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随着大数据时代的来临,数据科学已经在全球范围内成为了一门炙手可热的前沿学科。
数据会说谎?如何正确的挖掘并使用数据?前沿的科学实验如何做?实验又是如何欺骗你的?数据中台如何发挥功效?用户增长有捷径吗?数据科学的最佳实践有哪些?
本次峰会共包含了:机器学习与数据挖掘、AB实验、因果推断、数据中台与数字化转型、用户增长与运营、数据科学最佳实践等6大论坛。
机器学习与数据挖掘方向的核心目标是通过机器学习的建模方式解决人与物的匹配问题,以及通过对人行为数据的建模或挖掘研究,解决物的分发和调度问题。而在应用的领域中,又常常会围绕搜索、广告、推荐等几大常见等应用领域中展开。
在线随机对照实验(A/B测试)是评估因果效果的重要方法,现在已被广泛应用于众多互联网产品的优化和决策中,涉及广告、运营、商业化、产品和算法等各个方面。在实践应用中,我们希望能够快速、科学地进行实验并获得可信结果,但在许多场景下,这也存在挑战。
数据中台与数字化转型将着重探讨数据中台的建设与运营、数字化转型与数据中台的关系、全域数据中台建设方法论等方面的内容,涵盖了数据中台的设计与实现、数据治理、工具设计、服务设计等话题,以及数据服务化建设背景、核心解决方案介绍、落地实践与收益等实践案例,旨在为听众提供全面、深入的数据中台和数字化转型方面的知识。
在如今高度数字化的世界中,数据科学已成为一门跨学科领域,它融合了统计学、计算机科学、自然科学、社会科学和业务知识,旨在从庞大的数据中提取有价值的信息。随着技术的不断进步,数据科学在各行各业中的应用取得了显著的成果,为商业决策、产品创新和社会发展提供了强大的支持。
1、数据治理的最新趋势和挑战:会议深入探讨了如何应对数据量的爆炸式增长、如何确保数据的质量和安全性、如何实现数据的整合和标准化等。
2、数据治理的最佳实践和案例分享:会议汇聚了许多业界领先的数据治理实践者,他们分享了自己在数据治理方面的最佳实践和案例。
3、数据治理的技术创新和发展:会议介绍了最新的数据治理技术,包括人工智能、大数据、云计算等新兴技术在数据治理领域的应用和前景。
4、数据安全与隐私合规:会议深入探讨了数据安全和隐私合规的最新趋势和最佳实践,参会者可以了解如何确保数据的安全和合规,避免数据泄露和隐私侵犯。
5、数据资产管理:会议深入探讨了如何进行有效的数据资产管理,包括如何规划、组织、控制和优化企业的数据资产,如何提高数据的价值和利用率等。
6、数据治理与数字化转型:会议深入探讨了如何通过数据治理推动企业的数字化转型,包括如何将数据治理与业务战略相结合、如何实现数据的共享和开放等。
1、数据治理的最新趋势和挑战:通过峰会,可以了解数据治理领域的最新趋势和挑战,包括数据安全、数据质量管理、数据整合等方面的问题。这有助于更好地把握市场动态,为自己的数据治理工作提供方向和思路。
2、数据治理的最佳实践和案例分享:峰会汇聚了许多业界领先的数据治理实践者,他们分享了自己在数据治理方面的最佳实践和案例。通过学习这些案例,可以了解到不同企业的数据治理方法和思路,从中汲取经验和教训,为自己的数据治理工作提供参考和借鉴。
3、数据治理的技术创新和发展趋势:随着技术的不断发展,数据治理的技术也在不断创新和发展。峰会上,专家们介绍了最新的数据治理技术,包括人工智能、大数据、云计算等新兴技术在数据治理领域的应用和前景。通过了解这些技术,可以更好地把握未来数据治理的发展方向,为自己的职业发展提供有益的指导和帮助。
4、拓展人脉和交流平台:峰会是一个交流和互动的平台,可以与业界顶尖的专家和实践者进行交流和互动,拓展自己的人脉和资源。通过与同行的交流和互动,可以互相学习和分享经验,共同成长和进步。同时,也可以建立合作关系,共同探索数据治理领域的合作机会和发展空间。
5、提升专业技能和知识:峰会汇聚了全球顶尖的数据专家和从业者,他们带来了丰富的实践经验和专业知识。可以从中学习到最新的数据处理和分析技术、数据治理策略、数据安全最佳实践等,提升自己的专业技能和知识水平。
此次峰会作为一场重要的学术盛会,为参与者提供了一个了解和掌握数据科学领域最新进展和前沿技术的平台。通过参与本次峰会,参与者可以提升自己的理论素养和实践能力,同时也可以为未来的职业发展做好准备。随着数据科学的不断发展,我们相信这次峰会将为参与者带来更多的启示和机遇。
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