Cursuri Predictive Analytics

Public

Dacă încercați să înțelegeți din datele pe care aveți acces la sau doriți să analizați datele nestructurate disponibile pe net (cum ar fi Twitter, Linked in, etc ...), acest curs este pentru dvs.

Se adresează în special factorilor de decizie și persoanelor care au nevoie să aleagă ce date merită să fie colectate și ce merită analizat.

Nu este destinat persoanelor care configurează soluția, dar acești oameni vor beneficia de imaginea de ansamblu.

Modul de livrare

În timpul cursului, delegații vor fi prezentați cu exemple de lucru ale tehnologiilor cu sursă în mare parte.

Prelegerile scurte vor fi urmate de prezentări și de exerciții simple de către participanți

Conținutul și software-ul folosit

Tot software-ul folosit este actualizat de fiecare dată când cursul este rulat, așa că verificăm cele mai noi versiuni posibile.

Acesta acoperă procesul de obținere, formatare, prelucrare și analiză a datelor, pentru a explica modul de automatizare a procesului de luare a deciziilor cu învățarea în mașină.

R este un limbaj de programare liber-sursă pentru calculul statistic, analiza datelor și grafica. R este utilizat de un număr tot mai mare de manageri și analiști de date din cadrul corporațiilor și al mediului academic. R are o mare varietate de pachete de date mining.

R este un limbaj de programare fără limite pentru calcul statistici, analize de date și grafică R este utilizat de un număr tot mai mare de manageri și analiști de date din cadrul corporațiilor și al mediului academic R are o mare varietate de pachete de date mining .

Predictive analytics is the process of using data analytics to make predictions about the future. This process uses data along with data mining, statistics, and machine learning techniques to create a predictive model for forecasting future events.

In this instructor-led, live training, participants will learn how to use Matlab to build predictive models and apply them to large sample data sets to predict future events based on the data.

By the end of this training, participants will be able to:

- Create predictive models to analyze patterns in historical and transactional data
- Use predictive modeling to identify risks and opportunities
- Build mathematical models that capture important trends
- Use data from devices and business systems to reduce waste, save time, or cut costs

Audience

- Developers
- Engineers
- Domain experts

Format of the course

- Part lecture, part discussion, exercises and heavy hands-on practice

Avansele tehnologiilor și cantitatea din ce în ce mai mare de informații transformă modul în care se execută aplicarea legii. Provocările pe care Big Data prezintă sunt la fel de descurajante ca promisiunea Big Data . Stocarea eficientă a datelor este una dintre aceste provocări; analiza eficientă este alta.

În cadrul acestui training, instruit în direct, participanții vor învăța mentalitatea cu care să abordeze tehnologiile Big Data , să evalueze impactul lor asupra proceselor și politicilor existente și să implementeze aceste tehnologii în scopul identificării activității infracționale și prevenirii criminalității. Studiile de caz de la organizațiile de aplicare a legii din întreaga lume vor fi examinate pentru a obține informații despre abordările, provocările și rezultatele adoptării lor.

Până la sfârșitul acestui antrenament, participanții vor putea:

- Combinați tehnologia Big Data cu procesele tradiționale de colectare a datelor pentru a crea împreună o poveste în timpul unei investigații
- Implementați soluții industriale de stocare și prelucrare a datelor pentru analiza datelor
- Pregătiți o propunere pentru adoptarea celor mai adecvate instrumente și procese care să permită o abordare bazată pe date privind cercetarea penală

Public

- Specialiștii în aplicarea legii, cu pregătire tehnică

Formatul cursului

- Partea de prelegere, o discuție parțială, exerciții și practici practice

Această sesiune de instruire bazată pe clasă va conține prezentări și exemple pe computer și exerciții de studiu de caz.

RapidMiner este o platformă software software de știință a datelor open source pentru prototiparea și dezvoltarea rapidă a aplicațiilor. Include un mediu integrat pentru pregătirea datelor, învățarea automată, învățarea profundă, extragerea textului și analiza predictivă.

În cadrul acestei instruiri, instruite în direct, participanții vor învăța cum să folosească RapidMiner Studio pentru pregătirea datelor, învățarea automată și implementarea modelului predictiv.

Până la sfârșitul acestui antrenament, participanții vor putea:

- Instalați și configurați RapidMiner
- Pregătiți și vizualizați datele cu RapidMiner
- Validați modelele de învățare automată
- Mashup date și creează modele predictive
- Operaționalizează analizele predictive în cadrul unui proces de afaceri
- Depanarea și optimizarea RapidMiner

Public

- Cercetătorii de date
- Ingineri
- Dezvoltatori

Formatul cursului

- Partea de prelegere, o discuție parțială, exerciții și practici practice

Notă

- Pentru a solicita un antrenament personalizat pentru acest curs, vă rugăm să ne contactați pentru a vă organiza.

H2O este o platformă de analiză predictivă Open Source. Acesta sprijină R, Python, Scala, Java și REST.

acest instructor-condus, de formare Live (la fața locului sau la distanță) este destinat persoanelor tehnice care doresc să construiască modele de învățare mașină folosind algoritmi, ar fi GLM, Deep learning și Random paduri.

până la sfârșitul acestei instruiri, participanții vor putea:

- a instala și configure H2O.
- creați modele de învățare automată folosind diferite algoritmi populare.
- evaluarea modelelor bazate pe tipul de date și cerințele de afaceri.

format al cursului

- interactive prelegere și discuții.
- o mulțime de exerciții și practică.
- hands-on punerea în aplicare într-un mediu de laborator live.

curs opțiuni de personalizare

- pentru a solicita un training personalizat pentru acest curs, va rugam sa ne contactati pentru a aranja.
- pentru a afla mai multe despre H2O, vă rugăm să vizitați: https://www.h2o.ai/

This instructor-led, live training in România (online or onsite) is aimed at data scientists and data analysts who wish to automate, evaluate, and manage predictive models using DataRobot's machine learning capabilities.

By the end of this training, participants will be able to:

- Load datasets in DataRobot to analyze, assess, and quality check data.
- Build and train models to identify important variables and meet prediction targets.
- Interpret models to create valuable insights that are useful in making business decisions.
- Monitor and manage models to maintain an optimized prediction performance.