Powerpoint-Präsentationsfolien für Data Scientists

Folie 1 : Diese Folie stellt Data Scientist vor. Geben Sie Ihren Firmennamen an und beginnen Sie.
Folie 2 : Dies ist eine Agenda-Folie. Geben Sie hier Ihre Agenden an.
Folie 3 : Diese Folie zeigt das Inhaltsverzeichnis für die Präsentation.
Folie 4 : Dies ist eine weitere Folie, die das Inhaltsverzeichnis der Präsentation fortsetzt.
Folie 5 : Diese Folie hebt Titel für Themen hervor, die als nächstes in der Vorlage behandelt werden sollen.
Folie 6 : Diese Folie stellt die aktuelle Situation unseres Unternehmens dar, indem das Verhältnis von unstrukturierten und strukturierten Daten, die in der Datenbank gespeichert sind, angezeigt wird.
Folie 7 : Diese Folie zeigt, wie unstrukturierte Daten zu Herausforderungen führen und wie Data Science zur Bereitstellung von Lösungen beitragen kann.
Folie 8 : Diese Folie zeigt das Inhaltsverzeichnis für die Präsentation.
Folie 9 : Diese Folie repräsentiert den Bedarf an Data Science in der Organisation.
Folie 10 : Diese Folie zeigt die Vorteile von Data Science für die Organisation.
Folie 11 : Diese Folie stellt die Rolle der Datenwissenschaft bei der Entscheidungsfindung dar und umfasst die Erfassung und Erfassung, Speicherung, Bereinigung von Daten usw.
Folie 12 : Diese Folie zeigt das Inhaltsverzeichnis der Präsentation.
Folie 13 : Diese Folie zeigt die Voraussetzungen für Data Science, darunter Kenntnisse in maschinellem Lernen, Modellierung, Statistik, Datenbanken und Programmiersprachen.
Folie 14 : Diese Folie stellt dar, welche Fähigkeiten ein Datenwissenschaftler haben muss, bevor er Data Science implementiert.
Folie 15 : Dies ist eine weitere Folie, die zeigt, dass Data Scientists über Fähigkeiten verfügen müssen, bevor sie Data Science implementieren.
Folie 16 : Diese Folie zeigt das Inhaltsverzeichnis für die Präsentation.
Folie 17 : Diese Folie beschreibt den Lebenszyklus der Datenwissenschaft, der die Phasen wie vordefinierte Geschäftsprobleme, Informationsbeschaffung usw. umfasst.
Folie 18 : Diese Folie zeigt die erste Phase der Datenwissenschaft, bei der es darum geht, Geschäftsprobleme und die Fakten, die in diese Phase fallen, zu verstehen.
Folie 19 : Diese Folie stellt die Datenvorbereitungsphase der Datenwissenschaft dar, einschließlich ihrer verschiedenen Phasen wie Rohdaten, Strukturdaten, Datenvorverarbeitung, EDA usw.
Folie 20 : Diese Folie zeigt die Informationserfassung in der Datenvorbereitungsphase.
Folie 21 : Diese Folie stellt die Modellplanungsphase in Data Science vor und zeigt ihre Tools wie SQL Analysis Service, R und SAS/ACCESS.
Folie 22 : Diese Folie zeigt die explorative Datenanalyse in der Modellplanungsphase von Data Science und ihre verschiedenen Stadien und Gründe.
Folie 23 : Diese Folie zeigt verschiedene Tools, die bei der Datenmodellierung helfen könnten, wie SAS Enterprise Miner, SPCS Modeler, MATLAB usw.
Folie 24 : Diese Folie stellt die Betriebsphase der Datenwissenschaft dar und welche Aufgaben in dieser Phase ausgeführt werden.
Folie 25 : Diese Folie zeigt die letzte Phase der Datenwissenschaft und in dieser Phase werden alle wichtigen Ergebnisse den Interessengruppen mitgeteilt.
Folie 26 : Diese Folie zeigt, wie Datenwissenschaftler während des gesamten Projekts Daten bis zum Abschluss verwalten.
