Data Science IT Powerpoint Présentation Powerpoint

Diapositive 1 : Cette diapositive présente la science des données. Indiquez le nom de votre entreprise et commencez.
Diapositive 2 : Il s'agit d'une diapositive de l'ordre du jour. Indiquez ici vos agendas.
Diapositive 3 : Cette diapositive montre la table des matières de la présentation.
Diapositive 4 : Il s'agit d'une autre diapositive qui poursuit la table des matières de la présentation.
Diapositive 5 : Il s'agit d'une autre diapositive qui poursuit la table des matières de la présentation.
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 problèmes et comment la science des données aidera à fournir des solutions.
Diapositive 8 : cette diapositive affiche la table des matières de la présentation.
Diapositive 9 : Cette diapositive représente le besoin de la science des données dans l'organisation.
Diapositive 10 : Cette diapositive montre les avantages de la science des données pour l'organisation.
Diapositive 11 : Cette diapositive présente le rôle de la science des données dans la prise de décision, et comprend la collecte et l'acquisition, le stockage, le nettoyage des données, etc.
Diapositive 12 : Cette diapositive montre la table des matières de la présentation.
Diapositive 13 : cette diapositive présente les prérequis pour la science des données, notamment 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 que doit avoir le scientifique des données avant de mettre en œuvre la science des données.
Diapositive 15 : Ceci est une autre diapositive montrant que le scientifique des données doit avoir des compétences avant de mettre en œuvre la science des données.
Diapositive 16 : Cette diapositive présente la table des matières de la présentation.
Diapositive 17 : Cette diapositive décrit le cycle de vie de la science des données, qui comprend les étapes telles que les problèmes métier prédéfinis, l'acquisition d'informations, etc.
Diapositive 18 : Cette diapositive présente la première phase de la science des données qui consiste à comprendre les problèmes commerciaux et les faits qui relèvent de cette phase.
Diapositive 19 : Cette diapositive représente la phase de préparation des données de la science des données, 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 du modèle en science des données 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 du modèle de la science des données et ses différentes étapes et raisons.
Diapositive 23 : Cette diapositive présente divers outils qui pourraient aider à la modélisation des données, tels que le mineur d'entreprise SAS, le modélisateur SPCS, MATLAB, etc.
Diapositive 24 : Cette diapositive représente la phase opérationnelle de la science des données et les tâches effectuées au cours de cette phase.
Diapositive 25 : Cette diapositive montre la dernière phase de la science des données et dans cette phase, toutes les principales conclusions sont communiquées aux parties prenantes.
Diapositive 26 : Cette diapositive présente comment les data scientists tout au long du projet gèrent les données jusqu'à leur achèvement.
Diapositive 27 : Cette diapositive montre la table des matières de la présentation.
Diapositive 28 : Cette diapositive présente les principaux outils utilisés en science des données, notamment SAS, Apache Spark, Excel, etc.
Diapositive 29 : Cette diapositive représente le système d'analyse statistique utilisé en science des données pour la gestion et la modélisation des données.
Diapositive 30 : Cette diapositive présente l'outil Apache Spark utilisé en science des données et ses fonctionnalités telles que la vitesse, la réutilisabilité, l'analyse avancée, etc.
Diapositive 31 : Cette diapositive présente l'outil Excel utilisé en science des données et son utilisation ainsi que ses fonctionnalités.
Diapositive 32 : Cette diapositive montre l'outil utilisé en science des données et ses fonctionnalités telles que les vues de licence, l'abonnement des autres, etc.
Diapositive 33 : Cette diapositive affiche Outils pour la science des données - Boîte à outils en langage naturel (NLTK).
Diapositive 34 : cette diapositive représente l'outil TensorFlow utilisé en science des données, et ses fonctionnalités incluent la flexibilité, les colonnes, le visualiseur, etc.
Diapositive 35 : Cette diapositive montre la table des matières de la présentation.
Diapositive 36 : Cette diapositive présente la différence entre la science des données et l'analyse des données en fonction des compétences, de la portée, de l'exploration et des objectifs.
Diapositive 37 : Cette diapositive montre la différence entre la Business Intelligence et la Data Science en fonction de facteurs tels que le concept, la portée, les données, etc.
