数据驱动的智能运维与策略分析

专题:数据科学

案例来源: 滴滴  

会议地点:上海

分享时间:2018-08-26 13:30-14:30

谢梁

滴滴 首席数据科学家

谢梁是纽约州立大学计量经济学博士,滴滴数据科学部首席数据科学家,主持运用机器学习和人工智能方法优化和分析大规模交易平台效率和系统行为模式。具有十余年机器学习应用经验,熟悉各种业务场景下机器学习和数据挖掘产品的需求分析,架构设计,算法开发和集成部署,行业跨度包含金融,能源和高科技。曾经担任微软总部云存储核心工程部门首席数据科学家,美国圣保罗旅行者保险分析部门总监等职务。在包括Journal of Statistical Software等专业期刊上发表多篇论文,担任Journal of Statistical Computation and Simulation期刊以及Data Mining Applications with R一书的审稿人。与人合著的《深度学习实战:Keras案例精解》一书销量近万册。

课程概要

机器学习在复杂数据分析上的应用。通过实际案例介绍如何将具体商业问题通过对数据形态的归纳,从而合理采用包括计量经济学,人工智能,传统机器学习等技术来实现非传统的分析思路和洞察力。

听众收益

在这个课程中学员将学习到如何将具体业务需求映射到机器学习领域,并通过最新的机器学习技术对复杂多维度信息进行自动化分析获取商业洞见。学员可以在这里见识到除了预测技术之外的多种复杂数据分析技术的应用与实践,开拓眼界,领会最新技术的实际应用方法。

获取体验票