トップ 10 DataHours – 概要
Analytics Vidhya は、データ サイエンス、機械学習、分析に関するインド最大のコミュニティの XNUMX つです。 私たちは常にコミュニティをエコシステムの中心に置いてきました。 ブログや練習問題からコースやハッカソンに至るまで、私たちのコミュニティは長年にわたって積極的に私たちと関わり、データ サイエンス分野の知識を共有し、広めてきました。
コミュニティを念頭に置いて、2022 年の初めに、Analytics Vidhya は「DataHour」と呼ばれる 170 時間のウェビナー シリーズを開始しました。 17,000 以上のセッションを完了し、XNUMX 人以上の参加者がセッションを利用しました。 業界のトップリーダーがこれらのセッションを実施し、AI、ブロックチェーン、キャリア志向のガイダンス、データサイエンス、データビジュアライゼーション、ML、NFT、NLP などの領域をカバーしています。
新しい年を迎えようとしていますが、視聴者の間での Datahour の人気に基づいて、10 年の DataHour トップ 2022 を振り返る時が来ました。
小売業における人工知能
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小売業は物を売る技術です。 ML と AI が従来の小売業にどのように革命をもたらすかについて考えたことはありますか?
この DataHour で Shantha Mohan 博士 (カーネギー メロン大学、Integrated Innovation Institute のメンターおよびプロジェクト ガイド) は、人工知能と機械学習がどのようにビジネスを行うまったく新しい方法を作成し、可能にすることができるかを生き生きと説明しました。その現在の風景、将来の可能性、製品、およびチャネル。 彼女は小売業界のあらゆる側面をカバーし、小売業界における AI/ML の E コマースの使用例を示しました。 現状で効率よくビジネスを行うスキルを身につけたいなら、このDataHourがぴったりです！ 詳細については、クリックしてください LINK.
期間： 1:11:29
主なポイント: 小売業、ECにおけるAI/ML、サプライチェーンマネジメントの歴史と現状、将来像。
Power BI のデータ分析式 (DAX) のハンズオン
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Power BI は、データの視覚化に最も適したツールの XNUMX つであり、DAX なしでは Power BI を学ぶことはできません。 この DataHour は、DAX のスキルと、視聴者向けのヒントとコツを教え込みました。 KPI、行とフィルターのコンテキスト、計算された列と計算された関数、最も興味深いウォーターフォール チャート、新しいクイック メジャーの方法論はすべて、Pranav Dar (BI & Analytics – トレーナー & コンサルタント) によってこの DataHour で取り上げられました。 詳細については、クリックしてください LINK.
期間： 1:06:53
主なポイント: 計算関数、ウォーターフォール チャート、および DAX の新しいメジャー。
効果的なデータ サイエンス ノートブックとコミュニケーションの作成
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洞察とコードを伝えることは、それらを見つけて実行することと同じくらい重要であると私が言うとき、あなたは私に同意しますよね? 理想的なノートブックは、正確な洞察を提供し、データの背後にあるストーリーを明確に表現する必要があります。 この DataHour では、Martin (YipitData | Kaggle Grandmaster のデータ サイエンティスト) が、効果的なデータ サイエンス コミュニケーションのニーズに応じて、インパクトのあるノートブックを設計するためのいくつかのヒントを推奨しました。 彼は、探索ノート、データ検証、さまざまな角度からのデータ プロット、およびデータを文書化する効果的な方法について説明しました。 詳細については、クリックしてください LINK.
期間： 1:01:38
主なポイント: ノートブックのメンテナンス、データ プロット、および検証。
解釈可能な機械学習の概要
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解決策としての機械学習が不完全であるため、解釈可能な機械学習の必要性が生じます。Serg Masís (Syngenta の気候および農業データ科学者) によるこの DataHour は、その必要性を完全に満たします。 scikit-learn ライブラリ、Ag ブースト、および Cat ブーストの使用をカバーしながら、モデルの解釈が行われる理由、方法、および時期について説明します。 エラーの内訳、論理回帰、決定木、相関係数、およびネットワークのプロセスについても説明しました。 詳細については、クリックしてください LINK.
期間： 1:09:56
主なポイント: 機械学習モデル、相関、回帰、決定木。
分析の問題をたどる
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宇宙のすべてと同様に、データ分析も旅を流れます。 分析を使用して現実世界の問題を解読し、意味のある結果を見つける方法を学ぶには、Amitayu Roy (Accenture のシニア マネージャー (Applied Intelligence、Strategy & Consulting)) による DataHour が最適でした。 この DataHour では、データ、データ エンジニアリング、データ サイエンス業界のさまざまな側面を調査しました。 また、問題のジャーニー、カスタマー ジャーニー、チュン リテンション、アナリティクスの問題を解決するための仮説主導のアプローチ、有用な洞察を導き出す方法についても追跡しました。 詳細については、クリックしてください LINK.
