Proszę czekać...

Seminarium on line

Data Science

TERMIN

MIEJSCE

CENA

TERMIN

20 kwietnia 2021 r.

MIEJSCE

Konferencja on-line

CENA

1000 zł + 23% VAT*

PROWADZĄCY

Andrzej Sokołowski

Prof. dr hab. Andrzej Sokołowski

Artur Piechocki

Artur Piechocki

Aleksandra Auleytner

Dr Aleksandra Auleytner

Liczba danych rośnie lawinowo, podobnie jak liczba urządzeń wykorzystujących transmisję danych. Rośnie także liczba informacji gromadzonych o samych użytkownikach i poszczególnych procesach. Tak duże zbiory, aż proszą się o dokładną analizę i sprawdzenie jakie informacje się za nimi kryją. Dodając do tego rozwijające się możliwości sztucznej inteligencji i uczenia maszynowego, dochodzimy wprost do Data Science. Coraz więcej firm opiera swoje kluczowe procesy biznesowe na analityce danych. Czy warto zatem rozwijać się zawodowo w tym kierunku? Co powinniśmy wiedzieć o pracy Data Scientist?

W programie

Artur Piechocki - Radca Prawny,APLAW
"Wielopodmiotowe przetwarzanie danych osobowych".

prof. dr hab. Andrzej Sokołowski - Kierownik Zakładu, Katedra Statystyki, Uniwersytet Ekonomiczny w Krakowie
"Statystyczne podstawy nowoczesnych metod analizy danych".
(W wystąpieniu pokazane będzie jak metody klasycznej statystyki (takie jak weryfikacja hipotez statystycznych czy analiza regresji) są wykorzystywane w nowoczesnych metodach analizy danych – data mining, analizach big data, uczeniu maszynowym czy sztucznej inteligencji. Niewątpliwie jednym z podstawowych źródeł rozwoju gałęzi zwanej Data Science był i jest rozwój możliwości pozyskiwania i gromadzenia gigantycznej ilości danych. Drugie źródło to coraz szybsze komputery z coraz większą pamięcią. To stworzyło pokusę wymyślenia takich metod, które pozwolą na zrezygnowanie z klasycznych, statystycznych metod analizy danych, obarczonych często kłopotliwymi założeniami. Z drugiej strony wydawało się, że spełnia się marzenie statystyków dysponowania dużymi próbami, a obecnie wręcz gigantycznymi. Prawo wielkich liczb będzie więc działało znakomicie, wariancje estymatorów, a więc niepewność wnioskowania, będą małe. I tu, po pierwsze okazało się, że wiele metod klasycznej statystyki znajduje szerokie zastosowanie w nowoczesnych rozwiązaniach analizy danych; a po drugie – bardzo liczne próby okazały się dla statystyków kłopotliwe. Wydaje się, że istnieje złoty środek – pewne metody statystyczne będą nadal stosowane, nowe metody – możliwe do zastosowania dzięki rozwojowi techniki informatycznej – będą proponowane, a statystycy znajdą sposób na problemy z gigantycznymi próbami (gdy nawet najmniejsza różnica okazuje się istotna statystycznie)).

Dr Aleksandra Auleytner - Partner, Head of IP&TMT Practice, Domański Zakrzewski Palinka sp. k.

Tematyka konferencji

  • Artificial Intelligence
  • Machine Learning
  • Data Sciene
  • Analityka i statystyka w informatyce
  • Hurtownie danych
  • Big Data
  • Analiza danych
  • Cloud Computing
  • DataOps

Grupa docelowa

  • Analitycy danych
  • Inżynierowie oprogramowania
  • Administratorzy systemów

Udział jest bezpłatny dla wyżej wymienionych osób.

Udział jest płatny dla przedstawicieli dostawców usług, rozwiązań informatycznych oraz technologicznych związanych z tematyką konferencji - opłata za osobę wynosi 1000 zł + 23% VAT*

* Zastrzegamy sobie prawo do odmowy przyjęcia zgłoszenia, bez podania przyczyny.