Cursuri Predictive Analytics

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/

Avansurile în tehnologii și creșterea cantității de informații transformă modul în care se realizează aplicarea legii Provocările date de Big Data sunt aproape la fel de deranjante ca promisiunea Big Data Stocarea eficientă a datelor este una dintre aceste provocări; analizând în mod eficient aceasta este o alta În acest training instruit, participanții vor învăța mentalitatea cu care să se apropie de tehnologiile Big Data, să evalueze impactul acestora asupra proceselor și politicilor existente și să implementeze aceste tehnologii în scopul identificării activității criminale și prevenirii criminalității Studiile de caz de la organismele de aplicare a legii din întreaga lume vor fi examinate pentru a obține o perspectivă asupra adoptării abordărilor, provocărilor și rezultatelor Până la sfârșitul acestui curs, participanții vor putea: Combinați tehnologia Big Data cu procesele tradiționale de colectare a datelor pentru a crea o poveste în timpul unei investigații Implementați soluții industriale de stocare și prelucrare a datelor pentru analiza datelor Pregătirea unei propuneri pentru adoptarea celor mai adecvate instrumente și procese pentru a permite o abordare cu caracter dat a investigației penale Public Specialiști în aplicarea legii cu un background tehnic Formatul cursului Prelegere parte, discuții parțiale, exerciții și practici grele de manevră .

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 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 .

Analiza predictivă este procesul de utilizare a analizelor de date pentru a face predicții despre viitor Acest proces utilizează date împreună cu tehnicile de extragere a datelor, statistici și tehnici de învățare a mașinilor pentru a crea un model predictiv pentru prognoza evenimentelor viitoare În acest training instruit, participanții vor învăța cum să utilizeze Matlab pentru a construi modele predictive și pentru a le aplica seturilor mari de date pentru a prezice evenimentele viitoare pe baza datelor Până la sfârșitul acestui curs, participanții vor putea: Creați modele predictive pentru a analiza modelele din datele istorice și tranzacționale Utilizați modelarea predictivă pentru a identifica riscurile și oportunitățile Construiți modele matematice care captează tendințe importante Utilizați datele de la dispozitive și sisteme de afaceri pentru a reduce deșeurile, a economisi timp sau a reduce costurile Public Dezvoltatori Ingineri Experți în domeniu Formatul cursului Prelegere parte, discuții parțiale, exerciții și practici grele de manevră .

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.

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.

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