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Home AI 智慧產業

2024 DATAVERSITY 前20名 – DATAVERSITY

2024-12-30
in AI 智慧產業
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2024 DATAVERSITY 前20名 – DATAVERSITY
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adriaticfoto / Shutterstock

隨著一年即將結束,我們在 DATAVERSITY 團隊忙著分析數據,回答一些重要問題:過去 12 個月中,我們網站和培訓中心上最受歡迎的內容是什麼?讀者和學生們不斷尋找哪些數據管理主題?哪些行業專業人士幫助你增長知識,哪些課程幫助你在職業生涯中邁出下一步?

今年,我們繼續專注於擴展教育機會,舉辦了許多示範日(我們的虛擬展覽會版本)和現場網絡研討會。在培訓中心,我們提供了比以往更多的現場網上大師班和隨選學習計畫,探討了如生成式人工智慧和數據倫理等熱門話題。

繼續閱讀我們在 2024 年發表的 20 篇最佳文章和部落格文章,還有一些有趣的列表,包括我們最受喜愛的網絡研討會、深入課程和數據專業人士的播客集。

這裡有各式各樣的內容可供瀏覽——從壞數據的影響到選擇數據治理運作模型,再到開發數據素養計畫。像往常一樣,數據質量和治理的主題名列前茅,因為越來越多的組織試圖在快速發展的數據驅動世界中平衡數據訪問與數據隱私、安全和倫理。

你覺得怎麼樣?你喜歡我們今年討論的主題嗎?有什麼想要在明年看到更多(或更少)內容的嗎?請告訴我們!

注意:雖然下面列出的現場網上培訓課程都在 2024 年進行,但我們還包含了將在 2025 年因受歡迎而回歸的課程鏈接。

2024 年最佳 20 篇文章和部落格文章:

文章:生成式人工智慧的簡史

部落格文章:用簡單的語言理解線性回歸截距

文章:創建數據治理政策

部落格文章:理解壞數據的影響

文章:數據治理指標:如何衡量成功

部落格文章:如何建立自主代理——生成式人工智慧的最終目標

文章:創建數據質量框架

部落格文章:選擇最佳的數據治理運作模型

部落格文章:知識圖譜 101:背後的故事(和好處)

文章:數據治理與人工智慧治理:它們的交集在哪裡?

部落格文章:數據中心與氣候危機:一個隱藏在明顯中的問題

文章:維度數據建模的基本原則

部落格文章:人工智慧將如何改變數據存儲的 7 種方式

文章:什麼是數據完整性,為什麼它重要?

部落格文章:詢問數據倫理學家:當公司破產時,你的數據會怎麼樣?

文章:數據孤島的影響(以及如何防止它們)

文章:為你的組織開發一個數據素養計畫

部落格文章:量子計算在數據科學中的作用

文章:展示數據治理的價值

文章:數據網格實施最佳實踐

最佳網絡研討會:

數據教育:數據管理員的角色

實際數據治理:數據治理與數據管理的剖析

實際數據治理:利用框架和成熟度模型優化數據治理

數據教育:參考數據與主數據管理

數據架構策略:企業架構與數據架構

最佳隨選學習計畫:

DMBoK 和 CDMP 準備學習計畫(講師:Christopher Bradley)

數據治理學習計畫(講師:Kelle O’Neal)

非數據專業人士的數據治理學習計畫(講師:Anthony J. Algmin)

非數據專業人士的數據建模學習計畫(講師:Anthony J. Algmin)

商業專業人士的數據科學學習計畫(講師:Jeremy Taylor)

最佳現場網上課程:

數據治理訓練營(講師:John Ladley)

DMBoK 和 CDMP 專家深度探討:數據質量(講師:Christopher Bradley)

數據策略訓練營(講師:John Ladley)

DMBoK 和 CDMP 準備:數據管理基礎(講師:Christopher Bradley)

數據質量訓練營(講師:Mark Horseman)

最佳播客集:

我的數據職業 第 2 季 第 3 集:Nikita Patel,資深數據分析師,Softrams

我的數據職業 第 2 季 第 8 集:Mathias Vercauteren,總裁及首席顧問,Data Vantage Consulting

我的數據職業 第 2 季 第 6 集:Kirk Grant,資深顧問,數據分析與可視化,ERM

我的數據職業 第 2 季 第 22 集:Michel Hebert,專業發展副總裁,DAMA-I,及顧問,Pixlog Inc

我的數據職業 第 2 季 第 7 集:Josian Edmond,數據與分析卓越中心的副主任,加拿大血液服務

之前的最佳 20 列表:

2023 DATAVERSITY 最佳 20

2022 DATAVERSITY 最佳 20

2021 DATAVERSITY 最佳 20

2020 DATAVERSITY 最佳 20

2019 DATAVERSITY 最佳 20



新聞來源

本文由 AI 台灣 運用 AI 技術編撰,內容僅供參考,請自行核實相關資訊。
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