Richard De Veaux gives a presentation on predictive analytics Sept. 28 in Paris. Sign up to watch the live stream of this event.Richard De Veaux gives a presentation on predictive analytics Sept. 28 in Paris. Sign up to watch the live stream of this event.Richard De Veaux gives a presentation on predictive analytics Sept. 28 in Paris. Sign up to watch the live stream of this event.Richard De Veaux gives a presentation on predictive analytics Sept. 28 in Paris. Sign up to watch the live stream of this event.Richard De Veaux hält am 28. September in Paris einen Vortrag über Predictive Analytics. Melden Sie sich an, um den Live-Stream dieser Veranstaltung zu sehen.Dick De Veaux ist einer der lebhaftesten Redner, die Sie jemals zum Thema Statistik sehen werden. Hier ist, was eine Person, die an einem Seminar teilgenommen hat, das er geleitet hat, über ihn gesagt hat:
„Ich habe noch nie so oft bei einer Statistik-Präsentation so gelacht. Er hat es geschafft, die Aufmerksamkeit seines Publikums mit großartigem Humor aufrechtzuerhalten und gleichzeitig mehr Aufklärung und Information als Unterhaltung zu bieten."
Wir 28.09. Dick wird bei unserem persönlichen Explorers-Seminar in Paris einen Vortrag über Predictive Analytics halten. Aber Sie müssen nicht in Paris sein, um die Präsentation zu sehen. Bevor Sie in den Sommerurlaub fahren, melden Sie sich unbedingt an, um die zu sehen Live-Stream im Internet dieser Veranstaltung.
Als Professor an der Fakultät für Mathematik und Statistik am Williams College in Williamstown, Massachusetts, ist Dick ein Experte für angewandte Statistik. Seine beruflichen Interessen umfassen Data-Mining-Methodik und ihre Anwendung auf Probleme in Wissenschaft und Industrie sowie Modellauswahl und andere Probleme für große Datenmengen. Er war Redner auf dem JMP Discovery Summit und den JMP Explorers-Seminaren in den USA und Europa.
Dick war so freundlich, einige Fragen vor seinem Vortrag in Paris zu beantworten.
Können Sie uns einen Eindruck davon vermitteln, worüber Sie in Ihrem Seminar sprechen werden?
Big Data, Analytik, Data Mining, maschinelles Lernen, KI (künstliche Intelligenz). All dies versprach enorme Vorteile für diejenigen, die bereit sind, sich darauf einzulassen. Und sie haben das Potenzial, Erkenntnisse und Erkenntnisse zu liefern, wenn sie richtig eingesetzt werden. Anhand einer Reihe von Fallstudien werde ich versuchen, die größten Herausforderungen und die Schlüssel zum Erfolg aufzuzeigen.
Warum ist die Datenvorbereitung vor der Analyse notwendig und wichtig?
Daten kommen in enormer Geschwindigkeit und in allen möglichen Formen, aber nicht immer in der gleichen Art und Qualität. Um das Beste aus jedem Modell herauszuholen, müssen die Daten optimiert werden. Fehlende Daten sind nur eine der Herausforderungen bei der Datenaufbereitung. Wir sprechen über Strategien, um diese potenziell belastende Aufgabe beherrschbar zu machen.
Welche Arten von Problemen oder Fragen eignen sich am besten für Vorhersagemodelle?
Um für ein Vorhersagemodell geeignet zu sein, benötigen Sie zwei Dinge – eine klar definierte Frage und geeignete Daten. Wir sehen uns Fallstudien an, um zu sehen, wie Sie sicherstellen können, dass Sie beides haben.
Mit welchen Arten von Daten arbeiten Sie am interessantesten?
Meine persönlichen Lieblingsdaten stammen von Masters Events im Laufen und Schwimmen. Da ältere Athleten auf immer höherem Niveau an Wettkämpfen teilnehmen, haben wir immer mehr Informationen über das Potenzial alternder Athleten. Im letzten Jahr ist eine neue Altersklasse 105-110 für den 100-Meter-Lauf entstanden!
Wenn Sie auf Ihr Leben zurückblicken, was würden Sie als Ihren größten Erfolg bezeichnen?
Mein größter Erfolg ist als Kommunikator statistischer Ideen. Mein Reihe von Lehrbüchern in Statistik nähert sich 1 Million verkauften Büchern, was bedeutet, dass wir Millionen von jungen Menschen beim Beginn ihrer Analytikkarriere beeinflusst haben. Ich bin sehr stolz darauf, wie wir versucht haben, Statistik und Analytik spannend und relevant für eine neue Generation von Studenten zu machen.
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„Kälberschwanz“ ansehen im Internet leben am 28. September oder besuchen Sie die Seminar in Paris persönlich.
