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Image by Andrew Stutesman

Mosa Nyamande

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Leiter der Lieferung

Khonology, Südafrika

Profilzusammenfassung

Mosa engagiert sich leidenschaftlich für die Entwicklung Afrikas durch Technologie. Er ist Mitbegründer von Khonology, einem Unternehmen mit dem Ziel, Afrika zu digitalisieren. Mosa hat in den letzten zehn Jahren die Implementierung mehrerer erstklassiger FinTech-Lösungen geleitet, von der Kundenaufnahme über Datenanalyse und digitale Zahlungen bis hin zur Einhaltung gesetzlicher Vorschriften für Afrikas führende Finanzdienstleistungs- und Versicherungsinstitute.

Mosas Expertise umfasst Data Science, Advanced Analytics, Datenarchitektur und digitale Strategie. Diese Kompetenzen erschließen Mehrwert für jedes Unternehmen. Mosa ist Microsoft Certified: Azure Data Engineer Associate und AWS Certified Cloud Practitioner.

Mosas aktuelle Rolle ist die des Director of Delivery, in der er sich um das Delivery System von Khonology kümmert – die spezielle Art von Khonology, digitale Lösungen bereitzustellen.

Mosa erlangte einen Honours Degree an der Wits University und begann in dieser Zeit seine Laufbahn als Unternehmer. Vor Khonology gründete er mit denselben Mitbegründern ein weiteres Unternehmen: The Consulting Academy, ein von Studenten geführtes Strategieberatungsunternehmen.

Mosa liebt Jazz und spielt seit 14 Jahren Schlagzeug. Außerdem ist er gerne aktiv und verbringt viel Zeit im Freien und im Fitnessstudio.

Sitzungsbeschreibung

Praktische Modellierung des maschinellen Lernens.

Themen & Dauer (insgesamt 1,5 Stunden):

Einführung in Advanced Analytics – 5 Minuten

  • Wandelt Rückblick in Voraussicht um: ein Vergleich von deskriptiver, diagnostischer, prädiktiver und präskriptiver Analytik

  • Der Advanced Analytics-Reifepfad

Einführung in maschinelles Lernen – 20 Minuten

  • Maschinelles Lernen vs. traditionelle Programmierung

  • Maschinelles Lernen erklärt

  • Feature Engineering zur Vorbereitung auf Machine Learning

  • Angewandte maschinelle Lernverfahren

  • Modelltests und -validierung

  • Modellverstärkung und -neuschulung

  • Zusammenfassung: 7-stufige Machine-Learning-Methodik

  • Anleitung zur Algorithmusauswahl

Praktische Übung: Überwachtes maschinelles Lernen, Klassifikatormodell – 1 Stunde

  • Wenden Sie die 7-stufige Methode des maschinellen Lernens an:

  1. Daten abrufen

  2. Vorverarbeiten der Daten

  3. Wählen Sie einen Algorithmus zum Trainieren der Maschine

  4. Anwenden des Algorithmus auf Trainingsdaten

  5. Anwenden des Algorithmus auf Testdaten

  6. Bewerten Sie die Modellanpassung anhand von Testdaten

  7. Überarbeiten Sie das Modell, um bessere Generalisierungen auf Daten außerhalb der Stichprobe vorzunehmen

Conference

Bereiten Sie sich darauf vor, mit hochmodernen, praktischen, umsetzbaren und verantwortungsvollen Daten- und KI-Lösungen in eine Welt voller Möglichkeiten einzutauchen.

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