Artificial Intelligence (AI) with H2O Schulung
H2O ist eine Open Source Predictive Analyse-Plattform. Es unterstützt R, Python, Scala und REST.
Dieser Instructor-leitet, Live-Training (Online oder OnSite) richtet sich an technische Personen, die Maschinenlernmodelle mit Algorithmen wie GLM, Deep Learning und Random Forests bauen möchten.
Am Ende dieser Ausbildung können die Teilnehmer:
- Installieren und konfigurieren H2O.
- Erstellen Sie Maschinenlernmodelle mit verschiedenen beliebten Algorithmen.
- Bewerten Sie Modelle auf der Grundlage der Art von Daten und Geschäftsbedingungen.
Format des Kurses
- Interaktive Unterricht und Diskussion.
- Viele Übungen und Übungen.
- Hand-on Implementierung in einem Live-Lab-Umfeld.
Kursanpassungsoptionen
- Um eine benutzerdefinierte Ausbildung für diesen Kurs zu beantragen, wenden Sie sich bitte an uns, um zu arrangieren.
- Um mehr über H2O zu erfahren, besuchen Sie bitte: https://www.h2o.ai/
Schulungsübersicht
Einführung
Einrichten H2O
Überblick über H2O Funktionen und Architektur
Navigieren in der H2O WebUI
Vorbereiten des Datensatzes
Arbeiten mit Entscheidungsbaummodellen
Erstellen eines linearen Modells
Echtzeit-Datenbewertung in H2O
Erstellen eines Random Forest Modells
GBMs erstellen
Analysieren von Hadoop Daten
Erstellen eines Deep Learning Modells
Erstellen eines unbeaufsichtigten Lernmodells
Verwendung von H2O AutoML zur Automatisierung des Modellbewertungsprozesses
Fehlerbehebung
Zusammenfassung und Schlussfolgerung
Voraussetzungen
- Programmiererfahrung in Python, R, Scala, oder Java.
Publikum
- Datenwissenschaftler
- Datenanalysten
- Entwickler
Offene Schulungskurse erfordern mindestens 5 Teilnehmer.
Artificial Intelligence (AI) with H2O Schulung - Buchung
Artificial Intelligence (AI) with H2O Schulung - Anfrage
Artificial Intelligence (AI) with H2O - Beratungsanfrage
Erfahrungsberichte (4)
Understanding big data beter
Shaune Dennis - Vodacom
Kurs - Big Data Business Intelligence for Telecom and Communication Service Providers
the matter was well presented and in an orderly manner.
Marylin Houle - Ivanhoe Cambridge
Kurs - Introduction to R with Time Series Analysis
Richard's training style kept it interesting, the real world examples used helped to drive the concepts home.
Jamie Martin-Royle - NBrown Group
Kurs - From Data to Decision with Big Data and Predictive Analytics
He was very informative and helpful.
Pratheep Ravy
Kurs - Predictive Modelling with R
Kommende Kurse
Kombinierte Kurse
Predictive AI in DevOps: Enhancing Software Delivery
14 StundenDiese von einem Trainer geleitete Live-Schulung in Schweiz (online oder vor Ort) richtet sich an fortgeschrittene DevOps-Fachleute, die prädiktive KI in ihre DevOps-Praxis integrieren möchten.
Am Ende dieser Schulung werden die Teilnehmer in der Lage sein:
- Predictive-Analytics-Modelle zur Vorhersage und Lösung von Herausforderungen in der DevOps-Pipeline zu implementieren.
- KI-gesteuerte Tools für eine verbesserte Überwachung und den Betrieb zu nutzen.
- Techniken des maschinellen Lernens anwenden, um die Arbeitsabläufe bei der Softwarebereitstellung zu verbessern.
- Entwurf von KI-Strategien für die proaktive Problemlösung und Optimierung.
- Sich mit den ethischen Aspekten des Einsatzes von KI in DevOps auseinandersetzen.
