Panoramica
- Ecco un elenco dei 10 i migliori webinar sulla scienza dei dati ospitati da DataPeaker su 2020
- Questi webinar sulla scienza dei dati sono classificati in base al numero di registrazioni e alla qualità
- Questo elenco non è affatto esaustivo.. Sentiti libero di aggiungere altro nei commenti qui sotto..
introduzione
Imparare la scienza dei dati è sempre stato un lavoro ingrato per me, sia attraverso corsi o video su YouTube, principalmente perché mancava di applicazioni pratiche e di una guida professionale da parte di esperti del settore. Per riempire questo vuoto di conoscenza, Ho trovato che i webinar e le riunioni siano un sostituto perfetto. Da quando il coronavirus ha interrotto le riunioni, i webinar hanno preso il sopravvento.
Personalmente, Ho scoperto che i webinar sono incentrati sul contesto, ricche di codice e sessioni di chat incentrate sulle app ed è per questo che le adoro. In questo post, Ho messo in evidenza alcuni dei migliori webinar organizzati nell'anno 2020. Questi vanno da argomenti professionali per principianti ad argomenti avanzati come Transfer Learning in PNL..
Ho scelto i webinar di data science in base ai loro numeri di registrazione e alla qualità dell'argomento. Spero che vi piaccia!
Come menzionato in precedenza, I webinar sulla scienza dei dati sono un ottimo modo per apprendere l'argomento incentrato sulle applicazioni. Se stai cercando di iniziare il tuo viaggio nel mondo della scienza dei dati, Consiglio vivamente di fare il pieno Corso di intelligenza artificiale e ML Blackbelt +. Insieme a più di 14 corsi e non solo 39 Progetti, viene fornito con sessioni di tutoraggio 1: 1 così non devierai mai dai tuoi obiettivi.
Il 10 i migliori webinar sulla scienza dei dati:
- Scienza dei dati e ingegneria dei dati: Possono davvero essere separati?? – 4500
- Oltre il tuo primo progetto ML – 1535
- Come mettere in pratica il tuo modello di machine learning? – 1405
- Narrazione usando le visualizzazioni – 1240
- Passaggio di carriera alla scienza dei dati – 1232
- Introduzione ai motori di raccomandazione – 875
- Risoluzione dei problemi nell'analisi aziendale e nella scienza dei dati – 834
- L'analisi aziendale non riguarda solo la modellazione – 698
- Introduzione al trasferimento dell'apprendimento in PNL con HuggingFace – 646
- Introduzione all'elaborazione del linguaggio naturale – 595
“Uno scienziato dei dati vale solo quanto i dati a cui ha accesso”.
La maggior parte degli aspiranti nel campo della scienza dei dati desidera ottenere l'ambito ruolo di a “scienziato dei dati”. Ma, Lo sapevi che i giganti della tecnologia come Netflix, Facebook, Amazon, ecc. stanno assumendo ingegneri dei dati come mai prima d'ora per elaborare l'enorme quantità di dati che stanno raccogliendo?
Sorprendente, no? Secondo pensiero, non proprio. Dopotutto, “Uno scienziato dei dati vale solo quanto i dati a cui ha accesso”.
La maggior parte delle persone non sa nemmeno cos'è l'ingegneria dei dati e qual è il ruolo degli ingegneri dei dati. Questo è il webinar perfetto per comprendere la differenza tra un data scientist e un data engineer e i loro settori.. Più di 4.000 persone si sono iscritte a questo webinar!
Questo webinar è una grande opportunità per ascoltare eminenti esperti del settore che hanno esaminato più da vicino i settori della scienza e dell'ingegneria dei dati.. Ascolta e impara da Kunal Jain (Fondatore e Amministratore Delegato, DataPeaker), Ujjaini Mitra (Responsabile dati Zee5), K. Sankaran (Direttore, Scienza dei dati, LatentView Analytics) e Sachin Arora (Partner e responsabile di Lighthouse KMPG in India) , poiché si concentrano sulla tua esperienza per aiutarti a navigare attraverso queste domande. Ci vediamo al webinar!
Oh, ha scelto il machine learning come sua futura carriera. Ha anche completato con successo il suo primo progetto di machine learning.. Eccellente! Ma, Qual è il prossimo? Come trascendere le basi e fare il passo successivo?, il grande salto, che ti preparerà per il settore?
Come puoi costruire il tuo profilo sull'apprendimento automatico che ti porti oltre le basi e nel regno di ciò che l'industria vuole??
Questa registrazione di webinar super eccitante e coinvolgente ti aiuterà a navigare tra i concetti di apprendimento automatico libresco per apprendere progetti pratici!!
Nessun valore reale viene aggiunto all'azienda fino a quando il suo modello di apprendimento automatico non viene implementato e non viene servito il traffico del mondo reale, non importa quanto sia buono il tuo modello.
Una delle maggiori sfide per l'azienda oggi è l'integrazione del modello di machine learning sviluppato in una procedura decisionale. Nessun valore reale viene aggiunto all'azienda fino a quando il suo modello di apprendimento automatico non viene implementato e non viene servito il traffico del mondo reale, non importa quanto sia buono il tuo modello.
Se hai questa lacuna nel tuo portafoglio di data science nella parte di implementazione del modello, deve vedere questo webinar.
In questo webinar, Srivatsan Srinivasan discuterà come spostare la scienza dei dati dalla ricerca alla produzione attraverso alcuni casi d'uso del mondo reale. Imparerai varie tecniche e modelli per implementare e integrare il modello con la tua procedura aziendale.
La maggior parte delle volte, gli scienziati dei dati sono così coinvolti nella procedura di creazione del modello che dimenticano la parte più cruciale: Trasforma la conoscenza in storie!
