Prezentacje w ramach przedmiotu obejmują przegląd komercyjnego wykorzystania wybranych metod z obszaru Data Science i Big Data, w szczególności następujące zagadnienia:
Data Science jako proces
Rola Data Science w firmie, Kompetencje i narzędzia Data Science, Zarządzanie procesem analityki danych, Wnioskowanie na podstawie danych, Rodzaje problemów analitycznych i modeli, Projektowanie eksperymentu i prezentacja wyników.
Wyzwania w pracy Data Scientist w organizacji
Błędy poznawcze w prezentacji i wizualizacji danych, Błędy poznawcze w zbieraniu i przygotowywaniu danych, Walka z manipulacją, Pozyskiwanie danych w organizacji, Ograniczenia prawne i formalne w pracy z danymi, Moralne aspekty pracy z danymi
Rekomendacja i personalizacja w serwisach internetowych
Systemy rekomendacji/personalizacji danych. Learning to rank - jak nauczyć wyszukiwarkę rankingowania? Jak zbierać informacje o użytkownikach serwisów internetowych?
Analityka Big Data w banku
Rodzaje danych gromadzonych przez banki. Źródła danych zewnętrznych, Architektura klastra Hadoop na przykładzie mBanku, Przykłady analiz z wykorzystaniem metod Big Data (Hive/Spark), Techniki oraz przykłady wizualizacji danych (R Shiny), Rys regulacyjny dotyczący przechowywania i przetwarzania danych dotyczących klientów oraz potencjalnych klientów.
Wykorzystanie zasobów informacji niestrukturalnej w dużych przedsiębiorstwach
Architektura informacji, Architektura systemów wyszukiwania Przetwarzania języka naturalnego, Podstawowe zastosowania biznesowe w przedsiębiorstwach: zarządzanie wiedzą, portal dostępu do informacji, aplikacje specjalizowane oparte na sinikach wyszukiwania.
- Prowadzący: Dominik Batorski
- Prowadzący: Robert Bembenik
- Prowadzący: Marcin Choiński
- Prowadzący: Jakub Nowacki
- Prowadzący: Paulina Sanak-Listwan
- Prowadzący: Ryszard Tuora
- Prowadzący: Robert Bembenik