Моё выступление на SmartDev 2023:
https://vk.ru/wall3770377_9030
Категория профиля:
IT и разработка
+2
Николай Меркулов
Муж
• 39 лет
MS Excel
python
power bi
Управление проектами
data science
управление процессами
статистика
анализ данных
sql
машинное обучение
ИИ
AI
управление анализом данных
big data
Лента новостей Николая Меркулова
Мой блог, рассчитанный на руководителей и просто интересующихся, которые хотели бы разобраться в управлении с помощью количественных / математических методов. В основном речь пойдёт о Data Science, как о самом популярном подходе. Но на ней я останавливаться не буду: есть ещё кибернетика, системная динамика, теория игр и так далее. К тому же, для меня Data Science - это способ решить практические проблемы с помощью данных, а не только DS в узком смысле как набор алгоритмов машинного обучения.
https://sponsr.ru/ds_for_managers/
Данный проект нацелен на промежуточный путь между двумя крайностями: чрезмерным углублением в математические детали для технических специалистов и чрезмерно поверхностным изложением материала для руководителей. Промежуточный путь необходим тем, кто хочет понимать как и что работает, как и что лучше использовать для конкретной бизнес-задачи без погружение в технические детали и программирование.
Что и зачем мы делаем — Путь к результату
https://sway.cloud.microsoft/qsjnPmTP5iwQi8IS?ref=Link
Каждый день нам необходимо выполнять много задач, и каждый день нам необходимо решать, какие задачи выполнять. Что важно, а что нет? Как это решить? Идея следующей короткой публикации вытекает из этих простых наблюдений и потребностей. Эти соображения остаются важными не только в нашей повседневной жизни, но и когда необходимо принимать серьезные бизнес-решения. В приложенной презентации обсуждается один из возможных подходов к рациональному и эффективному способу достижения результатов на работе и в повседневной жизни с пошаговым планом действий. Хотя это значительно менее техническая тема, чем те, о которых я обычно пишу, в основе презентации — попытка формализовать подход, который я лично успешно применял, чтобы организовать и руководить командами и функциями анализа данных.
Концепция комбинированной системы анализа данных для бизнеса
https://sway.cloud.microsoft/w7l4ZhzHc8GL3pkw?ref=Link
В этой презентации содержится предложение подхода к организации анализа данных в компании, которое комбинирует сильные стороны как централизации, так и децентрализованного, избегая при этом обычных для этих крайностей проблем, связанных или с оторванностью анализа данных от потребностей бизнеса, или с образованием функциональных колодцев. Обсуждаются также ключевые принципы организации департамента по работе с данными, роль лидера этого департамента и важность создания и поддержания корпоративной культуры, ориентированной на данные. Идеи концепции иллюстрируются с помощью примера бизнес-процесса жизненного цикла аналитической модели и нескольких примеров решения реальных проблем бизнеса. Так как в моей прошлой статье я говорил о применении машинного обучения и данных в банковской и финансовой сфере, примеры, которые я привожу здесь, фокусируются на отраслях ритейла и маркетинга.
В презентации 4 раздела:
1. Видение и миссия
2. Комбинация централизации и децентрализации
3. Функция анализа данных в компании
4. Примеры оценки эффективности анализа данных для бизнеса
Data Science в российских банках: статус и специфика
https://sway.cloud.microsoft/HgMPClP6ORrmNDvG?ref=Link
В этой презентации даётся обзор текущему состоянию и будущим трендам в Data Science, машинном обучении (переходящем в искусственный интеллект) в том виде, в котором они используются в российских банках и финансовых компаниях. Презентация будет полезна тем, кто уже занимается Data Science в банках и ищем новые идеи, тем, кто только хочет найти работу в финансовых компаниях и кому нужен план действий, и руководителям и лидерам таких компаний, которые могут сверить состояние дел с этим обзором.
В презентации 5 разделов:
О банках и финансовых компаниях
Какие задачи можно решить с помощью Data Science
Особенности использования Data Science в банках и финансовых компаниях
Какие данные есть у банков и финансовых компаний
Тренды и будущее