Introduction to Predictive AI
21 StundenDiese von einem Trainer geleitete Live-Schulung in Schweiz (online oder vor Ort) richtet sich an IT-Anfänger, die die Grundlagen der prädiktiven KI kennenlernen möchten.
Am Ende dieser Schulung werden die Teilnehmer in der Lage sein:
- Die Kernkonzepte von Predictive AI und ihre Anwendungen zu verstehen.
- Daten für die prädiktive Analyse sammeln, bereinigen und vorverarbeiten.
- Daten zu erforschen und zu visualisieren, um Erkenntnisse zu gewinnen.
- Grundlegende statistische Modelle zu erstellen, um Vorhersagen zu treffen.
- Bewertung der Leistung von Vorhersagemodellen.
- Anwendung von Predictive AI-Konzepten auf reale Szenarien.
Big Data Business Intelligence for Telecom and Communication Service Providers
35 StundenÜberblick
Communications Service Provider (CSP) stehen unter Druck, um die Kosten zu senken und das durchschnittliche Einkommen pro Benutzer (ARPU) zu maximieren, während eine ausgezeichnete Kundenerfahrung gewährleistet wird, aber Datenvolumen weiter wachsen. Der weltweite mobile Datenverkehr wird bei einer kombinierten jährlichen Wachstumsrate (CAGR) von 78 Prozent bis 2016 auf 10,8 exabytes pro Monat wachsen.
Währenddessen generieren CSPs große Datenvolumen, einschließlich Call Details Records (CDR), Netzwerkdaten und Kundendaten. Unternehmen, die diese Daten vollumfänglich nutzen, gewinnen einen wettbewerbsfähigen Rand. Laut einer jüngsten Umfrage der The Economist Intelligence Unit genießen Unternehmen, die Datenorientierte Entscheidungsfindung nutzen, eine Produktivitätserhöhung von 5-6%. Doch 53% der Unternehmen nutzen nur die Hälfte ihrer wertvollen Daten, und ein Viertel der Befragten bemerkte, dass große Mengen nützlicher Daten unvergesslich sind. Die Datenvolume sind so hoch, dass manuelle Analyse unmöglich ist, und die meisten Legacy-Software-Systeme können nicht aufrechterhalten, was zu wertvollen Daten führt, die abgelehnt oder ignoriert werden.
Mit Big Data & Analytics’ High-Speed, scalable Big Data-Software können CSPs alle ihre Daten für bessere Entscheidungsfindung in weniger Zeit minieren. Verschiedene Big Data Produkte und Techniken bieten eine End-to-End-Software-Plattform für die Sammlung, Vorbereitung, Analyse und Präsentation von Einsichten aus großen Daten. Anwendungsbereiche umfassen Netzwerkleistungsüberwachung, Betrugdetektion, Kundenschurndetektion und Kreditrisikoanalyse. Big Data & Analytics-Produkte schaal, um Terabytes von Daten zu verarbeiten, aber die Implementierung solcher Tools erfordert eine neue Art von Cloud-basiertes Datenbank-System wie Hadoop oder massive schaal parallele Computing-Prozessor (KPU usw.)
Dieser Kurs arbeitet auf Big Data BI für Telco umfasst alle aufstrebenden neuen Bereiche, in denen CSPs für Produktivitätsgewinnung und die Eröffnung neuer Geschäftsausgabenströme investieren. Der Kurs bietet eine vollständige 360 Grad Überblick Big Data BI in Telco, so dass Entscheidungsträger und Manager eine sehr breite und umfassende Überblick über die Möglichkeiten Big Data BI in Telco für Produktivität und Einkommensgewinnung haben können.
