Predictive Analytics Schulungen

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

Diese Präsenzschulung enthält Präsentationen und computergestützte Beispiele sowie Fallstudienübungen.

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 Analytics-Plattform. Es unterstützt R, Python , Scala , Java und REST.

Dieses von Lehrern geleitete Live-Training (vor Ort oder per Fernzugriff) richtet sich an technische Personen, die Modelle für maschinelles Lernen mit Algorithmen wie GLM, Deep Learning und Random Forests erstellen möchten.

Am Ende dieser Schulung können die Teilnehmer:

- Installieren und konfigurieren Sie H2O .
- Erstellen Sie Modelle für maschinelles Lernen mit verschiedenen gängigen Algorithmen.
- Bewerten Sie Modelle basierend auf der Art der Daten und den Geschäftsanforderungen.

Format des Kurses

- Interaktiver Vortrag und Diskussion.
- Viele Übungen und Übungen.
- Praktische Implementierung in einer Live-Laborumgebung.

Anpassungsoptionen für den Kurs

- Um ein individuelles Training für diesen Kurs anzufordern, kontaktieren Sie uns bitte, um dies zu arrangieren.
- Um mehr über H2O zu erfahren, besuchen Sie bitte: https://www.h2o.ai/

This instructor-led, live training in Schweiz (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.