Webinars de ciência de dados | Principais webinars de ciência de dados de 2020

Visão geral

• Aqui está uma lista de 10 melhores webinars de ciência de dados hospedados por DataPeaker em 2020
• Esses webinars de ciência de dados são classificados com base no número de registros e na qualidade
• Esta lista não é exaustiva.. Sinta-se à vontade para adicionar mais nos comentários abaixo..

Introdução

Aprender ciência de dados sempre foi uma tarefa árdua para mim, seja por meio de cursos ou vídeos no YouTube, principalmente porque faltava aplicações práticas e orientação profissional de especialistas da indústria. Para preencher esse vazio de conhecimento, Descobri que webinars e reuniões são os substitutos perfeitos. Desde que o coronavírus interrompeu reuniões, webinars assumiram completamente o controle.

Pessoalmente, Eu descobri que os webinars são focados no contexto, rico em códigos e sessões de bate-papo focadas em aplicativos, e é por isso que os adoro. Neste post, Eu destaquei alguns dos melhores webinars organizados no ano 2020. Eles variam de tópicos profissionais para iniciantes a tópicos avançados, como Transfer Learning em PNL..

Eu escolhi os webinars de ciência de dados com base em seus números de registro e na qualidade do tópico. Espero que você goste!

como dito anteriormente, webinars de ciência de dados são uma ótima maneira de aprender o tópico centrado em aplicativos. Se você deseja iniciar sua jornada no mundo da ciência de dados, Eu recomendo fortemente que você faça tudo Curso de AI e ML Blackbelt +. Junto com mais de 14 cursos e mais que 39 Projetos, vem com sessões de tutoria 1: 1 para que você nunca se desvie de seus objetivos.

o 10 melhores webinars de ciência de dados:

1. Ciência de dados e engenharia de dados: Eles podem realmente ser separados? – 4500
2. Além do seu primeiro projeto de ML – 1535
3. Como colocar seu modelo de aprendizado de máquina em prática? – 1405
4. Narração usando visualizações – 1240
5. Transição de carreira para ciência de dados – 1232
6. Introdução aos motores de recomendação – 875
7. Resolução de problemas em análise de negócios e ciência de dados – 834
8. A análise de negócios não envolve apenas modelagem – 698
9. Introdução à transferência de aprendizagem em PNL com HuggingFace – 646
10. Introdução ao processamento de linguagem natural – 595

“Um cientista de dados é tão bom quanto os dados aos quais ele tem acesso”.

A maioria dos aspirantes no campo da ciência de dados deseja conseguir o cobiçado papel de um “cientista de dados”. Mas, Você sabia que gigantes da tecnologia como a Netflix, Facebook, Amazonas, etc. estão contratando engenheiros de dados como nunca antes para processar a enorme quantidade de dados que estão coletando?

Surpreendente, não? Pensando bem, Na verdade não. Depois de tudo, “Um cientista de dados é tão bom quanto os dados aos quais ele tem acesso”.

A maioria das pessoas nem sabe o que é engenharia de dados e qual é a função dos engenheiros de dados. Este é o webinar perfeito para entender a diferença entre um cientista de dados e um engenheiro de dados e seus setores.. Mais de 4.000 pessoas se inscreveram neste webinar!

Este webinar é uma ótima oportunidade para você ouvir de eminentes especialistas do setor que examinaram mais de perto os setores de ciência de dados e engenharia de dados.. Ouça e aprenda com Kunal Jain (Fundador e Chefe Executivo, DataPeaker), Ujjaini Mitra (Zee5 Data Chief), K. Sankaran (Diretor, Ciência de dados, LatentView Analytics) e Sachin Arora (Sócio e chefe da Lighthouse KMPG na Índia) , já que eles se concentram em sua experiência para ajudá-lo a navegar por essas questões. Vejo você no webinar!

Oh, escolheu o aprendizado de máquina como sua carreira futura. Ele também concluiu com sucesso seu primeiro projeto de aprendizado de máquina.. Excelente! Mas, que segue? Como você transcende o básico e dá o próximo passo, o grande salto, que irá prepará-lo para a indústria?

Como você pode criar seu perfil no aprendizado de máquina que o leva além do básico e ao campo do que o setor deseja?

Esta gravação de webinar super empolgante e envolvente o ajudará a navegar pelos conceitos de aprendizado de máquina livresco para aprender projetos práticos!!

Nenhum valor real é adicionado à empresa até que seu modelo de aprendizado de máquina seja implementado e o tráfego do mundo real seja servido, não importa o quão bom o seu modelo seja.

Um dos maiores desafios da empresa hoje é integrar o modelo de aprendizado de máquina desenvolvido em um procedimento de decisão. Nenhum valor real é adicionado à empresa até que seu modelo de aprendizado de máquina seja implementado e o tráfego do mundo real seja servido, não importa o quão bom o seu modelo seja.

Se você tem essa lacuna em seu portfólio de ciência de dados na parte de implementação do modelo, deve ver este webinar.

Neste webinar, Srivatsan Srinivasan discutirá como mover a ciência de dados da pesquisa para a produção por meio de alguns casos de uso do mundo real. Você aprenderá sobre várias técnicas e padrões para implementar e integrar o modelo com seu procedimento de negócios.

