Курсы по оптимизации бизнес процессов Борисполь

Оптимизация линейной регрессии: выбор наилучших параметров и гиперпараметров.... Курс розрахований на аналітиків Python, які вивчають машинне навчання. В курсі розглядаються теоретичні та практичні аспекти використання лінійної регресії для передбачення числових показників споживання енергії ASHRAE в конкурсі на Kaggle. Курс складається з двох частин. У першій частині розглядаються всі етапи роботи з даними, від постановки задачі до роботи з моделями машинного навчання для мінімізації помилки передбачення. У другій частині курсу розглядаються практичні аспекти аналізу даних, включаючи ETL-процес, EDA, лінійну регресію, оптимізацію та ансамблювання моделей. Курс містить 7,5 годин відео та надає повний пожиттєвий доступ до матеріалів. Також передбачений сертифікат про успішне завершення курсу.

Внимание: для доступа к курсам ITtensive на Udemy напишите, пожалуйста, на [email protected] с названием курса или группы курсов, которые хотите пройти.Это завершающий курс программы Машинное обучение от ITtensive., В этом курсе мы разберем 3 задачи обучения с подкреплением:1. Игра в крестики-нолики на доске 3x3. Запрограммируем среду, условия выигрыша и обучим простых и не очень агентов (игроков) сводить игру к ничье. На примере базовых стратегий рассмотрим работу уравнения Беллмана, Q-обучения и обучения с преследованием.Используя различные стратегии, включая эпсилон жадные и оптимизированные эпсилон жадные, сравним их эффективность при игре друг с другом.Проект: разработка собственного выигрышного агента для игры в крестики-нолики.2. Задача балансировка тележки в физическом окружении. Используем CartPole AI Gym и научимся балансировать тележку в зависимости от данных сенсоров. Изучим принципы построения нейросети обучения с подкреплением (DQN = Deep Q-Network) и используем ее для ускорения и стабилизации процесса обучения.Сравним обучение агента на случайных процессах, на изучении распределения состояний среды (априорные и постериорные вероятности), на эмуляции кратковременной и долговременной памяти агента, разберем проблемы обучения и оптимизации полносвязной нейросети.Проект: разработка оптимизированной DQN для балансировки тележки.3. Игра в блекджек (21 очко). Используем окружение AI Gym для расчета оптимальных ходов при игре в Блекджек. Используем методы Монте-Карло, включая одиночные и множественные касания, единую и разделенную политики, а также оптимизацию исследовательских стартов.Визуализируем оптимальную политику поведения агента через изоповерхности в пространстве состояний среды.Проект: расчет оптимальной стратегии игры в блекджек.

Рассчитывать величину хранимого товара в зоне комплектации; Проводить АВС анализ для выработки решений по... Курсы менеджеров широкого профиля - это комплексная профессиональная подготовка по направлениям: маркетинг. менеджмент, реклама, продажи, персонал, логистика. Этот курс уникален тем, что позволяет получить образования по пяти специальностям: менеджер по персоналу, менеджер по рекламе, менеджер по продажам, менеджер по маркетингу, менеджер по логистике.

Работа с данными — уже не удел гигантов, а необходимость любого успешного бизнеса. Ориентироваться, как получить из данных ценность должен любой менеджер. После курса вы сможете самостоятельно написать простые SQL запросы, составить отчеты в Power BI, или же сделать прототип DS проекта, а потом войти в большую команду.

Рабочими BPM-инструментами и мировыми практиками по моделированию бизнес-процессов будет делиться эксперт-практик Георгий Ржавин.

