#3 Adam G. Dobrakowski | Data Science - uzyskaj przewagę w biznesie dzięki danym
Czy naprawdę rozumiesz, co napędza współczesny biznes? 🤔 W świecie, gdzie dane stają się nową walutą, Data Science to sekretna broń, która może zaważyć na sukcesie Twojej firmy! 🚀 W najnowszym odcinku podcastu #BliskieSpotkaniazAI odkryj, jak wykorzystać moc danych, by zyskać przewagę nad konkurencją! Posłuchaj rozmowy z Adamem G. Dobrakowskim, Data Scientistą i założycielem Kogita, który odsłania kulisy swojej kariery oraz ujawnia kluczowe umiejętności i narzędzia niezbędne do osiągnięcia sukcesu w tej dynamicznie rozwijającej się dziedzinie. 🎧 Słuchaj na YouTube: https://youtu.be/cXd7PqzvxDs ⭐️ Zobacz też: - Concierge AI – Czy hotelowi specjaliści stracą pracę? https://www.youtube.com/watch?v=IKzigMVtz8g - Agenty AI - Klucz do automatyzacji programowania https://www.youtube.com/watch?v=tOPKf9XiVXo Linki do kontaktu z Adamem oraz materiały omawiane w odcinku: 👉 Linkedin: https://www.linkedin.com/in/dobrakowski/ 👉 kanał na YT: https://www.youtube.com/@adam.g.dobrakowski 👉 Blog: praktycznyml.pl 👉 Artykuł na blogu: "Pierwsze kroki w Data Science": https://praktycznyml.pl/pierwsze-kroki-w-data-science/ 👉 kurs (poradnik) Kariera w Data Science: https://praktycznyml.pl/dolacz-do-kursu-kariera-w-data-science 👉 Darmowy ebook "Projekt AI od zera do budowy skutecznego modelu w 10 krokach" https://praktycznyml.pl/ebook 👉 Program szkoleniowy Machine Learning Mastery: praktycznyml.pl/kurs 👉 Kurs ML na Courserze: https://www.coursera.org/specializations/machine-learning-introduction 👉 biblioteki popularne w Data Science: https://numpy.org/, https://pandas.pydata.org/, https://scikit-learn.org/stable/, https://matplotlib.org/ 👉 Strona o deep learning: https://www.deeplearning.ai/the-batch/ 👉 Otwarte dane: https://dane.gov.pl/pl 👉 Iris flower data set: https://en.m.wikipedia.org/wiki/Iris_flower_data_set 00:00 - Dziś w odcinku 01:09 - Adam G. Dobrakowski 02:38 - Droga Adama do Data Science 09:30 - O firmie Kogita 11:53 - Rola Data Scientista 15:11 - Przygotowanie danych 21:24 - Czyszczenie danych 24:44 - Cykl życia projektu AI 26:35 - Modele i biblioteki 30:51 - Narzędzia Data Science 32:41 - Jak zostać Data Scientist? 35:57 - Praktyczne projekty i pierwsze kroki w Data Science 39:18 - Inspiracje i rozwój osobisty 41:47 - Zakończenie #BliskieSpotkaniaZAi #AI #AiAgents #DataScientist #MachineLearning #DataScience #UczenieMaszynowe #SztucznaInteligencja #InżynieriaCecha #Python #ModeleJęzykowe #AnalizaDanych #KarieraWIT #CzyszczenieDanych #ModeleAI #KarieraWAI