A maioria das vezes, os cientistas de dados ficam tão envolvidos no procedimento de construção do modelo que esquecem a parte mais crucial: Transforme conhecimento em histórias!

Anand S, fundador e CEO da Gramener, é abordado muitas vezes por profissionais que fazem perguntas como: Onde eles devem obter os dados? Mas uma vez que você tenha os dados, as próximas perguntas a fazer são:

• Como você consegue histórias interessantes com esses dados?
• E como você conta essas histórias?

Existem padrões de perguntas que podemos fazer aos dados e existe uma maneira sistemática e estruturada de explorá-los? Esta palestra de Anand S vai responder a essas perguntas e muito mais.

À medida que as instituições estão percebendo o potencial da ciência de dados e do aprendizado de máquina, estão acompanhando a tendência, recrutando rapidamente talentos em potencial.

Apesar disto, Mudar para uma carreira em ciência de dados tem seus próprios desafios, tanto para iniciantes quanto para profissionais experientes.. Alguns dos desafios mais comuns enfrentados por aspirantes à ciência de dados são:

Da Amazon ao Netflix e do Google ao Goodreads, motores de recomendação são uma das aplicações mais amplamente utilizadas de técnicas de aprendizado de máquina. Animado?

No mundo real, cada cliente tem várias opções. Como um exemplo, se estamos procurando um livro para ler sem uma ideia específica do que queremos, há uma ampla gama de possibilidades de como nossa pesquisa poderia resultar. Poderíamos perder muito tempo navegando na Internet e rastreando vários sites na esperança de encontrar ouro.. Poderíamos buscar recomendações de outras pessoas.

Mas se houvesse um site ou aplicativo que pudesse recomendar livros com base no que lemos anteriormente, Seria útil. Em vez de perder tempo em vários sites, poderíamos apenas entrar e voila!

Neste webinar organizado pelo Dr.. Sarabjot Singh Anand, um veterano do setor que traz uma experiência extremamente rica em aprendizado de máquina, você aprenderá tudo sobre como funcionam os mecanismos de recomendação e como começar como um analista ou profissional de ciência de dados.

Solução de problemas é, sem dúvida, a habilidade mais importante em análise de negócios e ciência de dados. Uma abordagem de pensamento estruturado não ajudará apenas a construir uma declaração de problema clara e nítida, também ajudará a comunicar os resultados às partes interessadas.

Neste webinar, Madhukar falará sobre os desafios a seguir e fornecerá às pessoas estruturas e melhores práticas sobre pensamento estruturado:

• Como pegar problemas ambíguos de negócios e, em seguida, dividi-los em problemas estruturados de ciência de dados?
• Como apresentar sua análise e informações de negócios de forma impactante?
• Como fazer comunicações claras e estruturadas que as pessoas possam entender facilmente?

Modelos não resolvem problemas de negócios, pessoas sim.

Uma das maiores suposições entre os cientistas de dados é que o aprendizado de máquina tem a ver com modelos de aprendizado de máquina de última geração., mas, desde já, Isso é totalmente falso!

Ações comerciais não podem ser realizadas sozinhas, precisa de colaboração junto com profundo conhecimento do domínio. Eles não são os modelos que você constrói, mas as ações comerciais em que aquelas que criam seu impacto como profissional de dados são traduzidas.

Neste webinar, Eric se concentrará em como maximizar seu impacto, concentrando-se menos nos modelos que você cria e mais em traduzir esses modelos em ações de negócios definitivas..

Interessado em PNL? Tenho certeza de que você deve ter se deparado com os desenvolvimentos recentes no campo de arquiteturas de transformadores e aprendizagem de transferência.

O campo da PNL tem avançado aos trancos e barrancos nos últimos anos 3-4 anos. E a HuggingFace tem estado na vanguarda em trazer bibliotecas de PNL de última geração para a comunidade de PNL.. Então, Quem melhor para ouvir sobre isso do que o cofundador do HuggingFace, Thomas Wolf?

Neste webinar, Thomas começará apresentando os avanços recentes em PNL que resultaram da combinação de esquemas de aprendizagem por transferência e arquiteturas de transformação..

Você está começando sua jornada no campo do processamento de linguagem natural?? Este é o webinar perfeito para você!!

Nos últimos anos, processamento de linguagem natural (PNL) o o processamento de dados textuais gerou grande interesse e pesquisa. O texto não é apenas outro tipo de dados não estruturados, tem muito mais do que aparenta. Os dados textuais são uma representação dos nossos pensamentos, Ideias, conhecimento e até comunicação.

Neste webinar, Raghav Bali irá discutir os fundamentos do processamento de linguagem natural, criação de incorporação de palavras e desenvolvimento de modelos para realizar várias tarefas de PNL, como análise de sentimento, autocorreção e muito mais.

Notas finais

Eu listei o 10 Melhores webinars de ciência de dados e aprendizado de máquina do ano 2020. Eles vão desde a orientação profissional básica por especialistas até o assunto técnico avançado de aprendizagem por transferência em PNL.. Você pode pular para o webinar que atende aos seus interesses.

Espero que isso ajude você a dar um passo para alcançar seu objetivo!!

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