Онлайн-курс – сертифицированная профессиональная стажировка по сквозной практике в Институте SAS.

Подробное руководство по транспортировке и запуску обучающейся машины. Программа затрагивает самые передовые методы и основные методы ведения бизнеса и предназначена как для учащихся бизнес-уровня, так и для экспертов в области технологий.

Suggested by: Coursera (What is Coursera?)

Professional Certificate

начиная

No prior knowledge required

Time to complete the course

7-day free trial

No unnecessary risks

Skills you will acquire in the course

  • Прогнозный анализ
  • Этика искусственного интеллекта
  • искусственный интеллект (ИИ)
  • Наука о данных
  • машинное обучение
  • Стратегия и лидерство в машинном обучении
  • Алгоритмы машинного обучения (ML)

What you will learn in the course

Courses for which the course is suitable

  • Руководитель проектов в области машинного обучения
  • Менеджер по продукту в сфере машинного обучения
  • Менеджер технологических проектов
  • Начинающий специалист по данным
  • Консультант в области машинного обучения
  • Менеджер по технологической стратегии
  • Менеджер по развитию бизнеса в сфере передовых технологий
  • Менеджер по технологическому маркетингу
  • аналитик данных
  • Руководит командой разработчиков в области машинного обучения.

Стажировка – серия курсов из трех частей.

Машинное обучение трансформирует отрасли и меняет мир. Журнал Harvard Business Review называет ее «самой важной технологией нашего века».

Хотя существует множество практических курсов для технологов, почти нет курсов, предназначенных для бизнес-лидеров в области машинного обучения — этот недостаток заметен, поскольку успех в машинном обучении зависит не только от технического понимания, но и от уникальных практик управления проектами.

Заполнив этот пробел, этот курс дает вам возможность извлечь пользу из машинного обучения. Он предоставляет весь необходимый вам опыт, включая основные технологии и бизнес-сторону.

Зачем вовлекать обе стороны?

  • Потому что обе стороны должны это понять!
  • Сюда входят все, кто руководит проектами машинного обучения или участвует в них.

без практической работы

Эта специализация предназначена как для руководителей бизнеса, так и для специалистов по обработке данных, делающих свои первые шаги, и обеспечивает всесторонний и всесторонний охват.

Но учащиеся технических специальностей должны пересмотреть свое мнение. Прежде чем приступить непосредственно к практической работе, как это делает большинство «квантов», вам следует учитывать одну вещь: учебная программа дает дополнительные знания, которые должен получить каждый выдающийся технолог.

чему ты научишься

  • Как работает машинное обучение?
  • Как сообщить о рентабельности инвестиций и ее прогнозируемых результатах
  • Лучшие практики управления проектом машинного обучения
  • Советы и технические инструменты
  • Как избежать серьезных ошибок
  • Действительно ли искусственный интеллект придет или это миф?
  • Риски для социальной справедливости, которые создает машинное обучение

Практический учебный проект

Задачи по решению проблем: подготовка уникального предложения, построение прогнозной модели вручную в Excel или Google Sheets, чтобы проиллюстрировать, как она улучшается, и многое другое (упражнений с использованием программного обеспечения машинного обучения не будет).

Нейтралитет к поставщикам

Эта стажировка включает в себя несколько презентаций программного обеспечения, демонстрирующих машинное обучение в действии с использованием продуктов SAS. Однако учебная программа нейтральна и универсальна. Полученные знания применимы независимо от того, какое программное обеспечение машинного обучения вы выберете для работы.

Глубокий, но доступный

Курс читает опытный лидер отрасли, завоевавший преподавательские награды, будучи профессором Колумбийского университета, и эта специализация считается одной из самых глубоких, увлекательных и доступных в контексте машинного обучения.

Как университетский курс

Эти три курса также подходят для студентов колледжей, а также для тех, кто планирует или уже учится по программе MBA. По широте и глубине эта стажировка сравнима с полным семестровым курсом MBA или курсом повышения квалификации.

Details of the courses that make up the specialization

Сила машинного обучения: улучшение бизнеса, накопление кликов, борьба с мошенничеством и отказ от разведенных клиентов

Курс 1 • 14 часов • 4,8 (146 оценок)

Детали курса
чему ты научишься
  • Примите участие в развертывании машинного обучения
  • Определите потенциальные варианты применения машинного обучения, которые могут принести пользу вашей организации.
  • Отчет о прогнозной эффективности машинного обучения и прибыли, которую оно генерирует
  • Понимание потенциала машинного обучения и избежание ложных обещаний об «искусственном интеллекте»
навыки, которые вы приобретете
  • Категория: Прогнозная аналитика
  • Категория: Этика искусственного интеллекта
  • Категория: Искусственный интеллект (ИИ)
  • Категория: Наука о данных
  • Категория: машинное обучение

Запуск машинного обучения: операционный успех с руководством высшего уровня в области машинного обучения

Курс 2 • 13 часов • 4,8 (76 оценок)
Детали курса
чему ты научишься
  • Применение машинного обучения: определите возможности, с помощью которых машинное обучение может улучшить маркетинг, продажи, финансовый кредитный рейтинг, страхование, обнаружение мошенничества и многое другое.
  • Планирование машинного обучения: определение того, как машинное обучение будет интегрировано и развернуто, включая требования к персоналу и данным.
  • Сертификация ML: прогнозирование эффективности проекта машинного обучения и его внутренняя продажа, при этом получая поддержку от коллег.
  • Управление ML: управление проектом машинного обучения, от производства прогнозных моделей до их запуска
навыки, которые вы приобретете
  • Категория: Прогнозная аналитика
  • Категория: Искусственный интеллект (ИИ)
  • Категория: Наука о данных
  • Категория: машинное обучение
  • Категория: Стратегия и управление машинным обучением

Машинное обучение под капотом: советы, приемы и приемы

Курс 3 • 17 часов • 4,9 (64 оценки)
Детали курса
чему ты научишься
  • Участие в применении машинного обучения, помощь в выборе технических подходов и их оценке.
  • Интерпретация модели прогнозирования для менеджера, объяснение того, как она работает и где находится прогноз
  • Как избежать распространенных технических ошибок машинного обучения
  • Фильтрация прогнозной модели с учетом предубеждений в отношении защищенных групп, т. е. этики ИИ.
навыки, которые вы приобретете
  • Категория: Прогнозная аналитика
  • Категория: Искусственный интеллект (ИИ)
  • Категория: Наука о данных
  • Категория: машинное обучение
  • Категория: Алгоритмы машинного обучения (ML)