Schița de curs

Introducere

  • Analiza predictivă în finanțe, sănătate, farmaceutică, automotive, aerospațial și producție

Prezentare generală a conceptelor de Big Data

Captarea datelor din surse disparate

Ce sunt modelele predictive bazate pe date?

Prezentare generală a tehnicilor statistice și de învățare automată

Studiu de caz: întreținere predictivă și planificare a resurselor

Aplicarea algoritmilor pe seturi mari de date cu Hadoop și Spark

Fluxul de lucru al analizei predictive

Accesarea și explorarea datelor

Prelucrarea preliminară a datelor

Dezvoltarea unui model predictiv

Antrenarea, testarea și validarea unui set de date

Aplicarea diferitelor abordări de învățare automată (regresie temporală, regresie liniară, etc.)

Integrarea modelului în aplicații web existente, dispozitive mobile, sisteme încorporate, etc.

Integrarea Matlab și Simulink cu sisteme încorporate și fluxuri de lucru IT ale întreprinderii

Crearea de cod portabil C și C++ din cod MATLAB

Implementarea aplicațiilor predictive în sisteme de producție la scară mare, clustere și cloud

Acționarea pe baza rezultatelor analizei

Următorii pași: Răspuns automat la constatări folosind Analiza Prescriptivă

Observații finale

Cerințe

  • Experiență cu Matlab
  • Nu este necesară experiență anterioară în știința datelor
 21 Ore

Numărul de participanți


Pret per participant

Mărturii (5)

Cursuri viitoare

Categorii înrudite