Procter & Gamble’s Principal Statistician Bill MyersProcter & Gamble’s Principal Statistician Bill MyersProcter & Gamble’s Principal Statistician Bill MyersProcter & Gamble의 수석 통계 학자 Bill Myers
기계 학습, 인공 지능 및 기타 유행어가 많이 던져 지지만 문제 해결 방법 외에이 용어는 무엇을 의미합니까? 많은 사람들이 그것들을 자동화 된 문제 해결 방법 (그리고 자동화를위한 장소가 있음)으로 보지만, 이러한 방법은 당면한 문제를 명확히하고 답하고자하는 질문에 대해 비판적으로 생각하는 것을 대체 할 수 없습니다. Procter & Gamble의 수석 통계학자인 Bill Myers는 동남아시아 최초의 총회에서 말합니다. 통계적으로 말하기 .
데이터에서 가치를 실현하는 데있어 Bill의 광범위한 경험은 그가 공유하는 지혜와 사례에서 분명합니다. 그는 데이터에서 가치로의 분석 프로세스에서 기계 학습을위한 컨텍스트를 제공합니다. 그는 기계 학습 방법이 실험 설계를 포함하여 다른 분석 방법과 함께 가질 수있는 시너지 효과에 대해서도 이야기합니다. 그리고 그는 멘토링과 협업이 수행하는 역할을 모델링합니다. 그는 Procter & Gamble이 Georgia Institute of Technology와 공동 연구에 참여하는 데 중요한 역할을했습니다. 2020 SPAIG 어워드 (학술, 산업 및 정부의 통계적 파트너십).
Miao Chen, Data Scientist at TEL SingaporeMiao Chen, Data Scientist at TEL SingaporeMiao Chen, Data Scientist at TEL SingaporeTEL Singapore의 데이터 과학자 Miao Chen
Bill의 총회에 이어 TEL Singapore의 데이터 과학자 인 Miao Chen은 자동화가 데이터에서 가치를 추출하는 속도를 높일 수있는 훌륭한 사례를 제공하여 자동화를위한 장소가 있다는 저의 주장을 뒷받침합니다. 보다 쉽게 데이터를 소싱하고 리소스를 확보하고 전략적으로 JMP 분석을 자동화하기위한 스크립팅,이 예제는 자동화가 데이터-값 프로세스를 어떻게 촉진하는지 보여줍니다.
두 스피커 모두 분석을 활용하여 경쟁 우위를 구축하고 유지하는 방법을 이해합니다. 실시간 스트리밍은 여러 시간대의 많은 시청자를 매료 시켰지만 주문형 버전 언제든지 편리하게 사용할 수 있습니다.
