Data science, zaawansowana analiza danych, uczenie maszyn, analityka predykcyjna budzą żywe zainteresowanie. Słyszymy o nich coraz więcej i nie bez przyczyny. Podejścia te są motorem innowacji i źródłem przewagi konkurencyjnej we wszystkich dziedzinach biznesu: od marketingu, przez obsługę klienta, szacowanie ryzyka (kredytowego, finansowego, operacyjnego), logistykę, planowanie produkcji i zapewnienie jakości, po zarządzanie zasobami ludzkimi (HR).


Śmiało można powiedzieć, że żyjemy w erze danych: zbieramy i gromadzimy ogromne ilości danych, a wraz z upowszechnieniem Internetu Rzeczy (Internet of Things, IoT) możliwości w tej dziedzinie zdecydowanie się powiększą. Dane dają możliwość doskonalenia procesów i zbrodnią jest pozostawianie ich bezczynnych, a data science pozwala nam zaprząc je do pracy.

Warto stosować zaawansowaną analizę danych, bo daje ona rzeczywiste korzyści. Jednak aby robić to dobrze, potrzebne jest zrozumienie podstawowych pojęć i zależności. Niezwykle ważna jest umiejętność przełożenia pytań i rzeczywistych problemów na język danych, a także przejście w drugą stronę: od modeli do rzeczywistych działań. Z myślą o zaspokojeniu tych potrzeb opracowaliśmy cykl szkoleń praktyczne data science w biznesie:

 

Opis cyklu szkoleń w PDF.