Schița de curs

Introducere

  • Analiză predictivă în finanțe, asistență medicală, produse farmaceutice, automobile, aerospațiale și producție

Prezentare generală a Big Data concepte

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 la seturi mari de date cu Hadoop și Spark

Predictive Analytics Flux de lucru

Accessgând și explorarea datelor

Preprocesarea datelor

Dezvoltarea unui model predictiv

Antrenarea, testarea și validarea unui set de date

Aplicarea diferitelor abordări de învățare automată (regresie în serie de timp, regresie liniară etc.)

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

Matlab și Simulink integrarea cu sisteme încorporate și fluxuri de lucru IT pentru întreprinderi

Crearea codului portabil C și C++ din codul MATLAB.

Implementarea aplicațiilor predictive în sisteme de producție pe scară largă, clustere și cloud

Acționând pe baza rezultatelor analizei dvs

Pașii următori: Răspunsul automat la constatări folosind Prescriptive Analytics

Observații de încheiere

Cerințe

  • Experiență cu Matlab
  • Nu este necesară o experiență anterioară cu știința datelor
  21 ore
 

Numărul de participanți


Dată început

Dată sfârșit


Dates are subject to availability and take place between 09:30 and 16:30.
Open Training Courses require 5+ participants.

Mărturii (5)

Cursuri înrudite

Big Data Business Intelligence for Telecom and Communication Service Providers

  35 ore

Big Data Business Intelligence for Criminal Intelligence Analysis

  35 ore

Categorii înrudite