Академия PwC С нами вы достигнете большего!
Курсы/Анализ данных и применение машинного обучения и искусственного интеллекта

Анализ данных и применение машинного обучения и искусственного интеллекта

О программе

На сегодняшний день данные являются стратегическим активом каждой компании и необходимо уметь извлекать из них выгоду.

Использование технологий анализа данных позволяет получить новые инсайты путем глубокого изучения исторических данных для поиска скрытых закономерностей, оптимизации существующих процессов, прогнозирования будущих событий.

Для получения максимального эффекта от анализа данных необходимо понимать возможность решения поставленных задач на существующих данных. Именно поэтому важно знать основы машинного обучения.

Предлагаемые ниже форматы обучения нацелены на повышение уровня квалификации в методах и технологиях машинного обучения, а также расширение практических навыков применения полученных знаний на практических кейсах.

Форматы обучения по Data Analytics

Мастер-класс (3 часа)
"Основы машинного обучения"

Семинар (2 дня)
"Клиентская аналитика в CRM-системах: Data Mining"

Семинар (2 дня)
"Практическое применение машинного обучения для повышения эффективности бизнеса"



Ключевые эксперты:

Олег Данильченко
Директор,
руководитель центра компетенции по прикладному анализу данных

Олег имеет более 10 лет опыта работы в сфере разработки аналитических приложений и архитектуры. Глубокие знания в области аналитики и машинного обучения позволяют ему успешно решать реальные сложные бизнес задачи. Компетенции и профессиональные интересы:
— Решения по работе с большими данными;
— Гео-аналитика;
— Кредитные риски;
— Клиентская аналитика;
— Прогнозное моделирование;
— Управление эффективностью банков.

Анатолий Поляков
Старший менеджер,
центр компетенции по прикладному анализу данных

Анатолий имеет более 7 лет опыта работы в сфере ИТ. Он всегда ищет подходящие решения, которые работают, повышают ценность и дают представление клиентам, чтобы работа команды была долговременной и принесла положительные изменения для бизнеса клиентов.
Компетенции и профессиональные интересы:
— Машинное обучение;
— Оптимизационные задачи;
— Бизнес-аналитика (BI);
— Управление ИТ-проектами.