AI Analytics для прийняття рішень 2-денний семінар у Ріверсайд, Каліфорнія

Тривалість: 2 дні (20 кредитів з виконавчої освіти) • 16 з живого навчання (8 кредитів на день) • 2 з передвступного робочого зошита (готовність бізнес-аналітики та оцінка можливостей МЛ) • 2 з після навчального пакету ресурсів (проект впровадження бізнесу та план дій) Режим: Заняття під керівництвом інструктора / Особисто / Корпоративно Огляд курсу Прикладне машинне навчання для бізнесу - це програма практичного навчання, яка спрямована на те, щоб допомогти фахівцям зрозуміти, оцінити та застосувати машинне навчання (МЛ) для вирішення реальних бізнес-проблем, покращення прийняття рішень, виявлення інсайтів, оптимізації операцій та стимулювання інновацій. Оскільки організації все більше покладаються на стратегії, засновані на даних, керівники бізнесу та фахівці повинні розуміти, як машинне навчання може створювати вимірювану бізнес-цінність. Ця програма заповнює розрив між технічними концепціями та бізнес-додатками, зосереджуючись на тому, як МЛ можна використовувати для покращення прогнозування, обслуговування клієнтів, операційної ефективності, управління ризиками, результативності продажів і стратегічного планування. Учасники вивчатимуть весь цикл машинного навчання, включаючи ідентифікацію бізнес-проблем, підготовку даних, вибір моделі, оцінку продуктивності, врахування питань впровадження та практики управлінь. Програма підкреслює практичні бізнес-додатки, а не складне програмування, що дає можливість учасникам впевнено взаємодіяти з командами з Data Science, оцінювати ініціативи МЛ і виявляти варіанти використання з високою цінністю в їхніх організаціях. За допомогою реальних кейсів, бізнес-симуляцій, прикладів з індустрії, групових вправ і семінарів з впровадження учасники отримають навички, необхідні для перетворення бізнес-проблем на можливості машинного навчання. Наприкінці програми учасники створять план можливостей машинного навчання для бізнесу та 90-денну дорожню карту впровадження МЛ для своєї організації. Чому варто приєднатися до цього курсу? • Зрозуміти машинне навчання з бізнес-перспективи • Визначити можливості машинного навчання з високою цінністю • Дізнатися, як МЛ покращує ухвалення бізнес-рішень • Застосувати прогнозну аналітику до бізнес-проблем • Зрозуміти аналітику клієнтів та моделі прогнозування • Покращити операційну ефективність, використовуючи дані • Оцінити реалістичність та ROI проектів машинного навчання • Співпрацювати ефективно з командами аналітики та Data Science • Побудувати практичні дорожні карти впровадження машинного навчання • Визнання – Сертифікат завершення + 20 кредитів з виконавчої освіти Цілі навчання Учасники зможуть: • Зрозуміти основні поняття та термінологію машинного навчання • Відрізнити штучний інтелект, машинне навчання та прогнозну аналітику • Визначити бізнес-процеси, які підходять для застосування МЛ • Зрозуміти підходи до навчання з наглядом, без нагляду та прогнозного навчання • Оцінити можливості машинного навчання та бізнес-цінність • Тлумачити результати МЛ для прийняття бізнес-рішень • Оцінити ризики, етичні та управлінські питання • Скласти бізнес-кейси для ініціатив машинного навчання • Розробити плани впровадження для організаційної адаптації • Створити структуровану дорожню карту можливостей машинного навчання Цільова аудиторія • Керівники бізнесу та виконавці • Керівники відділів та менеджери • Бізнес-аналітики • Фахівці зі стратегії • Менеджери з операцій • Лідери цифрової трансформації • Менеджери продуктів • Інноваційні команди • Люди, які приймають рішення на основі даних • Фахівці, які оцінюють можливості ШІ та МЛ Сертифікація та кредити Учасники отримають сертифікат про завершення від Skelora Edu Tech разом з 20 кредитами з виконавчої освіти (EEC). Профіль тренера Семінар проводять досвідчені експерти в області машинного навчання, ШІ, аналітики та бізнес-трансформації з великим досвідом впровадження рішень на основі даних у різних галузях. Тренери поєднують технічне розуміння з бізнес-стратегією, щоб учасники отримали практичні та дієві інсайти. Програма зосереджена на реальних бізнес-додатках, плануванні впровадження, створенні стратегічної цінності та адаптації в організації, а не на технічному програмуванні, що робить її дуже актуальною для сучасних бізнес-фахівців. Примітка Переднавчальні та післянавчальні заходи кожен оцінюються на 2 кредиту з виконавчої освіти та створені для зміцнення практичного застосування, готовності до впровадження та довгострокового закріплення знань. Учасники завершать створення бізнес-плану можливостей машинного навчання та 90-денну дорожню карту впровадження МЛ в межах програми.