Analiza AI dla podejmowania decyzji - 2-dniowe warsztaty w Riverside, CA

Czas trwania: 2 dni (20 punktów edukacji wykonawczej) • 16 z sesji szkoleniowej na żywo (8 punktów dziennie) • 2 z podręcznika przed-szkoleniowego (gotowość w analizie biznesowej i ocena możliwości ML) • 2 z zestawu zasobów po-szkoleniowych (projekt wdrożenie biznesowe i plan działania) Tryb: Szkolenie na żywo prowadzone przez instruktora / Osobiście / W siedzibie firmy Przegląd kursu Zastosowanie uczenia maszynowego w biznesie to program nauczania skoncentrowany na praktycznym uczeniu się, mający na celu pomoc profesjonalistom w zrozumieniu, ocenie i zastosowaniu uczenia maszynowego (ML) w celu rozwiązania rzeczywistych wyzwań biznesowych, poprawy podejmowania decyzji, odkrywania wniosków, optymalizacji operacji i stymulowania innowacji. W miarę jak organizacje coraz bardziej polegają na strategiach opartych na danych, liderzy biznesowi i profesjonaliści muszą zrozumieć, jak uczenie maszynowe może tworzyć mierzalną wartość biznesową. Program ten łączy techniczne koncepcje z zastosowaniami w biznesie, koncentrując się na tym, jak ML może być wykorzystywane do poprawy prognozowania, doświadczeń klientów, efektywności operacyjnej, zarządzania ryzykiem, wyników sprzedaży i planowania strategicznego. Uczestnicy poznają cały cykl życia uczenia maszynowego, w tym identyfikację problemu biznesowego, przygotowanie danych, wybór modelu, ocenę wydajności, rozważania dotyczące wdrożenia i praktyki zarządzania. Program kładzie nacisk na praktyczne zastosowania w biznesie, a nie na skomplikowane kodowanie, co umożliwia uczestnikom pewne interakcje z zespołami danych naukowych, ocenę inicjatyw ML i identyfikację wysokowartościowych przypadków użycia w swoich organizacjach. Dzięki rzeczywistym studiom przypadków, symulacjom biznesowym, przykładom z branży, ćwiczeniom grupowym i warsztatom wdrożeniowym, uczestnicy zdobędą umiejętności potrzebne do przekształcenia wyzwań biznesowych w możliwości uczenia maszynowego. Na koniec programu uczestnicy stworzą plan działania dla możliwości zastosowania uczenia maszynowego w biznesie oraz 90-dniową mapę drogową adopcji ML dla swojej organizacji. Dlaczego warto dołączyć do tego kursu? • Zrozumieć uczenie maszynowe z perspektywy biznesowej • Zidentyfikować wysokowartościowe możliwości uczenia maszynowego • Dowiedzieć się, jak ML poprawia podejmowanie decyzji w biznesie • Zastosować analitykę predykcyjną do wyzwań biznesowych • Zrozumieć analitykę klientów i modele prognozowania • Poprawić efektywność operacyjną przy użyciu informacji opartych na danych • Oceniać wykonalność projektów uczenia maszynowego i ROI • Efektywnie współpracować z zespołami analityki i danych • Budować praktyczne mapy drogowe wdrożenia uczenia maszynowego • Uznanie – Certyfikat ukończenia + 20 punktów edukacji wykonawczej Cele nauczania Uczestnicy będą w stanie: • Zrozumieć podstawowe koncepcje i terminologię uczenia maszynowego • Rozróżniać między AI, uczeniem maszynowym a analityką predykcyjną • Zidentyfikować procesy biznesowe odpowiednie do zastosowań ML • Zrozumieć podejścia do uczenia nadzorowanego, nienadzorowanego i predykcyjnego • Ocenić możliwości uczenia maszynowego i wartość biznesową • Interpretować wyniki ML do podejmowania decyzji w biznesie • Ocenić ryzyka, etykę i kwestie zarządzania • Budować uzasadnienia biznesowe dla inicjatyw uczenia maszynowego • Opracować plany wdrożenia dla adopcji organizacyjnej • Stworzyć strukturalną mapę drogową możliwości uczenia maszynowego Grupa docelowa • Liderzy i menedżerowie biznesowi • Kierownicy działów i menedżerowie • Analitycy biznesowi • Profesjonaliści ds. strategii • Menedżerowie operacyjni • Liderzy transformacji cyfrowej • Menedżerowie produktów • Zespoły innowacyjne • Decydenci oparte na danych • Profesjonaliści oceniający możliwości AI i ML Certyfikat i punkty Uczestnicy otrzymają certyfikat ukończenia od Skelora Edu Tech wraz z 20 punktami edukacji wykonawczej (EEC). Profil trenera Program prowadzony przez doświadczonych ekspertów w dziedzinie uczenia maszynowego, AI, analityki i transformacji biznesowej, mających bogate doświadczenie w wdrażaniu rozwiązań opartych na danych w różnych branżach. Trenerzy łączą zrozumienie techniczne z ekspertyzą strategiczną w dziedzinie biznesu, aby zapewnić uczestnikom praktyczne i możliwe do zastosowania informacje. Program koncentruje się na rzeczywistych zastosowaniach w biznesie, planowaniu wdrożenia, tworzeniu wartości strategicznej i adopcji organizacyjnej, a nie na kodowaniu technicznym, co czyni go bardzo istotnym dla nowoczesnych profesjonalistów biznesowych. Uwaga Działania przed- i po-szkoleniowe każdy z nich przynosi 2 punkty edukacji wykonawczej i są zaprojektowane w celu wzmocnienia praktycznego zastosowania, gotowości do wdrożenia i długoterminowego zapamiętywania nauki. Uczestnicy ukończą plan działania dla możliwości uczenia maszynowego w biznesie oraz 90-dniową mapę drogową adopcji ML jako część dostarczanych materiałów programu.