Очистка данных и оптимизация потребления памяти. Кластеризация данных и метод ближайших соседей.... Курс розрахований на аналітиків Python, які вивчають машинне навчання. У курсі розглядаються фундаментальні та прикладні підходи до класифікації даних з використанням машинного навчання для страхового скорингу Prudential в змаганні на Kaggle. Курс складається з двох частин. У першій частині розглядаються всі етапи роботи з даними, від видів задач та їх постановки до роботи з моделями машинного навчання для мінімізації помилок передбачення. У другій частині на практиці розглядаються метрики класифікації, очищення даних, кластеризація даних, метод ближніх сусідів, метод опорних векторів, дерево прийняття рішень, градієнтний бустинг, ансамбль стекінгу для голосування та вибору кращого результату. Курс містить 9 відеоуроків, повний пожиттєвий доступ та сертифікат.

бухгалтерскую, налоговую и управленческую отчетность ✅ Записывайся на онлайн-курс Елены Ксенич до 21 апреля ✅ Бизнес-школа... Вы любите работу с цифрами, но сидеть над бухгалтерскими отчетами всю жизнь — не предел мечтаний. Если вы хотите сделать шаг вперед и открыть для себя новые перспективы, пора осваивать смежные области знаний: менеджмент, создание учетной политики, систематизацию и автоматизацию отчетности. Этому вас научит Елена Ксенич — главный бухгалтер в Kyivstar.

Внимание: для доступа к курсам ITtensive на Udemy напишите, пожалуйста, на [email protected] с названием курса или группы курсов, которые хотите пройти.Работа с большими данными и задачами искусственного интеллекта требует особого подхода - подхода машинного обучения. В этом курсе мы последовательно пройдем все этапы работы с данными: от видов задач и их постановки до работы с моделями машинного обучения для минимизации предсказательной ошибки.Дополнительно рассмотрим фундаментальные основы построения моделей машинного обучения, базовые метрики и наиболее простые модели – линейную и логистическую регрессии.В курсе изучается:Классификация задач машинного обучения.Процесс машинного обучения: ETL, EDA, подготовка данных, обучение модели.Особенности обучения модели: выборки, переобучение и гиперпараметры.Оптимизация гиперпараметров жадным поиском, через гиперкуб и парзеновские деревья.Отличия переобученной модели и недообученной, практики оптимального обучения.Работа с форматов хранения данных - HDF5.«Проклятье» большой размерности.Подходы к простым моделям машинного обучения: метод максимального правдоподобия и метод наименьших квадратов, среднеквадратичная ошибка.Подходы к заполнению пропусков в данных: интерполяция и экстраполяция.Метрики задач регрессии: эвклидово расстояние, расстояние городских квадратов, Чебышева и Минковского.Линейная регрессия с регуляризацией и без.Изотоническая регрессия.Критерии выбора сложности модели: BIC и AIC.Линеаризуемая и полиномиальная регрессия.Логистическая регрессия.После завершения курса вы сможете организовывать процесс разработки моделей машинного обучения и перейти к более глубокому и прикладному изучению тему машинного обучения.Курс является вводным (базовым) и подойдет широкому кругу слушателей: от руководителей до разработчиков.Основные задачи машинного обучения:1) Задача регрессии – прогноз на основе выборки объектов с различными признаками. На выходе должно получиться вещественное число (2, 35, 76.454 и др.), к примеру цена квартиры, стоимость ценной бумаги по прошествии полугода, ожидаемый доход магазина на следующий месяц, качество вина при слепом тестировании.2) Задача классификации – получение категориального ответа на основе набора признаков. Имеет конечное количество ответов (как правило, в формате «да» или «нет»): есть ли на фотографии кот, является ли изображение человеческим лицом, болен ли пациент раком.3) Задача кластеризации – распределение данных на группы: разделение всех клиентов мобильного оператора по уровню платёжеспособности, отнесение космических объектов к той или иной категории (планета, звёзда, чёрная дыра и т. п.).4) Задача уменьшения размерности – сведение большого числа признаков к меньшему (обычно 2–3) для удобства их последующей визуализации (например, сжатие данных).5) Задача выявления аномалий – отделение аномалий от стандартных случаев. На первый взгляд она совпадает с задачей классификации, но есть одно существенное отличие: аномалии – явление редкое, и обучающих примеров, на которых можно натаскать машинно обучающуюся модель на выявление таких объектов, либо исчезающе мало, либо просто нет, поэтому методы классификации здесь не работают. На практике такой задачей является, например, выявление мошеннических действий с банковскими картами.

