Data Science та АІ: як працювати ефективно в нових реаліях
Магістратура Neoversity
матимете європейський диплом, власний стартап і нетворкінг з лідерами галузі.
Lead Data Scientist & ML Operations Engineer в RBC Group
Що ви дізнаєтесь
03:50 — Проблема AI: неможливість вирішити проєкт без розуміння всіх етапів (життєвий цикл DS).
06:55 — Парадигма: ML генерує правила, а не слідує їм.
09:57 — Ключовий виклик: якість та доступність даних (80% роботи).
13:50 — Реальність бізнесу: лише 12-21% нетехнологічних компаній інтегрували ML/AI.
18:48 — Хайп LLM: прорив відбувся на стику Deep Learning та NLP (трансформери).
23:55 — База знань: «золотий стандарт» технологій (Pandas, Scikit-learn) є ключовим, а не хайп.
30:39 — Цінність ML: прогнозування продажів допомагає уникати збитків.
Схожі відео
AI-агенти: RAG vs Fine-Tuning
Data Scientist у Data Science UA, викладач Neoversity
АІ в бізнесі: інтеграція LLM у продукти
Data Scientist у Data Science UA, викладач Neoversity
Застосування методів ML: від розпізнавання рослин до прогнозування цін на житло
Data Scientist, Machine Learning Engineer на Upwork
Машинне навчання та персоналізація: як створюють рекомендації
Lead Data Scientist & ML Operations Engineer в RBC Group
Еволюція розвитку Computer Vision: історія від найперших рішень до сучасних
Data Scientist у Data Science UA, викладач Neoversity
Бронюйте консультацію з освітнім фахівцем та отримайте детальну програму навчання
