您的資料科學團隊可以使用 IBM Data Science 平台上提供的各種工具和技術來協助多個部門。在此示範中,瞭解資料科學如何幫助調整預測模型,預測理賠員部署和詐欺索賠。

從 Gartner 瞭解資料科學和機器學習如何提供商業成果

您將會獲得:

  • 推動成功資料科學專案的要訣
  • 從機器學習中證明 ROI
  • 對於在數學或統計學方面只具有極少專門知識的資料分析師增強其能力的方法
  • 強大的預測分析使用案例

功能

預測分析

自信地預測接下來會發生的情況,以便為您的組織制定更明智的決策。IBM 是資料科學平台的領導者。

機器學習

IBM 擁有領先的資料科學平台之一,使您能夠輕鬆地跨團隊協作,使用開放程式碼工具,並按企業需要的速度來調整規模。

規範分析

透過解決涉及商業目標與限制之間權衡取捨的複雜優化問題,幫助組織制定更好的決策。

領先的現代資料科學團隊

作者是 Carlo Appugliese
@CAppugliese

雖然資料科學和 AI 在市場上相對而言是新的,但從資料中擷取價值的概念已經存在了一段時間。但時間會改變一切 - 領導者需處理各種不同的工具(具有 Rand Python 的開放程式碼選項,以及如 SAS 和 SPSS 的專屬套件)、技能和技術(機器學習、優化、統計資料等等),以及處理大數據的各種工作負載選項(EDW、Hadoop 等等)。領先的資料科學團隊不簡單 - 許多人不斷詢問要如何能夠馬上將其商業價值最大化。Carlo Appugliese 分享其團隊經驗中的重要洞察,幫助數百家公司提高其資料科學實務,從如何縮短影響時間,到如何從團隊中獲取最佳成果。

Carlo 分享領導一個有效 DS 團隊的六大步驟:

  1. 首先,也是最重要的,是聚焦在您的商業目標和問題上;而不要迷戀技術。不要為了技術而使用技術。
  2. 不要過度分析您嘗試執行的動作。一些最成功的專案就是先做再說。確認您的商業問題/使用案例,成立工作小組,然後執行。
  3. 不要限制您的團隊能夠存取的資料。資料科學家需要探索,有時候他們的方法會根據發現項目而改變。讓您的科學家存取所有資料。
  4. 思考一開始要如何運作您的專案。不要把整個解決方案進行編碼,然後在數位應用程式中重寫模型。以您可以運作的技術來建置解決方案。
  5. 不要害怕使用最新 Python 架構。開放式架構是社群開發的架構,它們已經勝過傳統方法。只需掃描幾個 Kaggle 優勝者:http://blog.kaggle.com/category/winners-interviews/。Python 是領頭羊,所以不要害怕開放程式碼。
  6. 授權您的團隊,讓最年輕的科學家都能使用開放式架構來解決您的商業問題。我最有生產力的其中一些團隊成員在碩士學程中表現出色。
Carlo Appugliese 人員資訊照片

取得免費機器學習入門書

章節包括:

  • 讓機器學習進入情境
  • 實作機器學習的方法
  • 開始使用策略
  • 瞭解機器學習技術
  • 將機器學習方法連結到結果
  • 將機器學習套用至商業需要
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資料科學是否為企業創造價值?

聽聽此預告片中來自 Revelwood、QueBit 和 Liberty Seguros 的資料科學家、分析師和企業領導者說些什麼。

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