Machine learning is changing the way organizations look at analytics. Data scientists are being recognized as a key component in organizational analytics, but management often doesn't understand their work or know how to effectively manage them. Many businesses understand that analytics has moved beyond the data warehouse, and are pushing analysts and IT to grab and analyze data from new sources, even though they may not be ready to derive business value from it. Open source is seen as the path to machine learning innovation, despite challenges with deployment and approachable user interfaces. For organizations using or looking to adopt machine learning techniques, moving forward may be a challenge and measuring success even trickier. In this webcast, we will: -Discuss how different organizations are finding success with machine learning. -Look at how organizations are feeding the creativity of data scientists, making analytics accessible to business experts, and pushing the analytics closer to the data. -Identify how organizations are automating analytics processes in order to free up time for new analytics, new data and new business problem domains, ultimately creating real competitive advantage.

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17:00 - 18:00 hs GMT+1

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SAS
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