Diapositives de présentation PowerPoint sur l'exploration de données

Diapositive 1 : Cette diapositive présente l'exploration de données. Indiquez le nom de votre entreprise et commencez.
Diapositive 2 : Il s'agit d'une diapositive d'ordre du jour. Énoncez vos ordres du jour ici.
Diapositive 3 : Cette diapositive présente la table des matières de la présentation.
Diapositive 4 : Il s'agit d'une autre diapositive poursuivant la table des matières de la présentation.
Diapositive 5 : Cette diapositive met en évidence le titre des sujets à couvrir ensuite dans le modèle.
Diapositive 6 : Cette diapositive présente la situation actuelle de notre entreprise en affichant le ratio de données non structurées et structurées stockées dans la base de données.
Diapositive 7 : Cette diapositive montre comment les données non structurées posent des défis et comment la data science aidera à fournir des solutions.
Diapositive 8 : Cette diapositive met en évidence le titre des sujets à couvrir ensuite dans le modèle.
Diapositive 9 : Cette diapositive représente le besoin de la data science dans l'organisation.
Diapositive 10 : Cette diapositive montre les avantages de l'exploration de données pour l'organisation.
Diapositive 11 : Cette diapositive présente le rôle de l'exploration de données dans la prise de décision, et comprend la collecte et l'acquisition, le stockage, le nettoyage des données, etc.
Diapositive 12 : Cette diapositive met en évidence le titre des sujets à couvrir ensuite dans le modèle.
Diapositive 13 : Cette diapositive affiche les prérequis pour l'exploration de données qui incluent la connaissance de l'apprentissage automatique, de la modélisation, des statistiques, des bases de données et des langages de programmation.
Diapositive 14 : Cette diapositive représente les compétences indispensables du data scientist avant la mise en œuvre de la data science.
Diapositive 15 : Il s'agit d'une autre diapositive montrant les compétences indispensables du data scientist avant la mise en œuvre de la data science.
Diapositive 16 : Cette diapositive met en évidence le titre des sujets à couvrir ensuite dans le modèle.
Diapositive 17 : Cette diapositive décrit le cycle de vie de la data science, qui comprend les étapes telles que les problèmes commerciaux prédéfinis, l'acquisition d'informations, etc.
Diapositive 18 : Cette diapositive affiche la première phase de la data science qui est la compréhension des problèmes commerciaux et des faits qui entrent dans cette phase.
Diapositive 19 : Cette diapositive représente la phase de préparation des données de la data science, y compris ses différentes étapes telles que les données brutes, les données structurées, le prétraitement des données, l'EDA, etc.
Diapositive 20 : Cette diapositive montre l'acquisition d'informations dans la phase de préparation des données.
Diapositive 21 : Cette diapositive présente la phase de planification des modèles dans la data science et montre ses outils, tels que SQL Analysis Service, R et SAS/ACCESS.
Diapositive 22 : Cette diapositive montre l'analyse exploratoire des données dans la phase de planification des modèles de la data science et ses différentes étapes et raisons.
Diapositive 23 : Cette diapositive affiche divers outils qui pourraient aider à la modélisation des données tels que SAS enterprise miner, SPCS modeler, MATLAB, etc.
Diapositive 24 : Cette diapositive représente la phase opérationnelle de la data science et les tâches effectuées dans cette phase.
Diapositive 25 : Cette diapositive montre la dernière phase de la data science et dans cette phase, toutes les principales conclusions sont communiquées aux parties prenantes.
Diapositive 26 : Cette diapositive présente comment les data scientists gèrent les données tout au long du projet jusqu'à son achèvement.
Diapositive 27 : Cette diapositive met en évidence le titre des sujets à couvrir ensuite dans le modèle.
Diapositive 28 : Cette diapositive affiche les principaux outils utilisés en data science qui comprennent SAS, Apache Spark, Excel, etc.
Diapositive 29 : Cette diapositive représente le système d'analyse statistique utilisé en data science pour la gestion et la modélisation des données.
Diapositive 30 : Cette diapositive montre l'outil Apache Spark utilisé en data science et ses fonctionnalités telles que la vitesse, la réutilisabilité, l'analyse avancée, etc.
Diapositive 31 : Cette diapositive présente l'outil Excel utilisé en data science et son utilisation ainsi que ses fonctionnalités.
Diapositive 32 : Cette diapositive montre un outil utilisé en data science et ses fonctionnalités telles que les vues de licence, l'abonnement d'autres, etc.
Diapositive 33 : Cette diapositive affiche les outils pour la data science - Natural Language Toolkit (NLTK).
Diapositive 34 : Cette diapositive représente l'outil TensorFlow utilisé en data science, et ses fonctionnalités incluent la flexibilité, les colonnes, le visualiseur, etc.
Diapositive 35 : Cette diapositive met en évidence le titre des sujets à couvrir ensuite dans le modèle.
Diapositive 36 : Cette diapositive présente la différence entre la data science et l'analyse de données basée sur l'ensemble de compétences, la portée, l'exploration et les objectifs.
Diapositive 37 : Cette diapositive montre la différence entre l'intelligence d'affaires et la data science basée sur des facteurs tels que le concept, la portée, les données, etc.
Diapositive 38 : Cette diapositive met en évidence le titre des sujets à couvrir ensuite dans le modèle.
Diapositive 39 : Cette diapositive représente les tâches effectuées par l'analyste d'affaires et comment il sera utile pour améliorer les opérations commerciales.
