Mentionsy Mentionsy
TechChatter
TechChatter

Cykl życia danych w projektach AI

27.04.2023 ·41 min 43 s · 16 rozdziałów · 1 sponsor

Mówiąc najprościej, sztuczną inteligencją możemy nazwać systemy, komputery czy maszyny, które starają się naśladować ludzką inteligencję w celu wykonywania określonych zadań. Systemy sztucznej inteligencji dodatkowo mogą sukcesywnie usprawniać swoje działanie dzięki uczeniu maszynowemu, czyli znajdowaniu wzorców i powiązań w dużych zbiorach danych oraz podejmowania najlepszych decyzji na podstawie własnej analizy tych danych. Brzmi jak magia? W tym odcinku nasi eksperci: Jacek, Dawid i Mateusz odczarowują magię AI eksplorując m.in. obszary: -gromadzenia danych, ich przetwarzania, oczyszczania i wzbogacania -ról data scientista, data modelera i data engineera -narzędzi deweloperskich i biznesowych korzystających z funkcjonalności AI -trendów w technologiach sztucznej inteligencji i uczenia maszynowego Eksperci Capgemini: Jacek Bogocz - AI & Analytics Senior Consultant, specjalizuje się w obszarze data science i wykorzystaniu najnowszych rozwiązań chmurowych do rozwiązywania problemów biznesowych. Posiada solidną wiedzę z zakresu programowania, narzędzi analitycznych oraz metodologii pracy z danymi. Na co dzień zajmuje się tworzeniem i implementacją modeli AI oraz analiz danych, które pozwalają automatyzować procesy biznesowe, poprawić efektywność i generować nowe możliwości biznesowe. Dawid Ulanowski - Business Intelligence Developer, specjalizuje się w analizie danych, raportowaniu oraz wizualizacji danych. W swojej pracy wykorzystuje m.in. MS Excel wraz z dodatkami Power Query, Power Pivot, Power BI oraz narzędzie Tableau. Mateusz Hańczuk - Lead BI Consultant w Capgemini. Ekspert i entuzjasta technologii, praktyk związany z przetwarzaniem, transformacją, analizą i wizualizacją informacji z ponad 8-letnim doświadczeniem. Więcej o pracy w Capgemini: https://www.capgemini.com/pl-pl/kariera/ Linki do materiałów wspomnianych w odcinku: https://lubimyczytac.pl/ksiazka/4970877/machine-learning-python-i-data-science-wprowadzenie https://lubimyczytac.pl/ksiazka/5037723/deep-learning-uczenie-glebokie-z-jezykiem-python-sztuczna-inteligencja-i-sieci-neuronowe https://www.datacamp.com/ https://www.freecodecamp.org/ https://www.udemy.com/user/kirilleremenko/ https://lubimyczytac.pl/ksiazka/5037444/microsoft-power-bi-jak-modelowac-i-wizualizowac-dane-oraz-budowac-narracje-cyfrowe-wydanie-ii Jeśli odcinek Ci się spodobał, daj nam o tym znać wystawiając ocenę w Spotify lub Apple Podcasts. Produkcja: Cleverhearted Showrunners https://www.cleverhearted.com/ #ai #ml #bigdata #bi #employerbranding #eb #capgemini #capgeminipolska #techchatter

Wprowadzenie do rozmowy

Wprowadzenie do rozmowy, przedstawienie ekspertów i tematu dyskusji - cykl życia danych w projektach AI.

0:55
Reklama Capgemini

Audycji Capgemini Polska, w której eksplorujemy świat technologii.

0:18
Zdefiniowanie AI

Definicja sztucznej inteligencji i jej zastosowań w projektach AI i Business Intelligence.

1:49
Zbieranie wymagań

Proces zbierania wymagań i jego znaczenie w projektach AI, z perspektywy data scientistów.

2:47
Analiza danych i modelowanie

Analiza i modelowanie danych, interpretacja wyników i ich znaczenie w projektach AI.

2:15
Rozwinięcie raportów i wizualizacji

Rozwój raportów i wizualizacji, z perspektywy inżyniera danych i BI developerów.

1:49
Przetwarzanie i wzbogacanie danych

Przetwarzanie i wzbogacanie danych, ich znaczenie dla jakości modeli i wizualizacji.

5:06
Integracja i wizualizacja danych

Integracja danych i wizualizacja, z perspektywy BI developerów i inżyniera danych.

3:01
Modelowanie danych i sztuczna inteligencja

Modelowanie danych i zastosowanie sztucznej inteligencji w procesie modelowania i integracji danych.

3:22
Automatyzacja procesów

Automatyzacja procesów i zastosowanie frameworków AutoML w procesie modelowania i przetwarzania danych.

4:05
Narzędzia Business Intelligence

Zastosowanie narzędzi Business Intelligence w procesie modelowania i wizualizacji danych.

5:40
Przykłady zastosowań sztucznej inteligencji

Przykłady zastosowań sztucznej inteligencji w narzędziach Business Intelligence i procesie modelowania danych.

4:34
Zmiany w roli data scientista

Zmiany w roli data scientista i wymagania w dziedzinie data engineeringu i clouda.

1:08
Podsumowanie

Podsumowanie dyskusji i podkreślenie ciekawych technologii i trendów w dziedzinie AI i Business Intelligence.

0:02
Rola Business Intelligence w AI

Rozmowa skupiła się na roli Business Intelligence w projektach AI i przyszłości tej dziedziny.

2:17
Podsumowanie i materiały do dalszej edukacji

Mateusz, Dawid i Jacek podsumowują rozmowę i polecamy materiały do dalszej edukacji w dziedzinie AI i Business Intelligence.

2:00

Rozdziały i streszczenia generowane automatycznie. Pełna transkrypcja nie jest publikowana — wyszukaj frazę, aby zobaczyć dopasowane fragmenty.