Apresentação de slides de mineração de dados

Slide 1: Este slide apresenta a Mineração de Dados. Declare o Nome da Sua Empresa e comece.
Slide 2: Este é um slide de Agenda. Declare suas agendas aqui.
Slide 3: Este slide mostra o Sumário para a apresentação.
Slide 4: Este é outro slide continuando o Sumário para a apresentação.
Slide 5: Este slide destaca o título para os tópicos que serão abordados a seguir no modelo.
Slide 6: Este slide apresenta a situação atual do nosso negócio, exibindo a proporção de dados não estruturados e estruturados armazenados no banco de dados.
Slide 7: Este slide mostra como os dados não estruturados estão causando desafios e como a ciência de dados ajudará a fornecer soluções.
Slide 8: Este slide destaca o título para os tópicos que serão abordados a seguir no modelo.
Slide 9: Este slide representa a necessidade da ciência de dados na organização.
Slide 10: Este slide mostra os Benefícios da Mineração de Dados para a Organização.
Slide 11: Este slide apresenta o papel da Mineração de Dados na tomada de decisões, e inclui coleta e aquisição, armazenamento, limpeza de dados, etc.
Slide 12: Este slide destaca o título para os tópicos que serão abordados a seguir no modelo.
Slide 13: Este slide exibe os pré-requisitos para a Mineração de Dados que incluem conhecimento de aprendizado de máquina, modelagem, estatística, banco de dados e linguagens de programação.
Slide 14: Este slide representa as Habilidades Obrigatórias do Cientista de Dados Antes de Implementar a Ciência de Dados.
Slide 15: Este é outro slide mostrando as Habilidades Obrigatórias do Cientista de Dados antes de Implementar a Ciência de Dados.
Slide 16: Este slide destaca o título para os tópicos que serão abordados a seguir no modelo.
Slide 17: Este slide descreve o ciclo de vida da ciência de dados, que inclui as etapas como problemas de negócios predefinidos, aquisição de informações, etc.
Slide 18: Este slide exibe a primeira fase da ciência de dados, que é a compreensão dos problemas de negócios e os fatos que se enquadram nesta fase.
Slide 19: Este slide representa a fase de preparação de dados da ciência de dados, incluindo seus vários estágios, como dados brutos, dados estruturados, pré-processamento de dados, EDA, etc.
Slide 20: Este slide mostra a Aquisição de Informações na Fase de Preparação de Dados.
Slide 21: Este slide apresenta a fase de planejamento de modelo na ciência de dados e mostra suas ferramentas, como SQL Analysis Service, R e SAS/ACCESS.
Slide 22: Este slide mostra a análise exploratória de dados na fase de planejamento de modelo da ciência de dados e seus vários estágios e razões.
Slide 23: Este slide exibe várias ferramentas que poderiam ajudar na modelagem de dados, como SAS enterprise miner, SPCS modeler, MATLAB, etc.
Slide 24: Este slide representa a fase operacional da ciência de dados e quais tarefas são realizadas nesta fase.
Slide 25: Este slide mostra a última fase da ciência de dados e, nesta fase, todas as principais descobertas são comunicadas às partes interessadas.
Slide 26: Este slide apresenta como os cientistas de dados gerenciam os dados ao longo do projeto até a conclusão.
Slide 27: Este slide destaca o título para os tópicos que serão abordados a seguir no modelo.
Slide 28: Este slide exibe as principais ferramentas utilizadas na ciência de dados, que incluem SAS, Apache Spark, Excel, etc.
Slide 29: Este slide representa o Sistema de Análise Estatística usado na ciência de dados para gerenciamento e modelagem de dados.
Slide 30: Este slide mostra a ferramenta Apache Spark usada na ciência de dados e seus recursos, como velocidade, reutilização, análise avançada, etc.
Slide 31: Este slide apresenta a ferramenta Excel usada na ciência de dados e seu uso, juntamente com seus recursos.
Slide 32: Este slide mostra a ferramenta usada na ciência de dados e seus recursos, como visualização de licenças, assinatura de outros, etc.
Slide 33: Este slide exibe Ferramentas para Ciência de Dados - Natural Language Toolkit (NLTK).
Slide 34: Este slide representa a ferramenta TensorFlow usada na Ciência de Dados, e seus recursos incluem flexibilidade, colunas, visualizador, etc.
Slide 35: Este slide destaca o título para os tópicos que serão abordados a seguir no modelo.
Slide 36: Este slide apresenta a diferença entre ciência de dados e análise de dados com base em conjunto de habilidades, escopo, exploração e objetivos.
Slide 37: Este slide mostra a diferença entre Business Intelligence e Ciência de Dados com base em fatores como conceito, escopo, dados, etc.
Slide 38: Este slide destaca o título para os tópicos que serão abordados a seguir no modelo.
Slide 39: Este slide representa as tarefas realizadas pelo analista de negócios e como ele será útil para melhorar as operações de negócios.
