Data Talks Mikayıl ilə
Claim This Podcastby Mikayıl Əhədli
Podcast Overview
<p>Mikayıl hər 2 həftədən bir qonaqları ilə Data və Süni İntellektdən danışır, müəyyən mövzü üzərində öz təcrübələrini bölüşürlər</p>
Language
🇦🇿
Publishing Since
1/7/2024
Reach the team behind Data Talks Mikayıl ilə
Verified contact details for this show aren't on file yet — sign up to get notified when they land.
Recent Episodes
June 2, 2024
Data sahəsində mövcud əmək bazarı | Fərid Məmmədəliyev | DTM #11
<p>Budəfəki qonağım Fərid Məmmədəliyevdir. Fərid artıq ikinci dəfədir qonağım olur. Bu dəfə fərqli formatda - diskussiya xarakterli bir epizod olacaq və data sahəsində mövcud əmək bazarından, əsasən də Avropa bazarında vakansiyaların azalma səbəbindən, Süni İntellektin gözlənilənləri doğruldub doğrultmamasından danışacayıq.<br/><br/>0:00 Giriş<br/>0:19 Data sahəsində mövcud əmək bazarı<br/>10:22 Bu sahədə tələb və təklif<br/>24:02 Süni İntellekt “hype”dırmı<br/>29:26 Klarna şirkətində Süni İntellekt tədbiqi<br/><br/>Fəridin LinkedIn profili: https://www.linkedin.com/in/farid-mammadaliyev-phd/</p><p>Podkastı digər platformalarda tap: https://linktr.ee/DataTalksMikayil</p>
May 19, 2024
Tövsiyə modeli necə qurulur | Fidan Musazadə | DTM #10
<p>Budəfəki qonağım Fidan Musazadədir. Fidan xanım Almaniyada yaşayır, startapda Süni İntellekt mühəndisi vazifəsində çalışır. Bu podkastda əsasən məhz bu təcrübədən, tövsiyə modellərindən, startap və böyük şirkət fərqlərindən danışacayıq. Xoş dinləmələr<br/><br/>00:00 Giriş<br/>00:48 Karyera seçimləri<br/>07:06 Data Scientist üçün startap yoxsa böyük şirkət<br/>10:21 İşlədiyi startap haqda<br/>15:00 Tövsiyə modeli necə qurulur<br/>23:39 Modeli biznesə izah etmək<br/>29:55 Böyük şirkət - startap seçim tövsiyəsi<br/><br/>Fidanın LinkedIn profili: https://www.linkedin.com/in/fidanmusazade/</p><p>Podkastı digər platformalarda tap: https://linktr.ee/DataTalksMikayil</p>
May 5, 2024
Mühasibatlıqdan Data Science Məhsul Sahibliyinə | Həmid Mahmudov | DTM #9
<p>Budəfəki qonağım Həmid Mahmudovdur. Həmid Polşada yaşayır, əsas biznesi neft və qaz olan Shell şirkətində bir neçə maraqlı karyera keçidləri edib. Mühasibatçı olaraq işə başlayan Həmid sonradan "Data Science"a və Məhsul Sahibliyi rollarına keçib. Bu gün də bu keçiddən, anomaliya aşkarlanması proyektlərindən, Product Owner, Product Manager və Project Manager rollarının fərqindən danışacaq. Xoş dinləmələr<br/><br/>0:00 Giriş<br/>0:41 Mühasibatlıqdan Data Elminə keçid<br/>5:38 Neft və Qaz sənayesində Data Elminin tədbiqləri<br/>9:53 Anomaliya aşkarlanması modelləri necə qurulur<br/>21:44 Məhsul sahibliyinə keçid<br/>26:39 Product Manager, Project Manager fərqləri<br/>30:55 Keçid etmək istəyənlərə tövsiyə<br/><br/>Həmidin LinkedIn profili: https://www.linkedin.com/in/hamidmah/</p><p>Podkastı digər platformalarda tap: https://linktr.ee/DataTalksMikayil</p>
12 total episodes available
Deep-dive analytics for Data Talks Mikayıl ilə
Frequently asked questions
Have a different question and can't find the answer you're looking for? Reach out to our support team by sending us an email and we'll get back to you as soon as we can.
- What is Data Talks Mikayıl ilə?
<p>Mikayıl hər 2 həftədən bir qonaqları ilə Data və Süni İntellektdən danışır, müəyyən mövzü üzərində öz təcrübələrini bölüşürlər</p> - How often does this podcast release new episodes?
This podcast updates weekly.
- Where can I listen to this podcast?
This podcast is available on 7 platforms including Apple Podcasts, Spotify, and more. You can also use the RSS feed directly.
- Does this podcast accept guests?
Yes, this podcast regularly features guests.
Legal Disclaimer
Pod Engine is not affiliated with, endorsed by, or officially connected with any of the podcasts displayed on this platform. We operate independently as a podcast discovery and analytics service.
All podcast artwork, thumbnails, and content displayed on this page are the property of their respective owners and are protected by applicable copyright laws. This includes, but is not limited to, podcast cover art, episode artwork, show descriptions, episode titles, transcripts, audio snippets, and any other content originating from the podcast creators or their licensors.
We display this content under fair use principles and/or implied license for the purpose of podcast discovery, information, and commentary. We make no claim of ownership over any podcast content, artwork, or related materials shown on this platform. All trademarks, service marks, and trade names are the property of their respective owners.
While we strive to ensure all content usage is properly authorized, if you are a rights holder and believe your content is being used inappropriately or without proper authorization, please contact us immediately at hey@podengine.ai for prompt review and appropriate action, which may include content removal or proper attribution.
By accessing and using this platform, you acknowledge and agree to respect all applicable copyright laws and intellectual property rights of content owners. Any unauthorized reproduction, distribution, or commercial use of the content displayed on this platform is strictly prohibited.