Wpływ — potencjał uzyskania ogromnych korzyści biznesowych. Możliwość bycia wysłuchanym na wysokim poziomie i pomocy w wyznaczeniu przyszłego kierunku biznesu.


Mistrzostwo — w szybko rozwijającym się świecie istnieje nieskończona liczba fascynujących problemów i wyzwań, które należy rozwiązać za pomocą szerokiego zakresu podejść Data Science.


Trafność — niektórzy przewidują, że sztuczna inteligencja w końcu zabierze nam pracę. Najbezpieczniejszym sposobem na panowanie nad światem "robotów" jest tworzenie automatyzacji, a nie czekanie, aż zautomatyzuje nas.


Możliwości - Data Science otwiera ogromne możliwości rozwoju i wysokich zarobków.

4 powody, aby zdobyć umiejętności w Data Science:

Czego się spodziewać na webinarium

Eksperci podzielą się swoją ścieżką rozwoju w Data Science.

Kroki w kierunku Data Science.

Life hacki od praktyka.

Przykłady praktycznych zadań, ich rozwiązania i wiele więcej.

Przykład tego, co będzie na webinarium

Adrian Skutnik

Praktyk analizy danych - prawie 5 lat w analizie ryzyka w bankowości - od pierwszego dnia pracy przetwarzanie danych i ich analiza to chleb powszedni.

Absolwent Uniwersytetu Opolskiego na kierunku matematyka i teologia - czyli jak połączyć twarde liczby z opowieścią trafiającą do ludzi :)

Przez ostatnie półtora roku lider biznesowej analizy danych - współtworzenie i prowadzenie szkoleń dla zespołu, wsparcie w indywidualnym rozwoju pracowników, godziny rozmów z analitykami danych o ich bolączkach i radościach w pracy z danymi.

Od niedawna data scientist w zespole próbującym zrozumieć zachowania i potrzeby klientów indywidualnych (głównie pod kątem ryzyka, choć nie tylko).

Pasjonat muzyki - od gitarowych bluesowych brzmień do klasyki przy kontuarze organowym.

Ekspert Data Analyst

Vladimir Alekseichanko

Praktyczne doświadczenie w Machine Learning i Data Science - 9 lat, w programowaniu - 14 lat, doświadczenie zdobył w amerykańskich i europejskich firmach różnej wielkości (od korporacji po startup).

Ponad 500 modeli Machine Learning wdrożonych na produkcję, które zarabiają na siebie.

CEO i założyciel DataWorkshop, założyciel także DataWorkshop
Foundation.

Udziela konsultacji firmom, jak wdrażać uczenie maszynowe i uczy procesu od ustalenia wartości biznesowej poprzez prototyp po wdrożenia i skalowanie modeli.

Autor kursów i innych inicjatyw edukacyjnych z Data Science & Machine Learning, w których wzięło udział ponad 10 000 osób z różnych stron świata.

Prelegent wielu konferencji (ponad 70 wystąpień) i twórca międzynarodowej konferencji na temat najnowszych osiągnięć w Machine Learning.

Twórca podcastu Biznes Myśli (> 200 000 odsłuchań).

Ekspert ML