Das McKinsey Global Institute prognostiziert, dass in den USA bis 2024 250.000 Datenwissenschaftler fehlen werden.

Laut Forrester werden erkenntnisgesteuerte Unternehmen bis 2021 jährlich 1,8 Billionen US-Dollar an Umsatz von Wettbewerbern stehlen, die nicht erkenntnisgesteuert sind. Lassen Sie sich durch den aufkeimenden Talentmangel und den Zugang zu relevanten Daten nicht davon abhalten, maschinelles Lernen zu nutzen, um leistungsstarke Modelle zu erstellen, mit denen Sie prädiktive und schließlich präskriptive Analysen durchführen können. Mit SnapLogic können Sie die Fähigkeiten des maschinellen Lernens für Ihre Daten nutzen, ohne dass Sie eine spezielle Ausbildung in Data Science benötigen. 

Erfahren Sie, wie unsere Lösung für maschinelles Lernen für eine Vielzahl von Anwendungen genutzt werden kann, z. B:

1. Aufbau einer personalisierten Empfehlungsmaschine, die Kundenbindung und Umsatz steigert
2. Vorhersage von Diabetes oder Krebs bei Patienten
3. Erstellung von Modellen, die betrügerische Finanztransaktionen erkennen können, usw.

Sie können erwarten, dass Sie etwas lernen:

• Die wichtigsten Unterschiede zwischen KI- und ML-Algorithmen, Deep Learning, Bilderkennung, Handschrifterkennung, Techniken der natürlichen Sprachverarbeitung usw.
• Die zusätzlichen Arten von Erkenntnissen, die Sie vom maschinellen Lernen erwarten können
• Der Prozess des maschinellen Lernens
• Wie die SnapLogic-Lösung für maschinelles Lernen Ihnen hilft, Ihr Projekt für maschinelles Lernen/Datenwissenschaftler zu starten!

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