期間： 1:30:20
主なポイント: データ サイエンス、データ エンジニアリング、プロブレム ジャーニー、チャーン リテンション
Python を使用した画像処理の概要
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Siddhant Sadangi (ロイターのデータ サイエンティスト) によるこの DataHour は、画像のデジタル表現と、Python を使用して画像の特性を変更する方法を教えるコードに沿ったセッションでした。 この DataHour は、画像解析、グレースケール イメージング、カラー チャネル、画像プロパティの微調整方法、および重複の識別を中心に行われました。詳細については、次をクリックしてください。 LINK.
期間： 59:55
主なポイント: グレースケール イメージング、カラー チャンネル、画像プロパティの変更。
Hugging Face を使用した NLP アプリケーションの構築
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最先端のトランスフォーマー モデルをアプリケーションに簡単に追加できるツールを提供するハグ フェイスは、開発者の救世主です。 この DataHour を通じて、Julien Simon (Hugging Face のチーフ エバンジェリスト) は、変換モデル、それらを使用してビジネス上の問題を解決する方法、および機械学習プロジェクトをエンドツーエンドで加速するプロセスについて聴衆に説明しました。 彼はまた、転移学習と事前トレーニング済みモデルを区別し、パイプライン API、ハードウェア アクセサリ、トークン化されたトレーニング セット、モデル カード、および精度目標の動作について説明しました。 詳細については、クリックしてください LINK.
期間： 1:01:14
主なポイント: パイプライン API、事前トレーニング済みモデル、トレーニング セットのトークン化、モデル カード。
Python を使用したデータの視覚化
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視覚化の力はあらゆる面で明らかであり、データ ドメインも例外ではありません。 Nitish Vig (Trejhara Solutions Ltd のビジネス アナリスト) によるこの DataHour では、Python を使用してデータを視覚化し、グラフを作成し、それらを Excel や Power BI などの他のアプリケーションと関連付ける方法について説明しました。 講演者は、視覚化ツールの使用、単変量および二変量解析の方法論、数値データとカテゴリ データの視覚化の違い、Googlecolab と Jupyter の比較、およびカウント プロット、散布図、折れ線グラフ、ストリップ プロット、ヒート マップなどのチャートについて詳しく説明しました。など。詳細については、をクリックしてください。 LINK.
期間： 1:17:53
主なポイント: 視覚化ツール、チャート、単変量、および二変量分析。
MLOps の概要
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機械学習モデルは、探索、デプロイ、メンテナンスから複雑なライフ サイクルに従います。 MLops は、ML モデルを確実かつ効率的にデプロイおよび維持するための一連のプラクティスです。
DataHour のスピーカーである Anmol Krishan Sachdeva (Google のハイブリッド クラウド アーキテクト) は、MLOps について説明し、Airflow と Kubernetes の力を使用したモデルの運用化について説明しました。 この DataHour では、モデルの登録、データの取得とパイプライン、データのエラー、モデルのメタデータ、MLOP の目標とツール、Apache のエアフローについて説明しました。 詳細については、クリックしてください LINK.
期間： 1:02:06
主なポイント: MLOP、データ取得、データエラー、および MLOP のツール。
Faang Company におけるデータ サイエンス
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岩の下に住んでいなければ、おそらくFAANGについて聞いたことがあるでしょう。 FAANG は、Facebook (現在の Meta)、Amazon、Apple、Netflix、および Google (現在の Alphabet) の頭字語です。 私たちは皆、テクノロジーと人間の世界における Facebook の影響を目の当たりにしてきました。 この DataHour では、Eshan Tiwari (Facebook のデータ サイエンス リード) が、Facebook でデータ サイエンスがどのように使用されているか、および Facebook でデータ サイエンティストになる方法について説明しました。 彼は、FAANG におけるデータとデータ サイエンスの役割について聴衆を導き、FAANG で実施されたデータ サイエンス プロジェクトの例を示しました。 詳細については、クリックしてください LINK.
期間： 54:37
主なポイント: FAANG でのデータ サイエンスの使用、FAANG でのデータ サイエンス ドメインでのキャリア。
まとめ
上位 10 件の DataHour をリストアップしましたが、それぞれの DataHour は、多様なトピックと専門家の講演者によって、ユニークで興味深いものでした。 これらの DataHour シリーズを通じて、視聴者はデータ サイエンスおよびテクノロジー ドメインの最新のトレンド トピックに簡単にアクセスできます。 来年も、頻度とトピックを増やして同じものを配信し続けます。 それでは、これらのトップ 10 DataHours で今年を締めくくり、次のリストを待ちましょう!
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- 情報源： https://www.analyticsvidhya.com/blog/2022/12/top-10-datahours-of-2022/
