Бизнес-образование
346 программ
Маркетинг и коммуникации
Управление клиентским опытом и взаимоотношениями
Больше профилей
592 программы
Data Science для руководителей
Всё, что нужно знать руководителю о Data Science, за 2 дня: опытные практики DS и ML расскажут, как связаны бизнес-метрики и метрики машинного обучения.
В корпоративном формате этот интенсив уже прошли более 50 руководителей Росбанка. В открытом формате он проходит раз в год. Не упустите возможность узнать, как машинное обучение может улучшить KPI бизнеса.
Стоимость обучения
60 000 ₽
Продолжительность
2 дня
Формат обучения
Очный
Документ
Удостоверение о повышении квалификации
Говорят, Data Science может быть очень полезен бизнесу. Но чтобы разобраться в Data Science, нужно освоить математику и программирование. А потом взяться за алгоритмы, классические модели машинного обучения и нейросети. У топ-менеджмента никогда нет на это времени.
Хорошая новость — руководителю не обязательно вникать так глубоко: можно нанять специалистов. А чтобы научиться ставить им задачи, пройти двухдневный интенсив «Data Science для руководителей».
Для кого
Руководителей и топ-менеджеров
Вы узнаете, как с помощью data science и машинного обучения оптимизировать бизнес-процессы и как сформулировать для специалиста задачу так, чтобы он вас понял
Отстраивать аналитику компании и отдела
Ставить задачи аналитикам и специалистам по DS
Определять бизнес-метрики и ML-метрики
Проводить вычисления на платформе Rapid Miner
Программа обучения
Мы собрали все самое нужное без лишних технических деталей:
Машинное обучение: как ставить задачи? Как связаны метрики ML и KPI бизнеса? (Евгений Соколов)День 1 | 10:30-12:00
Обзор кейсов
Кофе-брейкДень 1 | 12:00-12:15
Как построить аналитику в компании (Сергей Юдин) День 1 | 12:15-13:45
Какие бывают роли и что они делают? Кого надо нанимать и с чего они должны начать работу?
Длинный перерывДень 1 | 13:45-14:30
Как начать работать с данными и что о них можно узнать сходу? (Дарья Касьяненко)День 1 | 14:30-16:00
Мы рассмотрим инструменты и методы, с помощью которых можно изучить данные, подготовить их и сформулировать тактику работы над DS-проектом.
Продуктовый подход: как сделать выбор между несколькими гипотезами на основе данных? (Людмила Коновалова)День 2 | 10:30-12:00
Как сделать выбор между несколькими гипотезами на основе данных? Провести A/B-тестирование: разбить пользователей на группы и протестировать каждую гипотезу.
Кофе-брейкДень 2 | 12:00-12:15
Чем полезны рекомендательные системы? (Александр Пославский)День 2 | 12:15-13:45
Что такое рекомендательные системы и как они работают? Чем они могут быть полезны?
ОбедДень 2 | 13:45-14:30
Решение реального кейса на данных в Rapid Miner (Ильдус Садртдинов)День 2 | 14:30-16:00
Совместная работа над решением реального кейса на данных на no-code платформе RapidMiner. Для этого даже не понадобится уметь программировать.
Авторы и преподаватели
Соколов Евгений Андреевич
Доцент факультета компьютерных наук
Юдин Сергей
Chief Operations Officer в Яндекс.Кью
Коновалова Людмила Дмитриевна
ML-разработчик в сервисе Big Data, МТС
Пославский Александр
Руководитель группы исследований и разработки в Дзене
Касьяненко Дарья Алексеевна
Эксперт, старший преподаватель факультета компьютерных наук
Садртдинов Ильдус
Исследователь Центра глубинного обучения и байесовских методов факультета компьютерных наук
Формат обучения
Два дня очных занятий в небольшой группе с перерывами на знакомство и обсуждение
Стоимость и условия
60 000 ₽
стоимость курса
Документ, который Вы получите
Удостоверение о повышении квалификации при успешном завершении обучения
Преимущества
Наши преподаватели работают в крупных IT-компаниях, банках и инновационных стартапах. Они расскажут, как решать задачи, с которыми они сами сталкиваются в индустрии
Нам доверили корпоративное обучение Альянс искусственного интеллекта, Райффайзен Банк, Тинькофф Банк, Росбанк, Lamoda, ООО «Газпромнефть НТЦ»
По окончании программы вы получите удостоверение о повышении квалификации
Где проходят занятия?
Вы будете учиться в главном корпусе Вышки – на Покровском бульваре.
Контакты
Основной адрес
Телефон
Электронная почта
На звонки и письма отвечаем в рабочее время: понедельник — суббота, 11:00 – 19:00