Diapositive 40 : Cette diapositive montre les responsabilités et les compétences des ingénieurs de données.
Diapositive 41 : Cette diapositive présente les tâches effectuées par un administrateur de base de données et les compétences qu'il doit posséder.
Diapositive 42 : Cette diapositive montre les tâches et les compétences de l'ingénieur en apprentissage automatique, y compris une connaissance approfondie de l'apprentissage automatique, des algorithmes ML et de Python et C++.
Diapositive 43 : Cette diapositive affiche les tâches effectuées par les data scientists en data science et leurs compétences.
Diapositive 44 : Cette diapositive représente les différents types de data scientists, notamment les experts verticaux, les gestionnaires de DS statistiques, les généralistes, etc.
Diapositive 45 : Cette diapositive montre les tâches de l'architecte de données dans les projets de data science et ses compétences.
Diapositive 46 : Cette diapositive présente les tâches effectuées par un statisticien en data science et ses compétences telles que l'exploration de données, l'informatique distribuée, etc.
Diapositive 47 : Cette diapositive montre les tâches effectuées par l'analyste d'affaires et comment il sera utile pour améliorer les opérations commerciales.
Diapositive 48 : Cette diapositive affiche les tâches effectuées par un gestionnaire de données et d'analyses et les compétences qu'il doit posséder.
Diapositive 49 : Cette diapositive représente la matrice RACI pour l'exploration de données et les tâches effectuées par les analystes de données, les ingénieurs de données, les data scientists, etc.
Diapositive 50 : Cette diapositive met en évidence le titre des sujets à couvrir ensuite dans le modèle.
Diapositive 51 : Cette diapositive présente la liste de contrôle pour une intégration efficace de la data science dans l'entreprise.
Diapositive 52 : Cette diapositive met en évidence le titre des sujets à couvrir ensuite dans le modèle.
Diapositive 53 : Cette diapositive affiche la table des matières mettant en évidence le calendrier de mise en œuvre de l'exploration de données dans l'organisation.
Diapositive 54 : Cette diapositive représente la table des matières mettant en évidence la feuille de route pour intégrer l'exploration de données dans l'organisation.
Diapositive 55 : Cette diapositive montre la feuille de route pour intégrer l'exploration de données dans l'organisation.
Diapositive 56 : Cette diapositive met en évidence le titre des sujets à couvrir ensuite dans le modèle.
Diapositive 57 : Cette diapositive montre le plan 30-60-90 jours pour la mise en œuvre de l'exploration de données.
Diapositive 58 : Cette diapositive affiche le tableau de bord pour la mise en œuvre de l'exploration de données.
Diapositive 59 : Cette diapositive représente le tableau de bord pour l'intégration des données dans l'entreprise, et elle affiche les détails en temps réel sur les dépenses, les bénéfices, les pourcentages de marge, etc.
Diapositive 60 : Cette diapositive met en évidence le titre des sujets à couvrir ensuite dans le modèle.
Diapositive 61 : Cette diapositive présente les impacts de l'intégration de l'exploration de données dans l'organisation.
Diapositive 62 : Cette diapositive met en évidence le titre des sujets à couvrir ensuite dans le modèle.
Diapositive 63 : Cette diapositive affiche les domaines où l'exploration de données crée son empreinte.
Diapositive 64 : Cette diapositive représente l'exploration de données dans les services de santé et ses avantages de différentes manières.
Diapositive 65 : Cette diapositive montre l'exploration de données dans le département de la logistique et des transports.
Diapositive 66 : Cette diapositive présente le rôle de l'exploration de données dans les compagnies aériennes et ses avantages qui couvrent la gestion des revenus et la planification des itinéraires.
Diapositive 67 : Cette diapositive montre l'application de l'exploration de données dans les organisations financières et ses avantages.
Diapositive 68 : Cette diapositive affiche l'application de l'exploration de données dans les entreprises et ses avantages.
Diapositive 69 : Cette diapositive met en évidence le titre des sujets à couvrir ensuite dans le modèle.
Diapositive 70 : Cette diapositive montre la signification de l'exploration de données et comment cette innovation est utile aux entreprises développant des systèmes d'IA.
Diapositive 71 : Cette diapositive présente les composantes critiques de l'exploration de données telles que les données, la programmation, les statistiques et les probabilités, etc.
Diapositive 72 : Cette diapositive affiche les icônes de l'exploration de données.
Diapositive 73 : Cette diapositive est intitulée Diapositives supplémentaires pour aller de l'avant.
Diapositive 74 : Il s'agit de notre diapositive Mission avec des images et du texte connexes.
Diapositive 75 : Cette diapositive présente un graphique à barres avec une comparaison de deux produits.
Diapositive 76 : Cette diapositive met en évidence une loupe pour mettre en évidence des informations, des spécifications, etc.
Diapositive 77 : Il s'agit d'une diapositive de chronologie. Affichez ici les données relatives aux intervalles de temps.
Diapositive 78 : Cette diapositive montre des notes Post-it. Postez vos notes importantes ici.
Diapositive 79 : Il s'agit d'une diapositive de génération d'idées pour énoncer une nouvelle idée ou mettre en évidence des informations, des spécifications, etc.
Diapositive 80 : Cette diapositive présente une feuille de route avec des zones de texte supplémentaires.
Diapositive 81 : Cette diapositive fournit un plan 30 60 90 jours avec des zones de texte.
Diapositive 82 : Il s'agit d'une diapositive de remerciements avec l'adresse, les numéros de contact et l'adresse e-mail.