Lokale, instruktorierte Live-Trainingsseminare von Predictive Analytics demonstrieren anhand praktischer Übungen, wie mit verschiedenen Tools Vorhersagemodelle erstellt und auf große Beispieldatensätze angewendet werden können, um zukünftige Ereignisse basierend auf den Daten vorherzusagen Predictive Analytics Training ist als "Live-Training vor Ort" oder "Remote-Live-Training" verfügbar Onsite Live Training kann vor Ort bei Kunden durchgeführt werden Schweiz oder in NobleProg Corporate Trainingszentren in Schweiz Remote-Live-Training wird über einen interaktiven Remote-Desktop durchgeführt NobleProg Ihr lokaler Trainingsanbieter.
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Erfahrungsberichte
★★★★★
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Er war sehr informativ und hilfsbereit.
Pratheep Ravy
Kurs: Predictive Modelling with R
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Bereich des Materials
Maciej Jonczyk
Kurs: From Data to Decision with Big Data and Predictive Analytics
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Systematisierung von Wissen im Bereich ML
Orange Polska
Kurs: From Data to Decision with Big Data and Predictive Analytics
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Richard's Trainingsstil hielt es interessant, die Beispiele aus der realen Welt halfen, die Konzepte nach Hause zu bringen.
Jamie Martin-Royle - NBrown Group
Kurs: From Data to Decision with Big Data and Predictive Analytics
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Der Inhalt, wie ich es sehr interessant fand und denke, dass es mir in meinem letzten Jahr an der Universität helfen würde.
Krishan Mistry - NBrown Group
Kurs: From Data to Decision with Big Data and Predictive Analytics
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Die Angelegenheit war gut präsentiert und ordentlich.
Marylin Houle - Ivanhoe Cambridge
Kurs: Introduction to R with Time Series Analysis
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Die Remote-Klassenzimmer-Einstellung funktionierte sehr gut
Überblick
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
Publikum 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.
R 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.
R ist eine Open Source-freie Programmiersprache für statistische Berechnungen, Datenanalyse und Grafik R wird von einer wachsenden Zahl von Managern und Datenanalysten in Unternehmen und Hochschulen genutzt R verfügt über eine Vielzahl von Paketen für das Data 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
Der 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
RapidMiner 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.
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/
DataRobot ist eine Machine Learning-Plattform, die die Konstruktion und Implementierung vorhersehbarer Modelle gestärkt. DataRobot beschleunigt die vorhersehbare Analyse und hilft Unternehmen, intelligenter Entscheidungen zu treffen.
Dieser Instructor-leitet, Live-Training (online oder on-site) richtet sich an Datenwissenschaftler und Datenanalytiker, die automatisieren, bewerten und vorhersehbare Modelle mit DataRobot's Maschinenlehrfähigkeiten verwalten möchten.
Am Ende dieser Ausbildung können die Teilnehmer:
Laden Sie Datensätze in DataRobot um Daten zu analysieren, zu bewerten und Qualität zu überprüfen.
Bauen und trainieren Sie Modelle, um wichtige Variablen zu identifizieren und Vorhersageziele zu erfüllen.
Interpretieren Sie Modelle, um wertvolle Einsichten zu erstellen, die bei der Entscheidungsfindung nützlich sind.
Monitorieren und verwalten Modelle, um eine optimierte Vorhersageleistung zu erhalten.
Format des Kurses
Interaktive Unterricht und Diskussion.
Viele Übungen und Übungen.
Hand-on Implementierung in einem Live-Lab-Umfeld.
Kursanpassungsoptionen
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Statistic, Forecasting, Big Data Analysis, Data Mining, Evolution Alogrithm, Natural Language Processing, Machine Learning (recommender system, neural networks .etc...)
SOA, BPM, BPMN
Hibernate/Spring, Scala, Spark, jBPM, Drools
R, Python
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