgültige Geschäftsmaßnahmen umzusetzen..

Interesse an NLP? Ich bin sicher, Sie kennen die jüngsten Entwicklungen im Bereich der Transformatorenarchitekturen und des Transferlernens.

Der Bereich NLP hat sich in den letzten Jahren sprunghaft weiterentwickelt 3-4 Jahre. Und HuggingFace war an vorderster Front dabei, der NLP-Community modernste NLP-Bibliotheken zur Verfügung zu stellen.. Dann, Wer könnte besser davon hören als der Mitbegründer von HuggingFace, Thomas Wolf?

In diesem Webinar, Thomas beginnt mit der Präsentation der jüngsten Fortschritte im NLP, die aus der Kombination von Transferlernschemata und Transformationsarchitekturen resultieren..

Beginnen Sie Ihre Reise im Bereich der Verarbeitung natürlicher Sprache?? Das ist das perfekte Webinar für Sie!!

In den vergangenen Jahren, Verarbeitung natürlicher Sprache (PNL) o die Verarbeitung von Textdaten hat großes Interesse und Forschung geweckt. Text ist nicht nur eine andere Art von unstrukturierten Daten, hat viel mehr als man denkt. Textdaten sind eine Darstellung unserer Gedanken, Ideen, Wissen und sogar Kommunikation.

In diesem Webinar, Raghav Bali wird die Grundlagen der Verarbeitung natürlicher Sprache diskutieren, Erstellen von Worteinbettungen und Entwicklung von Modellen zur Durchführung verschiedener NLP-Aufgaben, wie Stimmungsanalyse, Autokorrektur und vieles mehr.

Abschließende Anmerkungen

Ich habe die aufgelistet 10 Die besten Webinare zu Data Science und Machine Learning des Jahres 2020. Diese reichen von der grundlegenden fachlichen Anleitung durch Experten bis hin zum fortgeschrittenen technischen Thema des Transferlernens im NLP.. Sie können zu dem Webinar springen, das Ihren Interessen entspricht.

Ich hoffe, das hilft Ihnen, Ihrem Ziel einen Schritt näher zu kommen!!