Webinaires sur la science des données | Meilleurs webinaires sur la science des données de 2020

Vue d'ensemble

• Voici une liste des 10 meilleurs webinaires sur la science des données hébergés par DataPeaker à 2020
• Ces webinaires sur la science des données sont classés en fonction du nombre d'inscriptions et de la qualité
• Cette liste n'est en aucun cas exhaustive.. N'hésitez pas à en ajouter plus dans les commentaires ci-dessous..

introduction

Apprendre la science des données a toujours été une corvée pour moi, soit par le biais de cours ou de vidéos sur YouTube, principalement parce qu'il manquait d'applications pratiques et de conseils professionnels d'experts de l'industrie. Pour combler ce vide de connaissances, J'ai trouvé que les webinaires et les réunions étaient un substitut parfait. Depuis que le coronavirus a perturbé les réunions, les webinaires ont complètement pris le relais.

Personnellement, J'ai trouvé que les webinaires sont axés sur le contexte, riche en code et en sessions de chat axées sur les applications et c'est pourquoi je les aime. Dans ce billet, J'ai mis en évidence certains des meilleurs webinaires organisés dans l'année 2020. Ceux-ci vont des sujets professionnels pour les débutants aux sujets avancés tels que l'apprentissage par transfert en PNL..

J'ai choisi les webinaires sur la science des données en fonction de leurs numéros d'inscription et de la qualité du sujet. J'espère que ça vous plait!

Comme mentionné précédemment, les webinaires sur la science des données sont un excellent moyen d'apprendre le sujet centré sur les applications. Si vous cherchez à commencer votre voyage dans le monde de la science des données, Je vous recommande fortement de faire le plein Cours de ceinture noire IA et ML +. Avec plus de 14 cours et plus de 39 Projets, vient avec des séances de tutorat 1: 1 donc vous ne déviez jamais de vos objectifs.

Les 10 meilleurs webinaires sur la science des données:

1. Science des données et ingénierie des données: Peuvent-ils vraiment être séparés? – 4500
2. Au-delà de votre premier projet ML – 1535
3. Comment mettre en pratique votre modèle d'apprentissage automatique? – 1405
4. Narration à l'aide de visualisations – 1240
5. Transition de carrière vers la science des données – 1232
6. Introduction aux moteurs de recommandation – 875
7. Résolution de problèmes dans l'analyse d'affaires et la science des données – 834
8. L'analyse commerciale ne se limite pas à la modélisation – 698
9. Introduction au transfert d'apprentissage en PNL avec HuggingFace – 646
10. Introduction au traitement automatique du langage naturel – 595

“Un data scientist est aussi bon que les données auxquelles il a accès”.

La plupart des aspirants dans le domaine de la science des données veulent décrocher le rôle convoité d'un “scientifique des données”. Mais, Saviez-vous que les géants de la technologie comme Netflix, Facebook, Amazone, etc. embauchent des ingénieurs de données comme jamais auparavant pour traiter la quantité massive de données qu'ils collectent?

Surprenant, non? Deuxième pensée, pas vraiment. Après tout, “Un data scientist est aussi bon que les données auxquelles il a accès”.

La plupart des gens ne savent même pas ce qu'est l'ingénierie des données et quel est le rôle des ingénieurs de données. C'est le webinaire parfait pour comprendre la différence entre un data scientist et un data ingénieur et leurs industries.. Plus de 4.000 personnes se sont inscrites à ce webinaire!

Ce webinaire est une excellente occasion pour vous d'entendre d'éminents experts de l'industrie qui ont examiné de plus près les industries de la science des données et de l'ingénierie des données.. Écoutez et apprenez de Kunal Jain (Fondateur et PDG, DataPeaker), Ujjaini Mitra (Chef de données Zee5), K. Sankaran (Réalisateur, Science des données, Analyse LatentView) et Sachin Arora (Associé et responsable de Lighthouse KMPG en Inde) , car ils se concentrent sur votre expérience pour vous aider à naviguer à travers ces questions. Rendez-vous au webinaire!

Oh, a choisi l'apprentissage automatique comme future carrière. Il a également terminé avec succès son premier projet d'apprentissage automatique.. Excellent! Mais, suivant? Comment transcender les bases et passer à l'étape suivante, le grand saut, qui vous préparera à l'industrie?

Comment pouvez-vous construire votre profil sur l'apprentissage automatique qui vous emmène au-delà des bases et dans le domaine de ce que veut l'industrie?

Cet enregistrement de webinaire super excitant et engageant vous aidera à naviguer à travers des concepts d'apprentissage automatique livresques jusqu'à des apprentissages pratiques sur des projets !!

Aucune valeur réelle n'est ajoutée à l'entreprise jusqu'à ce que son modèle d'apprentissage automatique soit mis en œuvre et que le trafic du monde réel soit servi, peu importe la qualité de votre modèle.

L'un des plus grands défis pour l'entreprise aujourd'hui est d'intégrer le modèle d'apprentissage automatique développé dans une procédure de décision. Aucune valeur réelle n'est ajoutée à l'entreprise jusqu'à ce que son modèle d'apprentissage automatique soit mis en œuvre et que le trafic du monde réel soit servi, peu importe la qualité de votre modèle.

Si vous avez cette lacune dans votre portefeuille de science des données dans la partie mise en œuvre du modèle, doit voir ce webinaire.

Dans ce webinaire, Srivatsan Srinivasan discutera de la manière de faire passer la science des données de la recherche à la production à travers des cas d'utilisation réels. Vous découvrirez diverses techniques et modèles pour mettre en œuvre et intégrer le modèle à votre procédure commerciale.