Diapositive 38 : cette diapositive affiche la table des matières de la présentation.
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 qu'ils doivent posséder.
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 d'un ingénieur en apprentissage automatique, y compris une connaissance approfondie de l'apprentissage automatique, des algorithmes ML, ainsi que de Python et C++.
Diapositive 43 : Cette diapositive présente les tâches réalisées par les data scientists en science des données et leurs compétences.
Slide 44 : Cette slide représente les différents types de data scientists, dont les experts verticaux, les stat DS managers, les généralistes, etc.
Diapositive 45 : Cette diapositive montre les tâches des architectes de données dans les projets de science des données et leurs compétences.
Diapositive 46 : Cette diapositive présente les tâches effectuées par un statisticien en science des données et ses compétences telles que l'exploration de données, l'informatique distributive, 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 présente 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 la science des données et les tâches effectuées par les analystes de données, les ingénieurs de données, les scientifiques de données, etc.
Diapositive 50 : Cette diapositive montre la table des matières mettant en évidence la liste de contrôle pour une intégration efficace de la science des données dans les entreprises.
Diapositive 51 : Cette diapositive présente la liste de contrôle pour une intégration efficace de la science des données dans les entreprises.
Diapositive 52 : Cette diapositive montre la table des matières mettant en évidence le calendrier de mise en œuvre de la science des données dans l'organisation.
Diapositive 53 : Cette diapositive affiche la table des matières mettant en évidence le calendrier de mise en œuvre de la science des données dans l'organisation.
Diapositive 54 : Cette diapositive représente la table des matières mettant en évidence la feuille de route pour intégrer la science des données dans l'organisation.
Diapositive 55 : Cette diapositive montre la feuille de route pour intégrer la science des données dans l'organisation.
Diapositive 56 : Cette diapositive présente la table des matières mettant en évidence le plan de 30-60-90 jours pour la mise en œuvre de la science des données.
Diapositive 57 : Cette diapositive montre un plan de 30-60-90 jours pour la mise en œuvre de la science des données.
Diapositive 58 : cette diapositive affiche le tableau de bord pour la mise en œuvre de la science des données.
Diapositive 59 : Cette diapositive représente le tableau de bord pour l'intégration des données dans l'entreprise et affiche des détails en temps réel sur les dépenses, les bénéfices, le pourcentage de marges, etc.
Diapositive 60 : Cette diapositive montre la table des matières mettant en évidence les impacts de l'intégration de la science des données dans l'organisation.
Diapositive 61 : Cette diapositive présente les impacts de l'intégration de la science des données dans l'organisation.
Diapositive 62 : Cette diapositive montre la table des matières de la présentation.
Diapositive 63 : Cette diapositive affiche les domaines où la science des données crée son impression.
Diapositive 64 : Cette diapositive représente la science des données dans les services de santé et ses avantages de différentes manières.
Diapositive 65 : Cette diapositive montre la science des données dans le département de la logistique et du transport.
Diapositive 66 : Cette diapositive présente le rôle de la science des 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 la science des données dans les organisations financières et ses avantages.
Diapositive 68 : Cette diapositive présente l'application de la science des données en entreprise et ses avantages.
Diapositive 69 : Cette diapositive représente la table des matières de la présentation.
Diapositive 70 : Cette diapositive montre la signification de la science des données et comment cette innovation est utile aux entreprises qui développent des systèmes d'IA.
Diapositive 71 : Cette diapositive présente les composants essentiels de la science des données tels que les données, la programmation, les statistiques et les probabilités, etc.
Diapositive 72 : Cette diapositive montre des icônes pour Mood Board for Data Science.
Diapositive 73 : Cette diapositive est intitulée Diapositives supplémentaires pour aller de l'avant.
Diapositive 74 : Ceci est la diapositive À propos de nous pour montrer les spécifications de l'entreprise, etc.
Diapositive 75 : Voici la diapositive Notre mission avec des images et du texte connexes.
Diapositive 76 : Cette diapositive présente le diagramme de Venn avec des zones de texte.
Diapositive 77 : Il s'agit d'une diapositive de chronologie. Afficher ici les données relatives aux intervalles de temps.
Diapositive 78 : Il s'agit d'une diapositive de remerciement avec l'adresse, les numéros de contact et l'adresse e-mail.