Для руководителей МТИ проведен вебинар "Data Science": 11:30, 30 Апреля 2021 года - новости на сайте gurk.kz

Для руководителей МТИ проведен вебинар "Data Science"

Для руководителей МТИ проведен вебинар

Для руководителей МТИ проведен вебинар "Data Science"

В Министерстве торговли и интеграции проведен вебинар на тему «Data Science для руководителей», который провели специалисты технологического консультирования KPMG в Казахстане и Центральной Азии (Константин Аушев, Асель Комышева, Наталия Александрова, Аспандияр Нуриманов). На вебинаре были освещены основные техники и методы анализа данных при внедрении проектов цифровизации и Big Data, а также основные факторы при создании и поддержке команды по аналитике данных.

На практическом примере были показаны основные шаги реализации проектов в области данных. Полученные знания участники вебинара будут применять в текущих проектах в области данных, правильно выстраивать гипотезы, оценивать критерии успешности проектов, избегать распространенных ошибок при анализе данных, приводить команду специалистов по анализу данных к успеху и “идеальному” опыту работы с данными.



Источник: Министерство торговли и интеграции Республики Казахстан


Подписывайтесь на наш Telegram канал, и будте в курсе всех важных событий, вот ссылка - https://t.me/gurkkz

gurk.kz
<p align="justify">В Министерстве торговли и интеграции проведен вебинар на тему &laquo;Data Science для руководителей&raquo;, который провели специалисты технологического консультирования KPMG в Казахстане и Центральной Азии (Константин Аушев, Асель Комышева, Наталия Александрова, Аспандияр Нуриманов).&nbsp;На вебинаре были освещены основные техники и методы анализа данных при внедрении проектов цифровизации и Big Data, а также основные факторы при создании и поддержке команды по аналитике данных.</p> <p align="justify">На практическом примере были показаны основные шаги реализации проектов в области данных.&nbsp;Полученные знания участники вебинара будут применять в текущих проектах в области данных, правильно выстраивать гипотезы, оценивать критерии успешности проектов, избегать распространенных ошибок при анализе данных, приводить команду специалистов по анализу данных к успеху и &ldquo;идеальному&rdquo; опыту работы с данными.</p>

Еще новости региона

Комментарии