Slide 40: Este slide mostra as responsabilidades e habilidades que um engenheiro de dados deve possuir.
Slide 41: Este slide apresenta as tarefas realizadas por um Administrador de Banco de Dados e as habilidades que ele deve possuir.
Slide 42: Este slide mostra as tarefas e habilidades de um engenheiro de aprendizado de máquina, incluindo um profundo conhecimento de aprendizado de máquina, algoritmos de ML e Python e C++.
Slide 43: Este slide exibe as tarefas realizadas pelos cientistas de dados na ciência de dados e suas habilidades.
Slide 44: Este slide representa os diferentes tipos de cientistas de dados, incluindo especialistas verticais, gerentes de stat DS, generalistas, etc.
Slide 45: Este slide mostra as tarefas do arquiteto de dados em projetos de ciência de dados e suas habilidades.
Slide 46: Este slide apresenta as tarefas realizadas por um estatístico na ciência de dados e suas habilidades, como mineração de dados, computação distribuída, etc.
Slide 47: Este slide mostra as tarefas realizadas pelo analista de negócios e como ele será útil para melhorar as operações de negócios.
Slide 48: Este slide exibe as tarefas realizadas por um gerente de dados e análise e as habilidades que ele deve ter.
Slide 49: Este slide representa a matriz RACI para Mineração de Dados e tarefas realizadas por analistas de dados, engenheiros de dados, cientistas de dados, etc.
Slide 50: Este slide destaca o título para os tópicos que serão abordados a seguir no modelo.
Slide 51: Este slide apresenta a Lista de Verificação para Integração Eficaz da Ciência de Dados nos Negócios.
Slide 52: Este slide destaca o título para os tópicos que serão abordados a seguir no modelo.
Slide 53: Este slide exibe o Sumário destacando o Cronograma para Implementação da Mineração de Dados na Organização.
Slide 54: Este slide representa o Sumário destacando o Roteiro para Integrar a Mineração de Dados na Organização.
Slide 55: Este slide mostra o Roteiro para Integrar a Mineração de Dados na Organização.
Slide 56: Este slide destaca o título para os tópicos que serão abordados a seguir no modelo.
Slide 57: Este slide mostra o Plano de 30-60-90 Dias para Implementação da Mineração de Dados.
Slide 58: Este slide exibe o Painel para Implementação da Mineração de Dados.
Slide 59: Este slide representa o painel para integração de dados nos negócios, e está mostrando detalhes em tempo real sobre despesas, lucros, percentuais de margem, etc.
Slide 60: Este slide destaca o título para os tópicos que serão abordados a seguir no modelo.
Slide 61: Este slide apresenta os Impactos da Integração da Mineração de Dados na Organização.
Slide 62: Este slide destaca o título para os tópicos que serão abordados a seguir no modelo.
Slide 63: Este slide exibe os Domínios onde a Mineração de Dados está Criando sua Impressão.
Slide 64: Este slide representa a Mineração de Dados nos departamentos de saúde e seus benefícios de diferentes maneiras.
Slide 65: Este slide mostra a Mineração de Dados em Logística e Departamento de Transportes.
Slide 66: Este slide apresenta o papel da Mineração de Dados nas companhias aéreas e seus benefícios que cobrem gerenciamento de receita e planejamento de rotas.
Slide 67: Este slide mostra a aplicação da Mineração de Dados em organizações financeiras e seus benefícios.
Slide 68: Este slide exibe a aplicação da Mineração de Dados nos negócios e seus benefícios.
Slide 69: Este slide destaca o título para os tópicos que serão abordados a seguir no modelo.
Slide 70: Este slide mostra o significado da Mineração de Dados e como essa inovação é útil para as empresas desenvolverem sistemas de IA.
Slide 71: Este slide apresenta os componentes críticos da Mineração de Dados, como dados, programação, estatística e probabilidade, etc.
Slide 72: Este slide exibe Ícones para Mineração de Dados.
Slide 73: Este slide é intitulado como Slides Adicionais para Avançar.
Slide 74: Este é o slide Nossa Missão com imagens e texto relacionados.
Slide 75: Este slide apresenta um gráfico de barras com comparação de dois produtos.
Slide 76: Este slide mostra uma Lupa para destacar informações, especificações, etc.
Slide 77: Este é um slide de Linha do Tempo. Mostre dados relacionados a intervalos de tempo aqui.
Slide 78: Este slide mostra Notas Autoadesivas. Poste suas anotações importantes aqui.
Slide 79: Este é um slide de Geração de Ideias para declarar uma nova ideia ou destacar informações, especificações, etc.
Slide 80: Este slide apresenta um Roteiro com caixas de texto adicionais.
Slide 81: Este slide fornece um Plano de 30 60 90 Dias com caixas de texto.
Slide 82: Este é um slide de Agradecimento com endereço, números de contato e endereço de e-mail.