Folie 27 : Diese Folie zeigt das Inhaltsverzeichnis der Präsentation.
Folie 28 : Diese Folie zeigt die wichtigsten Tools, die in der Datenwissenschaft verwendet werden, darunter SAS, Apache Spark, Excel usw.
Folie 29 : Diese Folie stellt ein statistisches Analysesystem dar, das in der Datenwissenschaft für die Datenverwaltung und -modellierung verwendet wird.
Folie 30 : Diese Folie zeigt das in der Datenwissenschaft verwendete Apache Spark-Tool und seine Funktionen wie Geschwindigkeit, Wiederverwendbarkeit, erweiterte Analysen usw.
Folie 31 : Diese Folie präsentiert das in der Datenwissenschaft verwendete Excel-Tool und seine Verwendung sowie seine Funktionen.
Folie 32 : Diese Folie zeigt ein in der Datenwissenschaft verwendetes Tool und seine Funktionen wie die Lizenzierung von Ansichten, das Abonnement anderer usw.
Folie 33 : Diese Folie zeigt Tools for Data Science – Natural Language Toolkit (NLTK).
Folie 34 : Diese Folie stellt das TensorFlow-Tool dar, das in Data Science verwendet wird, und seine Funktionen umfassen Flexibilität, Spalten, Visualizer usw.
Folie 35 : Diese Folie zeigt das Inhaltsverzeichnis der Präsentation.
Folie 36 : Diese Folie zeigt den Unterschied zwischen Datenwissenschaft und Datenanalyse basierend auf Fähigkeiten, Umfang, Erkundung 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 zeigt das Inhaltsverzeichnis für die Präsentation.
Folie 39 : Diese Folie stellt Aufgaben dar, die vom Business Analyst ausgeführt werden, und wie er bei der Verbesserung des Geschäftsbetriebs hilfreich sein wird.
Folie 40 : Diese Folie zeigt die Verantwortlichkeiten und Fähigkeiten von Dateningenieuren, die sie besitzen sollten.
Folie 41 : Diese Folie stellt Aufgaben vor, die von einem Datenbankadministrator ausgeführt werden, und Fähigkeiten, die er besitzen sollte.
Folie 42 : Diese Folie zeigt die Aufgaben und Fähigkeiten des Machine Learning Engineers, einschließlich fundierter Kenntnisse über maschinelles Lernen, ML-Algorithmen sowie Python und C++.
Folie 43 : Diese Folie zeigt die Aufgaben von Data Scientists in Data Science und ihre Fähigkeiten.
Folie 44 : Diese Folie stellt die verschiedenen Arten von Datenwissenschaftlern dar, darunter Branchenexperten, Statistik-DS-Manager, Generalisten usw.
Folie 45 : Diese Folie zeigt die Aufgaben von Data Architects in Data-Science-Projekten und ihre Fähigkeiten.
Folie 46 : Diese Folie stellt Aufgaben vor, die von einem Statistiker in der Datenwissenschaft ausgeführt werden, und seine Fähigkeiten wie Data Mining, Distributive Computing usw.
Folie 47 : Diese Folie zeigt Aufgaben, die vom Business Analyst ausgeführt werden, und wie er bei der Verbesserung des Geschäftsbetriebs hilfreich sein wird.
Folie 48 : Diese Folie zeigt Aufgaben, die von einem Daten- und Analysemanager ausgeführt werden, und Fähigkeiten, über die er verfügen sollte.
Folie 49 : Diese Folie stellt die RACI-Matrix für Datenwissenschaft und Aufgaben dar, die von Datenanalysten, Dateningenieuren, Datenwissenschaftlern usw. ausgeführt werden.
Folie 50 : Diese Folie zeigt ein Inhaltsverzeichnis, das die Checkliste für eine effektive Integration von Data Science in Unternehmen hervorhebt.
Folie 51 : Diese Folie präsentiert eine Checkliste für eine effektive Integration von Data Science in Unternehmen.
