Schulungsübersicht

Einführung

  • Prädiktive Analytik in den Bereichen Finanzen, Gesundheitswesen, Pharmazeutik, Automobilbau, Luft- und Raumfahrt und Fertigung

Überblick über Big Data Konzepte

Erfassen von Daten aus unterschiedlichen Quellen

Was sind datengesteuerte Prognosemodelle?

Überblick über statistische und maschinelle Lerntechniken

Fallstudie: Vorausschauende Wartung und Ressourcenplanung

Anwendung von Algorithmen auf große Datensätze mit Hadoop und Spark

Predictive Analytics Arbeitsablauf

Accessing und Erforschung von Daten

Vorverarbeiten der Daten

Entwicklung eines prädiktiven Modells

Trainieren, Testen und Validieren eines Datensatzes

Anwendung verschiedener Ansätze des maschinellen Lernens (Zeitserienregression, lineare Regression usw.)

Integration des Modells in bestehende Webanwendungen, mobile Geräte, eingebettete Systeme usw.

Integration von Matlab und Simulink in eingebettete Systeme und IT-Arbeitsabläufe in Unternehmen

Erstellung von portierbarem C- und C++-Code aus MATLAB-Code

Bereitstellung von prädiktiven Anwendungen in großen Produktionssystemen, Clustern und Clouds

Auf die Ergebnisse Ihrer Analyse reagieren

Nächste Schritte: Automatisches Reagieren auf Ergebnisse mit Prescriptive Analytics

Schlussbemerkungen

Voraussetzungen

  • Erfahrungen mit Matlab
  • Es sind keine Vorkenntnisse im Bereich Data Science erforderlich
  21 Stunden
 

Teilnehmerzahl


Beginnt

Endet


Die Termine sind abhängig von der Verfügbarkeit und finden zwischen 09:30 und 16:30 statt.

Preis je Teilnehmer

Erfahrungsberichte (5)

Kombinierte Kurse

Big Data Business Intelligence for Telecom & Communication Service Providers

  35 Stunden

Big Data Business Intelligence for Criminal Intelligence Analysis

  35 Stunden

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