Datenmining-Präsentationsfolien

Folie 1: Diese Folie führt in das Data Mining ein. Nennen Sie Ihren Firmennamen und beginnen Sie.
Folie 2: Dies ist eine Agenda-Folie. Geben Sie hier Ihre Tagesordnungspunkte an.
Folie 3: Diese Folie zeigt das Inhaltsverzeichnis für die Präsentation.
Folie 4: Dies ist eine weitere Folie mit der Fortsetzung des Inhaltsverzeichnisses für die Präsentation.
Folie 5: Diese Folie hebt den Titel für die Themen hervor, die als Nächstes in der Vorlage behandelt werden sollen.
Folie 6: Diese Folie stellt die aktuelle Situation unseres Unternehmens dar, indem sie das Verhältnis von unstrukturierten und strukturierten Daten anzeigt, die in der Datenbank gespeichert sind.
Folie 7: Diese Folie zeigt, wie unstrukturierte Daten Herausforderungen darstellen und wie Data Science Lösungen bieten wird.
Folie 8: Diese Folie hebt den Titel für die Themen hervor, die als Nächstes in der Vorlage behandelt werden sollen.
Folie 9: Diese Folie stellt den Bedarf an Data Science in der Organisation dar.
Folie 10: Diese Folie zeigt die Vorteile des Data Mining für die Organisation.
Folie 11: Diese Folie stellt die Rolle des Data Mining bei der Entscheidungsfindung dar und beinhaltet die Sammlung und Erfassung, Speicherung, Bereinigung von Daten usw.
Folie 12: Diese Folie hebt den Titel für die Themen hervor, die als Nächstes in der Vorlage behandelt werden sollen.
Folie 13: Diese Folie zeigt die Voraussetzungen für das Data Mining, zu denen Kenntnisse in Machine Learning, Modellierung, Statistik, Datenbanken und Programmiersprachen gehören.
Folie 14: Diese Folie stellt die Fähigkeiten dar, die ein Data Scientist vor der Implementierung von Data Science haben muss.
Folie 15: Dies ist eine weitere Folie, die die Fähigkeiten zeigt, die ein Data Scientist vor der Implementierung von Data Science haben muss.
Folie 16: Diese Folie hebt den Titel für die Themen hervor, die als Nächstes in der Vorlage behandelt werden sollen.
Folie 17: Diese Folie beschreibt den Lebenszyklus der Data Science, der Phasen wie vordefinierte Geschäftsprobleme, Informationsbeschaffung usw. umfasst.
Folie 18: Diese Folie zeigt die erste Phase der Data Science, das Verständnis von Geschäftsproblemen und die Fakten, die unter diese Phase fallen.
Folie 19: Diese Folie stellt die Datenvorbereitungsphase der Data Science dar, einschließlich ihrer verschiedenen Stufen wie Rohdaten, strukturierte Daten, Datenvorverarbeitung, EDA usw.
Folie 20: Diese Folie zeigt die Informationsbeschaffung in der Datenvorbereitungsphase.
Folie 21: Diese Folie präsentiert die Modellplanungsphase in der Data Science und zeigt deren Tools wie SQL Analysis Service, R und SAS/ACCESS.
Folie 22: Diese Folie zeigt die explorative Datenanalyse in der Modellplanungsphase der Data Science und ihre verschiedenen Stufen und Gründe.
Folie 23: Diese Folie zeigt verschiedene Tools, die bei der Datenmodellierung helfen können, wie SAS Enterprise Miner, SPCS Modeler, MATLAB usw.
Folie 24: Diese Folie stellt die operative Phase der Data Science dar und welche Aufgaben in dieser Phase durchgeführt werden.
Folie 25: Diese Folie zeigt die letzte Phase der Data Science, in der alle wichtigen Erkenntnisse den Stakeholdern mitgeteilt werden.
Folie 26: Diese Folie zeigt, wie Data Scientists die Daten während des gesamten Projekts bis zur Fertigstellung verwalten.