Anand S, fondatore e CEO di Gramener, viene avvicinato molte volte da professionisti che fanno domande come: Dove dovrebbero prendere i dati?? Ma una volta che hai i dati, le prossime domande da fare sono:
- Come si ottengono storie interessanti da questi dati??
- E come si raccontano queste storie?
Ci sono modelli di domande che possiamo porre ai dati e c'è un modo sistematico e strutturato per esplorarli?? Questo discorso di Anand S risponderà a queste e altre domande.
Mentre le istituzioni stanno realizzando il potenziale della scienza dei dati e dell'apprendimento automatico, stanno al passo con la tendenza reclutando rapidamente potenziali talenti.
Nonostante questo, Passare a una carriera nella scienza dei dati presenta le sue sfide sia per i principianti che per i professionisti esperti.. Alcune delle sfide più comuni affrontate dagli aspiranti Data Science sono:
- Le persone non tecniche possono passare alla scienza dei dati??
- Un professionista esperto sarà trattato come relativamente più figo quando si passa alla scienza dei dati??
- Quale ruolo nella scienza dei dati dovrebbero considerare?
- Le tue abilità esistenti saranno utili nella scienza dei dati??
- e altre domande simili.
Se ti trovi di fronte a queste domande, Questa è la registrazione del webinar perfetta per te!! Questo webinar presenta relatori di DataPeaker e personalità eminenti di KPMG.
Da Amazon a Netflix e da Google a Goodreads, i motori di raccomandazione sono una delle applicazioni più utilizzate delle tecniche di apprendimento automatico. Emozionato?
Nel mondo reale, ogni cliente ha più opzioni. Come esempio, se cerchiamo un libro da leggere senza un'idea precisa di cosa vogliamo, c'è una vasta gamma di possibilità di come potrebbe risultare la nostra ricerca. Potremmo perdere molto tempo a navigare in Internet ea scansionare vari siti nella speranza di trovare l'oro.. Potremmo chiedere consigli ad altre persone.
Ma se esistesse un sito o un'app che potrebbe consigliare libri in base a ciò che abbiamo letto in precedenza, sarebbe di grande aiuto. Invece di perdere tempo su più siti, potremmo semplicemente accedere e voilà!
In questo webinar organizzato dal Dott.. Sarabjot Singh Anand, un veterano del settore che porta un'esperienza immensamente ricca nell'apprendimento automatico, imparerai tutto su come funzionano i motori di raccomandazione e su come iniziare come analista o professionista della scienza dei dati.
La risoluzione dei problemi è, senza dubbio, l'abilità più importante nell'analisi aziendale e nella scienza dei dati. Un approccio di pensiero strutturato non solo aiuterà a costruire una dichiarazione chiara e nitida del problema, aiuterà anche a comunicare i risultati alle parti interessate.
In questo webinar, Madhukar parlerà delle seguenti sfide e fornirà alle persone strutture e migliori pratiche sul pensiero strutturato:
- Come prendere problemi aziendali ambigui e poi scomporli in problemi di data science strutturati?
- Come presentare le tue analisi e le informazioni aziendali in modo efficace?
- Come realizzare comunicazioni chiare e strutturate che le persone possano facilmente comprendere?
I modelli non risolvono i problemi aziendali, gente sì.
Uno dei presupposti più grandi tra i data scientist è che l'apprendimento automatico abbia a che fare con i modelli di apprendimento automatico di prossima generazione., ma, Certo, Questo è totalmente falso!
Le azioni commerciali non possono essere realizzate da sole, ha bisogno di collaborazione insieme a una profonda conoscenza del dominio. Non sono i modelli che costruisci tu, ma le azioni commerciali in cui si traducono quelle che creano il tuo impatto come professionista dei dati.
In questo webinar, Eric si concentrerà su come massimizzare il tuo impatto concentrandoti meno sui modelli che crei e concentrandoti maggiormente sulla traduzione di tali modelli in azioni aziendali definitive..
Interessato alla PNL? Sono sicuro che ti sarai imbattuto nei recenti sviluppi nel campo delle architetture dei trasformatori e dell'apprendimento del trasferimento.
Il campo della PNL ha fatto passi da gigante negli ultimi anni 3-4 anni. E HuggingFace è stato in prima linea nel portare librerie PNL all'avanguardia alla comunità NLP.. Quindi, Chi meglio del co-fondatore di HuggingFace può sentirne parlare?, Thomas Wolf?
In questo webinar, Thomas inizierà presentando i recenti progressi nella PNL che sono risultati dalla combinazione di schemi di apprendimento del trasferimento e architetture di trasformazione..
Stai iniziando il tuo viaggio nel campo dell'elaborazione del linguaggio naturale?? Questo è il webinar perfetto per te!!
Negli ultimi anni, elaborazione del linguaggio naturale (PNL) o il trattamento dei dati testuali ha generato grande interesse e ricerca. Il testo non è solo un altro tipo di dati non strutturati, ha molto di più di quanto sembri. I dati testuali sono una rappresentazione dei nostri pensieri, idee, conoscenza e anche comunicazione.
In questo webinar, Raghav Bali discuterà le basi dell'elaborazione del linguaggio naturale, creazione di incorporamenti di parole e sviluppo di modelli per eseguire varie attività di PNL, come l'analisi del sentimento, correzione automatica e molto altro.
Note finali
ho elencato il 10 I migliori webinar di data science e machine learning dell'anno 2020. Questi vanno dall'orientamento professionale di base da parte di esperti all'argomento tecnico avanzato del trasferimento di apprendimento in PNL.. Puoi passare al webinar più adatto ai tuoi interessi.
Spero che questo ti aiuti a fare un passo verso il raggiungimento del tuo obiettivo!!