Kursziele
Das Hauptziel des Kurses ist es, neue Big Data Business Intelligence-Techniken in 4 Sektoren Telecom Business (Marketing/Sales, Network Operation, Financial Operation und Customer Relation Management) einzuführen. Die Studierenden werden eingeführt, um zu folgen:
- Einführung zu Big Data-was ist 4Vs (Volumen, Geschwindigkeit, Vielfalt und Wahrscheinlichkeit) in Big Data- Generation, Extraction und Management aus Telco Perspektive
- Wie Big Data Analytik unterscheidet sich von Erbe-Datenanalytik
- In-house Begründung von Big Data -Telco Perspektive
- Einführung in Hadoop Ökosystem- Bekanntschaft mit allen Hadoop Tools wie Hive, Pig, SPARC –Wenn und wie sie verwendet werden, um das Problem zu lösen Big Data
- Wie Big Data zur Analyse für Analyse-Tool-Wie Business Analysis’s können ihre Schmerzpunkte der Sammlung und Analyse von Daten durch integrierte Hadoop Dashboard-Ansatz reduzieren
- Grundlegende Einführung in Insight-Analysen, Visualisierungsanalysen und Predictive-Analysen für Telco
- Customer Churn-Analytics und Big Data-how Big Data-Analytics können Customer Churn und Kundenunzufriedenheit in Telco-Case-Studien reduzieren
- Netzwerkfehler- und Servicefehleranalyse aus Netzwerkmetadata und IPDR
- Finanzanalyse - Betrug, Wastage und ROI-Schätzung aus Verkaufs- und Betriebsdaten
- Kundenaufnahme-Problem-Zielmarketing, Kundensegmentation und Cross-Sales von Verkaufsdaten
- Einführung und Zusammenfassung aller Big Data analytischen Produkte und wo sie in den analytischen Raum von Telco passen
- Schlussfolgerung - wie man Schritt für Schritt einen Ansatz zur Einführung Big Data Business Intelligence in Ihre Organisation einnehmen kann
Zielgruppe
- Netzwerkverkehr, Finanzmanager, CRM-Manager und Top-IT-Manager im Telco CIO-Büro.
- Business Analytiker in Telco
- CFO Büro-Manager / Analysten
- Operationsmanager
- QA Manager
From Data to Decision with Big Data and Predictive Analytics
21 StundenPublikum
Wenn Sie versuchen, aus den Daten, auf die Sie Zugriff haben, einen Sinn zu machen, oder wenn Sie unstrukturierte Daten analysieren möchten, die im Internet verfügbar sind (z. B. Twitter, Linked in usw.), ist dieser Kurs für Sie.
Es richtet sich hauptsächlich an Entscheidungsträger und Personen, die entscheiden müssen, welche Daten gesammelt und welche analysiert werden sollten.
Es richtet sich nicht an Personen, die die Lösung konfigurieren. Diese Personen werden jedoch vom Gesamtüberblick profitieren.
Lieferungsmodus
Während des Kurses werden den Teilnehmern Arbeitsbeispiele von meist Open Source-Technologien vorgestellt.
Auf kurze Vorträge folgen Präsentationen und einfache Übungen der Teilnehmer
Inhalt und verwendete Software
Die gesamte verwendete Software wird jedes Mal aktualisiert, wenn der Kurs ausgeführt wird. Wir überprüfen daher die neuesten Versionen.
Es umfasst den Prozess vom Abrufen, Formatieren, Verarbeiten und Analysieren der Daten, um zu erklären, wie der Entscheidungsprozess mit maschinellem Lernen automatisiert werden kann.
Predictive Modelling with R
14 StundenR ist eine freie Open-Source-Programmiersprache für statistische Berechnungen, Datenanalysen und Grafiken. R wird von einer wachsenden Anzahl von Managern und Datenanalysten in Unternehmen und Hochschulen verwendet. R bietet eine Vielzahl von Paketen für das Data Mining.
Introduction to R with Time Series Analysis
21 StundenMatlab for Predictive Analytics
21 StundenBig Data Business Intelligence for Criminal Intelligence Analysis
35 StundenDer technologische Fortschritt und die zunehmende Menge an Informationen verändern die Art und Weise, wie Strafverfolgungsmaßnahmen durchgeführt werden. Die Herausforderungen, die Big Data bringt, sind fast so gewaltig wie das Versprechen von Big Data . Effizientes Speichern von Daten ist eine dieser Herausforderungen. Effektiv zu analysieren ist eine andere.