La plupart du temps, les data scientists s'impliquent tellement dans la procédure de construction du modèle qu'ils oublient la partie la plus cruciale: Transformez les connaissances en histoires!

Anand S, fondateur et PDG de Gramener, est approché à plusieurs reprises par des professionnels qui posent des questions telles que: Où devraient-ils obtenir les données? Mais une fois que vous avez les données, les prochaines questions à poser sont:

• Comment obtenez-vous des histoires intéressantes à partir de ces données?
• Et comment racontes-tu ces histoires?

Existe-t-il des modèles de questions que nous pouvons poser aux données et existe-t-il un moyen systématique et structuré de les explorer? Cette conférence d'Anand S répondra à ces questions et plus encore.

Alors que les institutions réalisent le potentiel de la science des données et de l'apprentissage automatique, rattrapent la tendance en recrutant rapidement les talents potentiels.

Malgré cela, Passer à une carrière dans la science des données a ses propres défis pour les débutants et les professionnels expérimentés.. Certains des défis les plus courants auxquels sont confrontés les aspirants à la science des données sont:

D'Amazon à Netflix et de Google à Goodreads, Les moteurs de recommandation sont l'une des applications les plus utilisées des techniques d'apprentissage automatique. Excité?

Dans le monde réel, chaque client a plusieurs options. Par exemple, si on cherche un livre à lire sans idée précise de ce qu'on veut, il existe un large éventail de possibilités quant à la façon dont notre recherche pourrait se dérouler. Nous pourrions perdre beaucoup de temps à surfer sur Internet et à parcourir divers sites dans l'espoir de trouver de l'or.. Nous pourrions demander des recommandations à d'autres personnes.

Mais s'il y avait un site ou une application qui pourrait recommander des livres en fonction de ce que nous avons lu précédemment, Ce serait d'une grande aide. Au lieu de perdre du temps sur plusieurs sites, nous pourrions simplement nous connecter et le tour est joué!

Dans ce webinaire organisé par Dr.. Sarabjot Singh Anand, un vétéran de l'industrie qui apporte une expérience extrêmement riche en apprentissage automatique, vous apprendrez tout sur le fonctionnement des moteurs de recommandation et comment démarrer en tant qu'analyste ou professionnel de la science des données.

La résolution de problèmes est, indubitablement, la compétence la plus importante en analyse commerciale et en science des données. Une approche de pensée structurée aidera non seulement à construire un énoncé clair et précis du problème, cela aidera également à communiquer les résultats aux parties prenantes.

Dans ce webinaire, Madhukar parlera des défis suivants et fournira aux gens des cadres et des meilleures pratiques sur la pensée structurée:

• Comment prendre des problèmes commerciaux ambigus, puis les décomposer en problèmes de science des données structurés?
• Comment présenter votre analyse et vos informations commerciales de manière percutante?
• Comment faire des communications claires et structurées que les gens peuvent facilement comprendre?

Les modèles ne résolvent pas les problèmes commerciaux, les gens oui.

L'une des plus grandes hypothèses parmi les scientifiques des données est que l'apprentissage automatique concerne les modèles d'apprentissage automatique de nouvelle génération., mais, depuis lors, C'est totalement faux!

Les actions commerciales ne peuvent être réalisées seules, nécessite une collaboration ainsi qu'une connaissance approfondie du domaine. Ce ne sont pas les modèles que vous construisez, mais les actions commerciales dans lesquelles se traduisent celles qui créent votre impact en tant que professionnel de la donnée.

Dans ce webinaire, Eric se concentrera sur la façon de maximiser votre impact en se concentrant moins sur les modèles que vous créez et en se concentrant davantage sur la traduction de ces modèles en actions commerciales définitives..

Intéressé par la PNL? Je suis sûr que vous avez dû découvrir les développements récents dans le domaine des architectures de transformateurs et de l'apprentissage par transfert.

Le domaine de la PNL a progressé à pas de géant ces dernières années 3-4 ans. Et HuggingFace a été à l'avant-garde pour apporter des bibliothèques de PNL de pointe à la communauté PNL.. Ensuite, Qui de mieux pour en entendre parler que le co-fondateur de HuggingFace, Thomas Loup?

Dans ce webinaire, Thomas commencera par présenter les avancées récentes en PNL résultant de la combinaison de schémas d'apprentissage par transfert et d'architectures transformationnelles..

Vous commencez votre aventure dans le domaine du traitement automatique du langage naturel ?? C'est le webinaire parfait pour vous !!

Dans les années récentes, traitement du langage naturel (PNL) o le traitement des données textuelles a suscité un grand intérêt et des recherches. Le texte n'est pas simplement un autre type de données non structurées, a beaucoup plus qu'il n'y paraît. Les données textuelles sont une représentation de nos pensées, idées, la connaissance et même la communication.

Dans ce webinaire, Raghav Bali discutera des bases du traitement du langage naturel, créer des intégrations de mots et développer des modèles pour effectuer diverses tâches de PNL, comme l'analyse des sentiments, correction automatique et bien plus encore.

Remarques finales

j'ai listé les 10 Meilleurs webinaires sur la science des données et l'apprentissage automatique de l'année 2020. Ceux-ci vont de l'orientation professionnelle de base par des experts au sujet technique avancé de l'apprentissage par transfert en PNL.. Vous pouvez accéder directement au webinaire qui correspond à vos intérêts.

J'espère que cela vous aidera à faire un pas vers la réalisation de votre objectif!!

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