Data science is a domain which promises to convert the available data in actionable insights. This could translate in huge wins for the organizations both in financial terms (higher revenues, reduce costs) but also in terms of better services for the customers with more tailored products and a personalized and improved customer experience. But how to get those results out from the initial intuitions of statisticians and scientists to the customers? What is the best way to translate those solutions in production-level APIs and services? How to asses the quality of data-driven algorithms? These are very concrete concerns for anyone who wishes to operationalize data science into data-driven products. This webinar will describe a number of techniques and patterns to monitor and deploy data models and to stay in control of predictive, data-driven services.

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14:00 - 15:00 hs GMT+1

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