Какие бывают бизнес-модели. Canvas для бизнес-модели. CAC и LTV.... Ви — PM, BA або маркетолог, і вам тісно на своїй посаді? Розробляєте свій продукт або зовсім нещодавно потрапили на позицію Product Manager-а і хочете дізнатися правильний алгоритм виведення продукту на ринок? Курс ProductMan дає практичні навички з маркетингу, дизайн-мислення, UX research, фінансів, перевірки гіпотез та аналізу метрик.

Составьте полное представление про онлайн-маркетинг — от PPC до UX. Освойте digital-инструменти. Продвигайте ваш бизнес онлайн.

Курс включает в себя множество тем которые помогут участникам курса развить навыки управления продажами и повысить эффективность работы своего отдела. Основные задачи курса включают в себя разработку стратегии продаж и маркетинга, оптимизацию бизнес-процессов в отделе продаж, работу с персоналом, включая систему оплаты труда и мотивацию, а также изучение ключевых факторов успеха в управлении продажами. Курс также включает в себя изучение всех элементов работы отдела продаж. Участники курса также научатся планированию, организации, мотивации, контролю и обучению персонала, а также методикам формирования пулов, тайм-менеджменту и улучшению психологического микроклимата в отделе. Курс включает в себя практические упражнения, которые помогут участникам разработать план действий и улучшить работу своего подразделения. В результате прохождения курса участники будут знать, что делать, как делать и когда это делать, чтобы росту продаж их отдела не мешали даже сезонность и кризисы.

На курсе вы научитесь проводить финансовое моделирование отдельных бизнес-процессов, корректировать финансовый... Мы подготовили курс для действующих и будущих финансовых директоров. Вместе с финансовым директором с 20-летним опытом вы разберетесь с анализом, бюджетированием и риск-менеджментом на практике.

Специализируется на автоматизации и оптимизации процессов.... На цьому курсі ви навчитеся мові запитів SQL та дизайнувати бази даних. Курс включає в себе вивчення синтаксису SQL, створення, змінення та видалення даних та таблиць, індекси, складні запити та повнотекстовий пошук, вкладені запити. Курс містить 60 окремих уроків, 13 практикумів, 7 самостійних робіт для закріплення матеріалу та 30 задач-тренажерів. Вашим курсовим проектом буде дизайн бази даних для веб-додатка.

Курс по Objective and Key Results (OKR) предназначен для владельцев бизнеса, которые хотят увеличить эффективность своей компании. Вы узнаете, что такое метод OKR, какие у него преимущества перед KPI, как его использовать в своей компании, почему его выбрали мировые лидеры Google и LinkedIn. Курс поможет вам научиться выбирать и приоритезировать цели, а также внедрять метод OKR в компанию. Лектор курса Константин Коптелов, OKR coach, основатель Sverh и Eazzy, MBA, TEDx спикер, ментор бизнес-инкубаторов RadarTech и LeaderShip, спикер конференций по управлению продуктами и проектами. Курс состоит из 5,5 часов видео, 2 статей и 1 практического теста. Вы получите полный пожизненный доступ к курсу и сможете получить сертификат об окончании.

Если интернет-магазин приносит больше проблем, чем удовольствия и прибыли – что-то идет не так. При слаженной работе продажи растут, расходы окупаются, новые клиенты идут беспрерывным потоком, а маркетинговые процессы работают на автомате. Хотите так же? На курсе «E-commerce» преподаватели-практики по-полочкам раскладывают все составляющие успешного интернет-магазина и высоких конверсий. Ноль нудной теории – максимум работы по реальным, в том числе, вашим собственным кейсам. С первого занятия вы начнете внедрять новые приемы, чтобы уже к концу курса существенно поднять показатели.