网络研讨会综述
在今日工业景观,预测资产健康是一个基本优先级,通过formula-driven好的方法被证明是非常有效的数据。真正的挑战出现时,当你面对看似坏数据。我们都熟悉这个词”垃圾,垃圾,“但我们如何区分好坏通常是具有挑战性的。由人手动审查的数据,无价的,往往是受时间的限制,使其不切实际的综合分析。为了解决这个问题,您可以接受数据科学来帮助优化人类的关注,将平凡的任务,并确保有效的资源分配。
Inspectioneering团队为我们的研讨会了顶峰,“使用数据科学消除你的恐惧的坏数据预测资产管理”。During this webinar, we address the challenge of extracting true value from your data and explore how integrating data science methodologies can transform this process and avoid dismissing valuable insights. We will once again be joined by Dr. Andrew Waters and Kevin Birkby who will showcase several compelling case studies and discuss a straightforward approach to building trust in your data by leveraging data science. Participants will gain an understanding of how to perform a data health assessment and learn how to incorporate data science into their reliability resource toolkit to enhance predictive asset management strategies, eliminate manual efforts, and unlock the full potential of data-driven decision-making.
对扬声器
安德鲁博士水域——数据科学主任顶峰关注开发数据驱动算法提高各种可靠性和维护应用程序。他的专长是利用机器学习的方法来改善和增强人类决策,并利用这些技能在不同类型的行业。水域博士莱斯大学电气和计算机工程博士学位和超过20的作者出版物领域的信号处理、机器学习、贝叶斯统计方法。他的研究兴趣包括稀疏信号恢复,自然语言处理,凸优化和非参数统计数据。
凯文Birkby顶峰,合伙人是顶峰的一名高级成员的业务开发团队。凯文Birkby与当前和潜在客户,帮助他们更好地使用数据驱动决策和更可靠的低成本。在他12年在顶峰,他一直从事和管理团队从1到100多人,所有与为客户驾驶价值实现的目标,改善,并保持行业领先的可靠性项目。顶峰之前,凯文在制造业和空气污染控制工作了12年。他现在大部分时间关注在家一个平庸的表演者的管理下妻子和双胞胎。
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