Live Webinar
3. června • 14:00
Velká většina firem se vydala na cestu digitální transformace, což předpokládá schopnost průběžně zpracovávat data a poznatky v reálném čase uplatňovat při rozhodování. Možnosti a potenciální ekonomické přínosy datové analýzy jsou nekonečné, což je důvod, proč firmy už řadu let investují do správných lidí, dat, procesů a technologií. Celosvětově se jedná o stovky miliard dolarů. Navzdory tomu:
Vedení firem začíná vnímat ztráty či ušlé příležitosti způsobené zpožděním nebo nedokončením projektů jako nepřijatelné. Změna praxe je proto nevyhnutelná.
Odpovědí na neschopnost uvádět analytické modely do praxe a udržovat jejich efektivitu je přístup ModelOps, který může pomoci maximálně urychlit celý životní cyklus modelů od vývoje a ověření přes nasazení po monitorování v provozu. Vyžaduje však opuštění zavedených způsobů, což nebývá nikdy snadné.
zaregistrujte se ještě dnes na webinář s našimi předními experty!
Máte SAS profil? Chcete-li formulář vyplnit automaticky: Přihlášení
Rád se zabývá problémy zákazníků a řeší je pomocí moderních technologií. Vytváří, rozšiřuje a optimalizuje řešení využívající předností umělé inteligence (AI). Jeho doménou je konsolidace a zefektivnění nasazení analytických modelů a automatizace rozhodování na základě důvěryhodných dat a analýzy.
Ivan je tělem i duší Data Scientist s 10 letou praxí. Získal Ph.D. titul v odbornosti pravděpodobnost a matematická statistika. Během své kariéry pracoval na různých projektech např. pro státní správu, dopravní nebo automobilové společnosti. Je autorem mnoha pokročilých analytických modelů, jako je prediktivní model pro obsazování parkovacích stání nebo model předpovědi obnovitelné energie. Při práci na těchto projektech získal zkušenosti se všemi fázemi analytického životního cyklu: získávání dat, průzkum dat, vývoj modelu, testování modelu, nasazení modelu a monitorování modelu. Ivanovým posláním je najít cestu, jak mohou moderní analytická řešení a řešení AI pomáhat zákazníkům růst. Zaměřuje se na porozumění obchodním potřebám zákazníků a především cestu, jak lze tyto potřeby a problémy řešit pomocí pokročilých SAS řešení.
Petrovým posláním je trochu usnadnit život Data Scientistům. Je zodpovědný za vývoj platformy Data and Machine Learning v O2 AICentre. Vede také technický tým pro datové a strojové učení. Strojové učení a data obecně jsou jeho vášní. Do konce roku 2019 působil také jako vědecký pracovník na Katedře kybernetiky Fakulty aplikovaných věd, kde působil také jako učitel. Tam pracoval více než 8 let na výzkumu a vývoji v oblasti umělé inteligence, řečových technologií, zpracování přirozeného jazyka a webových technologií. V červnu 2020 úspěšně obhájil Ph.D. v oblasti umělé inteligence.
Petr je zkušený manažer a architekt s dlouholetou praxí v odvětví ICT a služeb. Má bohaté zkušenosti v oblasti Enterprise & Solution Design založené na metodologii TOGAF a C4ISR. Získal titul MSc. v oboru Elektrotechnické inženýrství zaměřené na ICT, umělá inteligence aplikovaná ve vojenských silách, vnitřní bezpečnosti a automobilovém průmyslu.
Adéla je odborník a lídr v oblasti Data Science / Big Data a Advanced Analytics. Adéla má více než 12 let zkušeností v oblasti Data Science, analytiky, BI, CRM nebo reportingu. Více než 9 let zkušeností s budováním a vedením týmů. Velmi cenné jsou zkušenosti v oblasti telekomunikací, Data Science, value management, CRM a BI. Adéla dosáhla titulu Ph.D.
Tomáš má zkušenosti s vývojem modelů a jejich testováním v regulatorním bankovním prostředí, kde působil na několika různých pozicích zajišťujících vývoj a údržbu modelů. V současné době vede tým, který má na starost posouzení vhodnosti (statistické, etické, regulatorní, operační, ..) modelů před jejich nasazením v bance. Tomáš získal Ph.D. v oboru teoretická matematika na MFF UK. Do roku 2012 pracoval jako vědecký pracovník v Ústavu Teorie Informace a Automatizace, v.v.i. a pět let působil v Centru pro Teoretická Studia, společném pracovišti UK a AVČR, jako matematik.