Folie 27: Diese Folie hebt den Titel für die Themen hervor, die als Nächstes in der Vorlage behandelt werden sollen.
Folie 28: Diese Folie zeigt die wichtigsten Tools, die in der Data Science verwendet werden, darunter SAS, Apache Spark, Excel usw.
Folie 29: Diese Folie stellt das Statistical Analysis System dar, das in der Data Science für das Datenmanagement und die Modellierung verwendet wird.
Folie 30: Diese Folie zeigt das Apache Spark-Tool, das in der Data Science verwendet wird, und seine Funktionen wie Geschwindigkeit, Wiederverwendbarkeit, fortgeschrittene Analysen usw.
Folie 31: Diese Folie präsentiert das Excel-Tool, das in der Data Science verwendet wird, sowie seine Verwendung und Funktionen.
Folie 32: Diese Folie zeigt ein Tool, das in der Data Science verwendet wird, und seine Funktionen wie Lizenzansichten, Abonnement anderer usw.
Folie 33: Diese Folie zeigt Tools für Data Science - Natural Language Toolkit (NLTK).
Folie 34: Diese Folie stellt das in der Data Science verwendete TensorFlow-Tool und seine Funktionen wie Flexibilität, Spalten, Visualisierer usw. dar.
Folie 35: Diese Folie hebt den Titel für die Themen hervor, die als Nächstes in der Vorlage behandelt werden sollen.
Folie 36: Diese Folie präsentiert den Unterschied zwischen Data Science und Data Analytics basierend auf Fähigkeiten, Umfang, Exploration und Zielen.
Folie 37: Diese Folie zeigt den Unterschied zwischen Business Intelligence und Data Science basierend auf Faktoren wie Konzept, Umfang, Daten usw.
Folie 38: Diese Folie hebt den Titel für die Themen hervor, die als Nächstes in der Vorlage behandelt werden sollen.
Folie 39: Diese Folie stellt die Aufgaben eines Business Analysten dar und wie er dazu beitragen kann, die Geschäftsabläufe zu verbessern.
Folie 40: Diese Folie zeigt die Verantwortlichkeiten und Fähigkeiten von Data Engineers.
Folie 41: Diese Folie präsentiert die Aufgaben eines Datenbankadministrators und die Fähigkeiten, die er besitzen sollte.
Folie 42: Diese Folie zeigt die Aufgaben und Fähigkeiten eines Machine Learning Engineers, einschließlich fundierter Kenntnisse in Machine Learning, ML-Algorithmen und Python und C++.
Folie 43: Diese Folie zeigt die Aufgaben und Fähigkeiten von Data Scientists in der Data Science.
Folie 44: Diese Folie stellt die verschiedenen Arten von Data Scientists dar, darunter vertikale Experten, Stat DS-Manager, Generalisten usw.
Folie 45: Diese Folie zeigt die Aufgaben eines Data Architekten in Data Science-Projekten und seine Fähigkeiten.
Folie 46: Diese Folie präsentiert die Aufgaben eines Statistikers in der Data Science und seine Fähigkeiten wie Data Mining, verteilte Berechnungen usw.
Folie 47: Diese Folie zeigt die Aufgaben eines Business Analysten und wie er dazu beitragen kann, die Geschäftsabläufe zu verbessern.
Folie 48: Diese Folie zeigt die Aufgaben eines Daten- und Analysemanagers und die Fähigkeiten, die er haben sollte.
Folie 49: Diese Folie stellt die RACI-Matrix für Data Mining dar und die Aufgaben, die von Data Analysten, Data Engineers, Data Scientists usw. durchgeführt werden.
Folie 50: Diese Folie hebt den Titel für die Themen hervor, die als Nächstes in der Vorlage behandelt werden sollen.
Folie 51: Diese Folie präsentiert eine Checkliste für die effektive Integration von Data Science in das Unternehmen.
