商业专业人士无码人工智能 No-Code AI for Business Professionals

为每个人提供人工智能和机器学习!用橙色的画面和毫升模型进行视觉化。

数据是当今世界所有企业和组织的支柱,因此,与数据的互动对获取见解和做出知情决定更加重要。大多数业务团队依靠数据分析或洞见团队来解释数据和产生洞见,这可能导致组织内部效率低下。但是现在的景观发生了巨大的变化!!!到了一个时候,即使是非技术性的角色也需要分析某种形式的数据才能作出决定。问题就在这里出现。从事市场营销、人力资源、运营、销售等工作的人,或少或少拥有技术知识。这些人甚至依靠洞察力团队来获得最小的洞察力。这导致了流程中的效率低下和公司的巨大损失。没有代码的工具,如橙色数据挖掘和图形化,彻底改变了企业处理数据分析和可视化的方式。这些平台使数据科学民主化,使可能没有编程技能的个人能够使用数据科学,从而扩大能够从数据中获得见解的人才库。使用方便用户的拖拽界面,员工可以快速和容易地建立数据工作流,进行复杂的分析,并生成可视化的报告。这种速度和敏捷性对于在快节奏的业务环境中做出及时的、由数据驱动的决策至关重要。此外,易于使用也鼓励跨职能协作,让来自不同部门的团队成员为数据项目贡献自己的专业知识。因此,企业可以更全面地了解其业务、客户行为和市场趋势,而不必投资于广泛的培训或专业人员。此外,这些没有代码的工具提供了一种成本效益高的解决办法,减少了对庞大数据科学家和开发人员团队的需求,同时最大限度地减少了长期维护成本。像橙色和图形这样的平台使组织能够更加依赖数据、敏捷和创新。我们的无代码AI课程使业务专业人员能够独立地做出数据驱动决策,而不必依赖数据团队。

本课程将使您能够通过使用各种拖放工具应用基本统计指标和预测方法,做出更好的业务决策。您将学会分析数据,生成见解,并构建机器电子学习模型,而无需编写单行代码!这个独一无二的课程是为了确保您是最新的最新进展在无代码AI领域。我们的无代码课程涵盖5个章节和2个无代码AI工具。第一节:在根据数据做出决策时使用平均/中等/STDDEV等统计尺度作出决策的艺术。这一节开头和结尾的一个练习向他们展示了知识之间的差异。第2节:以图表为决策依据,提出报告和评估报告中提供的信息(学习拖拽和下降可视化工具,了解哪些图表适合哪些问题,通过了解图表中的偏见来评估报告),展示图表制作能够提供更好见解的情景,如确定库存趋势、区域销售模式等。颜色编码的地图,两个特征之间的关系(等等)。)以个案研究为例,提出需要使用不同类型图表来回答的问题,这些问题将在不同类型图表的表中进行归纳,并在其中每个图表的使用地点进行归纳。第3节:预测未来的机器学习问题类型,评估机器学习模型的性能。了解我们为什么做预测,以及用案例研究解释的一些简单方法是什么,案例研究将讨论基于平均数的简单预测、基于规则的预测、利用机器学习的预测,等等。如果ML是一个很好的选择4:介绍无码工具(橙色)利用案例研究进行预测,在无码工具(如橙色数据挖掘)上建立机器学习模型。通过案例研究,评估由其他人/团队成员创建的ML模型的预测和方法的质量。案例研究将从问题陈述和数据开始,参与者在使用深入学习演示K近邻、决策树、随机森林、逻辑回归、k-手段、分层集群、创建良好机器学习模型的最佳做法时,必须确定目标变量、跳过、选择特征和类型的问题(分类、回归、集群)。第5节:运用无码机器学习工具预测业务问题的深度学习和伦理学评估其他人/团队成员对ML模型的预测和方法的质量创建和使用深入的图像学习模型使用无码工具,如桔色数据明明创建一个深入的文本数据学习模型使用无码工具,如Olange。了解深入学习是如何作为生成性AI的基本基石来熟悉生成性人工智能工具,如ChatGPT和DAl-E。了解对人工智能的伦理关注,以及它如何随着生成性人工智能的出现而变得更加重要。她对基本的统计指标和预测方法有很深的理解,并且有信心在不编写单行代码的情况下有效地应用它们。抓住这个机会成为一个有数据知识的决策者,让我们的课程成为你在这个变革过程中的指南。你的数据驱动的卓越之旅从这里开始,我们等不及看到你的新发现的知识和技能将产生的积极影响。我们理解,实现数据驱动的卓越之路可能是令人畏惧的,充满复杂的算法、庞大的数据集和复杂的可视化。但不要因为你不是一个人。有了正确的工具和指导,你很快就会意识到数据并不是一个障碍,而是一个等待被打开的宝贵资产。记住,你分析的每一个数据点,创建的图表,以及获得的洞察力都有助于更广泛地理解你的组织的目标和挑战。你新发现的技能将使你成为团队的资产,并使你成为组织内变革的催化剂。所以,无论你是初学者还是经验丰富的专业人士,无论你是仅仅是脚湿了脚,还是想提高你的技能,都要拥抱前方的旅程。数据驱动的卓越之路是马拉松,而不是短跑。但你所采取的每一步都是朝着一个更有见识、更有效、更有影响力的未来迈出的一步。我们很高兴能支持你的每一步。不要等待–现在就注册,为你的职业生涯释放无代码人工智能的力量。我们的目标和挑战。你新发现的技能将使你成为团队的资产,并使你成为组织内变革的催化剂。所以,无论你是初学者还是经验丰富的专业人士,无论你是仅仅是脚湿了脚,还是想提高你的技能,都要拥抱前方的旅程。数据驱动的卓越之路是马拉松,而不是短跑。但你所采取的每一步都是朝着一个更有见识、更有效、更有影响力的未来迈出的一步。我们很高兴能支持你的每一步。

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Created by Analytics Vidhya
MP4 | Video: h264, 1280×720 | Audio: AAC, 44.1 KHz, 2 Ch
Genre: eLearning | Language: English + srt | Duration: 45 Lectures ( 4小时 49分钟 ) | Size: 2.7 GB 含课程文件

你将学到的东西
理解数据在现代业务中的关键作用以及数据驱动决策的重要性
授权自己独立地做出数据驱动决策,而不使用诸如图形和橙色数据挖掘之类的代码工具
掌握决策中的平均值、中值和标准差等基本统计尺度
区分各种决策方法及其利弊
通过实际事例认识决策中的共同偏见
了解信心区间和样本偏差与实际插图
利用公共画面和橙色等拖放工具,获得数据准备方面的实际经验
评估报告、图表和可视化以揭示
了解不同类型的机器学习问题、算法和评估指标
探索无码人工智能工具的功能,建立和评估不编码的机器学习模型
创建ML模型(分类、回归和无监督),使用没有单行编码的橙色
获得各种机器学习算法的专业知识,包括KNN、决策树、随机林、逻辑回归、k-手段和分层集群
学习识别创建高质量ML模型的重要特征和最佳实践
深入学习及其在解决商业问题中的应用
探索可选主题,包括使用机器学习图像和无代码工具的文本数据
随时了解生成人工智能工具的最新趋势,包括用于文本生成的Tg-1,以及使用Del-E生成图像
探索围绕人工智能和机器学习的伦理考虑

要求
专业知识
参与实践练习和个案研究的意愿