Приветствуем!
Вы на канале про Data Driven культуру, который бережно и старательно ведёт команда российского BI продукта Analytic Workspace.
Но мы не будем рассказывать здесь про наш продукт и нахваливать его, хотя нам есть чем хвастать 😉
Здесь мы делимся информацией из мира больших и малых данных — из мира, в который мы ежедневно окунаемся.
Про что мы здесь пишем:
— Интересные примеры визуализаций.
— Дата сторителлинг.
— ML в BI. BI без ML. ML без BI.
— Кейсы из практики внедрения (как удалось объединить необъединяемое, например).
— Культура DD в общем смысле.
— Тренды на рынке BI.
— Статистика с рынка BI: рост/падение популярности профессии, профиль специалиста и т.п.
— Что почитать.
— Где и чему учиться.
Для удобной навигации используем теги:
#новичкам – знания, точно полезные для тех, кто только погружается в тему.
#профи – информация для тех, кто уже в теме BI.
#ru_bi – информация из мира российских BI.
#визуал – пример классного (или страшного) дашборда.
#практика – примеры из практики, датасеты и прочее.
#мнение – оно и есть мнение.
#технологии – о технологиях в BI.
#статья – полезная статья из мира данных.
#книга – рекомендация книги.
#интервью – интервью с представителями отрасли.
#история – интересная история из мира данных.
#жиза – смешные и не очень зарисовки из Data Driven будней.
#дайджест – подборка ссылок на полезное, увиденное нами.
#мероприятия — анонс или запись классного мероприятия.
#знания — ценные знания из мира данных.
———————————
analyticworkspace.ru — это наш сайт.
@awcommunity — сообщество взаимопомощи специалистов, которые работают с Analytic Workspace.
Вы на канале про Data Driven культуру, который бережно и старательно ведёт команда российского BI продукта Analytic Workspace.
Но мы не будем рассказывать здесь про наш продукт и нахваливать его, хотя нам есть чем хвастать 😉
Здесь мы делимся информацией из мира больших и малых данных — из мира, в который мы ежедневно окунаемся.
Про что мы здесь пишем:
— Интересные примеры визуализаций.
— Дата сторителлинг.
— ML в BI. BI без ML. ML без BI.
— Кейсы из практики внедрения (как удалось объединить необъединяемое, например).
— Культура DD в общем смысле.
— Тренды на рынке BI.
— Статистика с рынка BI: рост/падение популярности профессии, профиль специалиста и т.п.
— Что почитать.
— Где и чему учиться.
Для удобной навигации используем теги:
#новичкам – знания, точно полезные для тех, кто только погружается в тему.
#профи – информация для тех, кто уже в теме BI.
#ru_bi – информация из мира российских BI.
#визуал – пример классного (или страшного) дашборда.
#практика – примеры из практики, датасеты и прочее.
#мнение – оно и есть мнение.
#технологии – о технологиях в BI.
#статья – полезная статья из мира данных.
#книга – рекомендация книги.
#интервью – интервью с представителями отрасли.
#история – интересная история из мира данных.
#жиза – смешные и не очень зарисовки из Data Driven будней.
#дайджест – подборка ссылок на полезное, увиденное нами.
#мероприятия — анонс или запись классного мероприятия.
#знания — ценные знания из мира данных.
———————————
analyticworkspace.ru — это наш сайт.
@awcommunity — сообщество взаимопомощи специалистов, которые работают с Analytic Workspace.
Друзья, ловите запись эфира Данные и ИИ: что реально применяется, а что пока нет
Мы успели обсудить многое:
https://www.youtube.com/watch?v=7LzdQdME8Sc
Что удалось обсудить:
2:10 - Тренды, термины и смыслы: большие данные (Big Data), Business Intelligence (BI), искусственный интеллект (ИИ)
8:15 - Уровень развития ИИ на сегодняшний день
11:10 - Тренд популяризации ИИ. Предпосылки развития ИИ: накопленные данные, математические алгоритмы, технологии
13:20 - Роли и уровни специалистов для развития и разработки ИИ внутри бизнеса
19:00 - Предпосылки и механики выстраивания ИИ внутри компаний
24:00 - Чем отличается Data Scientist от BI-аналитика
27:10 - Чем отличается Искусственный интеллект от машинного обучения
33:10 - Как понять, когда в компании пора внедрять ИИ. Станет ли ИИ реальным рыночным преимуществом. Давление инфополя.
39:50 - Алгоритмы тестирования ИИ
44:50 - Как происходит обучение математических алгоритмов ИИ
И как говорится: ставьте лайки видео, подписывайтесь на канал в YouTube, чтобы не пропустить новые эфиры и не только их.
#интервью #мероприятия
Мы успели обсудить многое:
https://www.youtube.com/watch?v=7LzdQdME8Sc
Что удалось обсудить:
2:10 - Тренды, термины и смыслы: большие данные (Big Data), Business Intelligence (BI), искусственный интеллект (ИИ)
8:15 - Уровень развития ИИ на сегодняшний день
11:10 - Тренд популяризации ИИ. Предпосылки развития ИИ: накопленные данные, математические алгоритмы, технологии
13:20 - Роли и уровни специалистов для развития и разработки ИИ внутри бизнеса
19:00 - Предпосылки и механики выстраивания ИИ внутри компаний
24:00 - Чем отличается Data Scientist от BI-аналитика
27:10 - Чем отличается Искусственный интеллект от машинного обучения
33:10 - Как понять, когда в компании пора внедрять ИИ. Станет ли ИИ реальным рыночным преимуществом. Давление инфополя.
39:50 - Алгоритмы тестирования ИИ
44:50 - Как происходит обучение математических алгоритмов ИИ
И как говорится: ставьте лайки видео, подписывайтесь на канал в YouTube, чтобы не пропустить новые эфиры и не только их.
#интервью #мероприятия
YouTube
ИИ и данные: что реально применяется, куда смотреть бизнесу, как повысить эффективность за счёт ИИ
Смотрите запись первой из цикла встреч в прямом эфире на нашем телеграм-канале "Data-Driven культура" (https://tttttt.me/awbi_ru ) с экспертами из мира Data Driven, посвященную теме Искусственного интеллекта (ИИ).
Обсуждаем:
— Текущие тренды: BI + ИИ, Данные +…
Обсуждаем:
— Текущие тренды: BI + ИИ, Данные +…