Predictive Analytics Schulungen

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

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 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

Um eine benutzerdefinierte Ausbildung für diesen Kurs zu beantragen, wenden Sie sich bitte an uns, um zu arrangieren.