Folie 52 : Diese Folie zeigt das Inhaltsverzeichnis, das den Zeitplan für die Implementierung von Data Science in der Organisation hervorhebt.
Folie 53 : Diese Folie zeigt ein Inhaltsverzeichnis, das den Zeitplan für die Implementierung von Data Science in der Organisation hervorhebt.
Folie 54 : Diese Folie stellt ein Inhaltsverzeichnis dar, das die Roadmap zur Integration von Data Science in die Organisation hervorhebt.
Folie 55 : Diese Folie zeigt den Fahrplan zur Integration von Data Science in die Organisation.
Folie 56 : Diese Folie zeigt das Inhaltsverzeichnis, das den 30-60-90-Tage-Plan für die Implementierung von Data Science hervorhebt.
Folie 57 : Diese Folie zeigt einen 30-60-90-Tage-Plan für die Implementierung von Data Science.
Folie 58 : Diese Folie zeigt das Dashboard für die Implementierung von Data Science.
Folie 59 : Diese Folie stellt ein Dashboard für die Datenintegration im Unternehmen dar und zeigt Echtzeitdetails zu Ausgaben, Gewinnen, Margenprozentsätzen usw.
Folie 60 : Diese Folie zeigt ein Inhaltsverzeichnis, das die Auswirkungen der Data Science-Integration in der Organisation hervorhebt.
Folie 61 : Diese Folie zeigt die Auswirkungen der Data Science-Integration in der Organisation.
Folie 62 : Diese Folie zeigt das Inhaltsverzeichnis der Präsentation.
Folie 63 : Diese Folie zeigt Bereiche, in denen Data Science Eindruck hinterlässt.
Folie 64 : Diese Folie stellt Data Science in Gesundheitsabteilungen und ihre Vorteile auf unterschiedliche Weise dar.
Folie 65 : Diese Folie zeigt Data Science in der Logistik- und Transportabteilung.
Folie 66 : Diese Folie stellt die Rolle der Datenwissenschaft in Fluggesellschaften und ihre Vorteile vor, die das Einnahmenmanagement und die Routenplanung abdecken.
Folie 67 : Diese Folie zeigt die Anwendung von Data Science in Finanzorganisationen und ihre Vorteile.
Folie 68 : Diese Folie zeigt die Anwendung von Data Science in der Wirtschaft und ihre Vorteile.
Folie 69 : Diese Folie zeigt Symbole für Data Scientist.
Folie 70 : Diese Folie hebt Titel für Themen hervor, die als nächstes in der Vorlage behandelt werden sollen.
Folie 71 : Diese Folie trägt den Titel „Zusätzliche Folien“, um voranzukommen.
Folie 72 : Diese Folie zeigt die Bedeutung von Data Science und wie diese Innovation für Unternehmen hilfreich ist, die KI-Systeme entwickeln.
Folie 73 : Diese Folie zeigt die kritischen Komponenten der Datenwissenschaft wie Daten, Programmierung, Statistiken usw.
Folie 74 : Diese Folie enthält ein Puzzle mit zugehörigen Symbolen und Text.
Folie 75 : Diese Folie enthält einen 30-60-90-Tage-Plan mit Textfeldern.
Folie 76 : Dies ist eine Folie zur Ideengenerierung, um eine neue Idee darzulegen oder Informationen, Spezifikationen usw. hervorzuheben.
Folie 77 : Dies ist eine Timeline-Folie. Zeigen Sie hier Daten zu Zeitintervallen an.
Folie 78 : Diese Folie zeigt Haftnotizen. Posten Sie hier Ihre wichtigen Notizen.
Folie 79 : Diese Folie beschreibt das Kombinationsdiagramm mit zwei Produktvergleichen.
Folie 80 : Dies ist unsere Zielfolie. Geben Sie hier die Ziele Ihres Unternehmens an.
Folie 81 : Diese Folie präsentiert die Roadmap mit zusätzlichen Textfeldern.
Folie 82 : Dies ist eine Dankeschön-Folie mit Adresse, Kontaktnummern und E-Mail-Adresse.