Folie 52: Diese Folie hebt den Titel für die Themen hervor, die als Nächstes in der Vorlage behandelt werden sollen.
Folie 53: Diese Folie zeigt ein Inhaltsverzeichnis mit einem Zeitplan für die Implementierung des Data Mining in der Organisation.
Folie 54: Diese Folie stellt ein Inhaltsverzeichnis mit einer Roadmap zur Integration des Data Mining in der Organisation dar.
Folie 55: Diese Folie zeigt eine Roadmap zur Integration des Data Mining in der Organisation.
Folie 56: Diese Folie hebt den Titel für die Themen hervor, die als Nächstes in der Vorlage behandelt werden sollen.
Folie 57: Diese Folie zeigt einen 30-60-90-Tage-Plan für die Implementierung des Data Mining.
Folie 58: Diese Folie zeigt ein Dashboard für die Implementierung des Data Mining.
Folie 59: Diese Folie stellt ein Dashboard für die Datenintegration im Unternehmen dar und zeigt Echtzeit-Details zu Ausgaben, Gewinnen, Margen-Prozentsätzen usw.
Folie 60: Diese Folie hebt den Titel für die Themen hervor, die als Nächstes in der Vorlage behandelt werden sollen.
Folie 61: Diese Folie präsentiert die Auswirkungen der Integration von Data Mining in der Organisation.
Folie 62: Diese Folie hebt den Titel für die Themen hervor, die als Nächstes in der Vorlage behandelt werden sollen.
Folie 63: Diese Folie zeigt Domänen, in denen Data Mining Eindruck hinterlässt.
Folie 64: Diese Folie stellt das Data Mining in Gesundheitsabteilungen und seine Vorteile auf verschiedene Weise dar.
Folie 65: Diese Folie zeigt das Data Mining in der Logistik und im Transportwesen.
Folie 66: Diese Folie präsentiert die Rolle des Data Mining in der Luftfahrt und seine Vorteile, die das Umsatzmanagement und die Routenplanung abdecken.
Folie 67: Diese Folie zeigt die Anwendung von Data Mining in Finanzorganisationen und seine Vorteile.
Folie 68: Diese Folie zeigt die Anwendung von Data Mining im Geschäftsbereich und seine Vorteile.
Folie 69: Diese Folie hebt den Titel für die Themen hervor, die als Nächstes in der Vorlage behandelt werden sollen.
Folie 70: Diese Folie zeigt die Bedeutung von Data Mining und wie diese Innovation Unternehmen dabei hilft, KI-Systeme zu entwickeln.
Folie 71: Diese Folie präsentiert kritische Komponenten des Data Mining wie Daten, Programmierung, Statistik & Wahrscheinlichkeit usw.
Folie 72: Diese Folie zeigt Symbole für Data Mining.
Folie 73: Diese Folie trägt den Titel "Zusätzliche Folien für den weiteren Fortschritt".
Folie 74: Dies ist unsere Missions-Folie mit zugehörigen Bildern und Texten.
Folie 75: Diese Folie präsentiert ein Balkendiagramm mit einem Vergleich von zwei Produkten.
Folie 76: Diese Folie zeigt eine Lupe, um Informationen, Spezifikationen usw. hervorzuheben.
Folie 77: Dies ist eine Zeitachsen-Folie. Zeigen Sie hier daten bezüglich Zeitintervallen.
Folie 78: Diese Folie zeigt Post-It-Notizen. Notieren Sie hier Ihre wichtigen Notizen.
Folie 79: Dies ist eine Folie zur Ideengenerierung, um eine neue Idee zu formulieren oder Informationen, Spezifikationen usw. hervorzuheben.
Folie 80: Diese Folie präsentiert eine Roadmap mit zusätzlichen Textfeldern.
Folie 81: Diese Folie bietet einen 30-60-90-Tage-Plan mit Textfeldern.
Folie 82: Dies ist eine Dankeschön-Folie mit Adresse, Telefonnummern und E-Mail-Adresse.