#3 Data Science - uzyskaj przewagę w biznesie dzięki danym | Adam G. Dobrakowski

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 Cogita, który odsłania kulisy swojej kariery oraz ujawnia kluczowe umiejętności i narzędzia niezbędne do osiągnięcia sukcesu w tej dynamicznie rozwijającej się dziedzinie.

🎧 Słuchaj na Spotify: https://open.spotify.com/episode/1szdnkWdUuM6sgB5wOkT3k?si=Y41vabguQI6Tp7cL0uFimA

⭐️ Zobacz też:

- #5 Jakub Mrugalski - zautomatyzuj zadania, zyskaj czas na kreatywność https://www.youtube.com/watch?v=gEhMWWaXfkQ

- #4 Mateusz Chrobok - jak obchodzić zabezpieczenia #AI i chronić aplikacje z sztuczną inteligencją https://www.youtube.com/watch?v=AWC6c-fOcFE

- #1 Grigorij Dudnik | Agenty AI - Klucz do automatyzacji programowania https://www.youtube.com/watch?v=tOPKf9XiVXo

- #3 Adam G. Dobrakowski | Data Science - uzyskaj przewagę w biznesie dzięki danym https://www.youtube.com/watch?v=cXd7PqzvxDs

- #2 Rafał Florek | Concierge AI – Czy hotelowi specjaliści stracą pracę? https://www.youtube.com/watch?v=IKzigMVtz8g

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 Cogita

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