Добавить в календарь 05.10.2018 19:00 05.10.2018 22:00 Europe/Moscow Анализ данных и машинное обучение для менеджеров продуктов

Data Driven Product Management – основа работы любого менеджера продукта. Источники данных, воронки, метрики, digital-аналитика, машинное обучение, – инструменты, которые помогают регулярно измерять практически любой аспект бизнеса и принимать решения на основе данных. Довольны ли вы своим умением анализировать объёмы данных? Можете ли легко вычленить главные критерии из множества, ориентироваться на них и отстаивать свою позицию аргументированно? Немногие прошли подготовку по аналитике данных и допускают много досадных ошибок. Этот семинар представляет собой практическое введение в концепции и принципы аналитики данных.

Спикеры:

  1. Елена Серегина. 5 советов по анализу данных для продакт-менеджера, которые реально работают.
  2. Александр Белугин. Машинное обучение, data science и цифровая трансформация. Практические аспекты.
Москва, ул. Трифоновcкая, д.57, стр. 1

Анализ данных и машинное обучение для менеджеров продуктов

Дата проведения: 05.10.2018. Начало в 19:00

Место проведения: Москва , ул. Трифоновcкая, д.57, стр. 1

Будь в курсе всех мероприятий по теме Big Data
  • Анонс
  • Программа
  • Участники
  • Спикеры

Data Driven Product Management – основа работы любого менеджера продукта. Источники данных, воронки, метрики, digital-аналитика, машинное обучение, – инструменты, которые помогают регулярно измерять практически любой аспект бизнеса и принимать решения на основе данных. Довольны ли вы своим умением анализировать объёмы данных? Можете ли легко вычленить главные критерии из множества, ориентироваться на них и отстаивать свою позицию аргументированно? Немногие прошли подготовку по аналитике данных и допускают много досадных ошибок. Этот семинар представляет собой практическое введение в концепции и принципы аналитики данных.

Спикеры:

  1. Елена Серегина. 5 советов по анализу данных для продакт-менеджера, которые реально работают.
  2. Александр Белугин. Машинное обучение, data science и цифровая трансформация. Практические аспекты.