Couvre les éléments essentiels d'une stratégie Go to Market (GTM) et met l'accent sur la compréhension des acheteurs cibles, le positionnement des produits et les stratégies de vente efficaces.
Introduit les bases de l'apprentissage automatique, couvrant l'apprentissage supervisé et non supervisé, la régression linéaire et la compréhension des données.
Introduit l'apprentissage non supervisé en cluster avec les moyennes K et la réduction de dimensionnalité à l'aide de PCA, ainsi que des exemples pratiques.
Couvre le pivotement et la proposition de valeur dans le développement de logiciels, en mettant l'accent sur la validation des clients et l'étude de cas Dropbox.
Explore les bases de la stratégie, du positionnement du marché et de la proposition de valeur, en soulignant l'importance d'une proposition de valeur convaincante.
Explore l'évolution de la technologie dans l'industrie des télécommunications, en se concentrant sur la numérisation, la 5G, l'IoT, le big data et le travail intelligent.
Introduit les bases de la science des données, couvrant les arbres de décision, les progrès de l'apprentissage automatique et l'apprentissage par renforcement profond.
Examine les chaînes d'approvisionnement en épicerie en ligne, les préférences des clients, les données du marché et les modèles opérationnels d'Ocado et Tesco.com.
Couvre les principes fondamentaux de l'apprentissage profond, y compris les données, l'architecture et les considérations éthiques dans le déploiement de modèles.