Tartalmaink

Data science módszerek vásárlói viselkedésminták elemzésére 2.0 | Publikus

Feltöltés dátuma : 2022. március 31.

Online Data Science Loupe Digital E-commerce Academy Modellezés Módszertan Technikák
Email Share Tweet Share Follow

Egy tavaly júniusi üzleti esemény során betekintettünk az e-commerce cégek belső adatainak felhasználási lehetőségeibe, különös tekintettel a bonyolultabb (és nagyobb hozzáadott értékű) modellezési eljárásokkal szerezhető információkra. Ez alkalommal pedig belemegyünk a legfőbb modellezési technikák alapjaiba, mint például a prediktív és klaszterezési módszerek, illetve bemutatjuk, milyen tipikus lépésekből áll egy modellezési projekt.

Az időkeretre való tekintettel az előadásban kerüljük a matematikai és programozási alapokat; elsősorban az eljárások mögötti koncepciók megértésére összpontosítunk.

A részvétel díjmentes, de regisztrációhoz kötött!

 

Vajna Balázs

Vajna Balázs

Loupe Digital, Partner, Vezető elemzési tanácsadó

Eredetileg vegyészmérnökként végzett, majd a doktori fokozat megszerzése során fordult az adatbányászat és adatelemzés felé, melyben több, mint 10 év tapasztalattal rendelkezik. Az írországi Oracle-ben és az Accenture-ben eltöltött évek után tanácsadóként folytatta munkáját, és azóta is elsősorban külföldi ügyfelekkel foglalkozik. Két éve vált munkája fókuszpontjává, és fő szenvedélyévé, a webes és digitális marketing adatok feldolgozása, elemzése és modellezése. 2019 tavasza óta partner és vezető elemzési tanácsadó a Loupe Digital kötelékében. Ügyfélkörét elsősorban (de nem kizárólag) bankok, e-commerce és közepes méretű B2B cégek teszik ki.

Szakmai partnerek

Data science módszerek vásárlói viselkedésminták elemzésére 2.0 | Publikus

Feltöltés dátuma : 2022. március 31.

Online Data Science Loupe Digital E-commerce Academy Modellezés Módszertan Technikák
Email Share Tweet Share Follow

Ajánlott videók

The anatomy of autonomous driving projects | Publikus

Iparvállalatok AI-osítása – Mapei esettanulmány interjú | Publikus

Developer Experience: A fejlesztői élmény szerepe a hatékony vállalati működésben | Publikus

AI x Low-Code: A vállalati applikációfejlesztés evolúciós ugrása | Tagoknak

Csökkenő vállalati költségek, gyorsabb digitalizáció: Low-Code szakértői interjú | Tagoknak

A feldolgozóipar digitális kihívásai: a szigetszerű rendszerektől az egységes adatfolyam megvalósításáig | Tagoknak

Nagyvállalati költözés a felhőbe: MBH esettanulmány és tanulságok | Publikus

Építs saját AI ügynököt! | Tagoknak

Digitalizáció a vegyiparban: Sajátos iparági akadályok és megoldási stratégiák | Tagoknak

A jó hibrid felhő stratégia ismérvei | Tagoknak

Ajánlott videók

Kapcsolódó vállalati képzések

Agile képzések

Agilis képzések

Gyakorlatorientált képzések az agilis szemléletmódról és a Scrum módszertanról.

Data Science

1 napos és 48 órás data science képzések: gépi tanulás, adatelemzés, data science technikák Python alapokon.

Artificial Intelligence

Alap és haladó képzések a mesterséges intelligencia alkalmazási területeiről és gyakorlati alkalmazásáról.

Ajánlott események

Digitális akadálymentesség szabályozás: Sok vállalatnak fog fájni!


Digitális akadálymentesség Hozzáférhetőség IT Jog Megfelés Megoldás Szabályozás Válaszok