In diesem von Lehrern geleiteten Live-Training lernen die Teilnehmer, wie sie mit Big Data Technologien umgehen, ihre Auswirkungen auf vorhandene Prozesse und Richtlinien bewerten und diese Technologien implementieren können, um kriminelle Aktivitäten zu identifizieren und Kriminalität zu verhindern. Fallstudien von Strafverfolgungsbehörden auf der ganzen Welt werden untersucht, um Einblicke in ihre Ansätze, Herausforderungen und Ergebnisse bei der Adoption zu erhalten.
Am Ende dieser Schulung können die Teilnehmer:
- Kombinieren Sie die Big Data Technologie mit herkömmlichen Datenerfassungsprozessen, um eine Story während einer Untersuchung zusammenzustellen
- Implementieren Sie industrielle Big Data Storage- und Verarbeitungslösungen für die Datenanalyse
- Erarbeitung eines Vorschlags für die Annahme der am besten geeigneten Instrumente und Verfahren zur Ermöglichung eines datengestützten Ansatzes für strafrechtliche Ermittlungen
Publikum
- Strafverfolgungsspezialisten mit technischem Hintergrund
Format des Kurses
- Teilvorlesung, Teildiskussion, Übungen und viel praktisches Üben
Visual Analytics – Data science
14 StundenDiese Schulung im Klassenzimmer umfasst Präsentationen sowie computerbasierte Beispiele und Fallstudienübungen.
RapidMiner for Machine Learning and Predictive Analytics
14 StundenRapidMiner ist eine Open Source Data Science-Softwareplattform für die schnelle Erstellung und Entwicklung von Anwendungsprototypen. Es enthält eine integrierte Umgebung für Datenaufbereitung, maschinelles Lernen, vertieftes Lernen, Text Mining und Predictive Analytics.
In diesem von Lehrern geführten Live-Training lernen die Teilnehmer, wie RapidMiner Studio für die Datenaufbereitung, das maschinelle Lernen und die Bereitstellung von Vorhersagemodellen verwendet wird.
Am Ende dieser Schulung können die Teilnehmer:
- Installieren und konfigurieren Sie RapidMiner
- Daten mit RapidMiner aufbereiten und visualisieren
- Validieren Sie Modelle für maschinelles Lernen
- Mashup-Daten und Erstellung von Vorhersagemodellen
- Operationalisieren Sie Predictive Analytics innerhalb eines Geschäftsprozesses
- Problembehandlung und Optimierung von RapidMiner
Publikum
- Datenwissenschaftler
- Ingenieure
- Entwickler
Format des Kurses
- Teilvorlesung, Teildiskussion, Übungen und viel praktisches Üben
Hinweis
- Um ein individuelles Training für diesen Kurs anzufordern, kontaktieren Sie uns bitte, um dies zu arrangieren.
DataRobot
7 StundenDiese von einem Trainer geleitete Live-Schulung (online oder vor Ort) richtet sich an Datenwissenschaftler und Datenanalysten, die Vorhersagemodelle mit Hilfe von DataRobot's maschinellem Lernen automatisieren, bewerten und verwalten möchten.
Am Ende dieser Schulung werden die Teilnehmer in der Lage sein:
- Datensätze in DataRobot laden, um Daten zu analysieren, zu bewerten und ihre Qualität zu prüfen.
- Erstellen und Trainieren von Modellen, um wichtige Variablen zu identifizieren und Vorhersageziele zu erreichen.
- Interpretieren von Modellen, um wertvolle Erkenntnisse zu gewinnen, die für Geschäftsentscheidungen nützlich sind.
- Modelle überwachen und verwalten, um eine optimierte Vorhersageleistung zu erhalten.