Навучальныя курсы Predictive Analytics

Агляд «Аналіз паказаў, што выдатак кармавых адзінак на 1 кг прыбаўлення на старых комплексах значна перавышае гэтае значэнне на новых. Глобальны мобільны трафік дадзеных павялічыўся на сумеснага ўзросту (CAGR) на 78% да 2016 года, дасягнуўшы 10,8 экзабайта на месяц. У цяперашнім форуме прымаюць удзел 350 экспертаў і афіцыйных асоб з больш як 40 краін. Для тых, хто вядзе з нашай кампаніяй справаводства па-беларуску, мы даем зніжку. Як паказана на BTC мой баланс да і пасля перадачы на фондавым рынку на фондавым рынку? «Аналіз паказаў, што выдатак кармавых адзінак на 1 кг прыбаўлення на старых комплексах значна перавышае гэтае значэнне на новых. Баса (1975) ў сваіх спісах Індэкс Thomisticus 66 спасылак на ІНФАРМАЦЫЯ - 15 з іх у назоўным - і 454 спасылак на informo. У якасці прыкладу такіх сетак можна прывесці facebook і vkontakte, дзе любая фізічная асоба можа падаць рэкламную аб'яву. Іншыя Big Data прадукты і тэхналогіі даюць платформу для накоплення, падрыхтоўкі, аналізу і прадстаўлення ўзнагароды з вялікіх дадзеных. Заявы і абмоўкі пра абмежаванне адказнасці пра абмежаванне адказнасці пра абмежаванне адказнасці пра абмежаванне адказнасці Big Data & Аналітычныя прадукты скалы для справядлівасці тэрабайтаў дадзеных, але рэалізацыя такіх інструментаў патрабуе новы тып сістэмы базы дадзеных на базе хмары, такіх як Hadoop або масіўны скалы паралельны кампутарны працэсар ( KPU і інш.) Гэта курс працуе на Big Data BI для Telco пакрывае ўсе новыя аб'екты, у якіх CSP інвестуюць для вывучэння прадукцыйнасці і адкрыцця новай прамысловасці. Курс дае поўную 360-градусную версію Big Data BI ў Telco, каб прымальнікі дамоў і менеджэры могуць маць вельмі шырокі і паўнавартасны пагляд на магчымасці Big Data BI ў Telco для вытворчасці і заработнай платы. Курс цілі Галоўная задача курса з'яўляецца ўвесці новыя Big Data бізнес-інтэлектуальныя тэхналогіі ў 4 сектарах Telecom Business (Marketing/Sales, Network Operation, Financial Operation і Customer Relation Management). Школьныя настаўнікі будуць прадстаўлены да наступнага:

Уваход у Big Data-а што 4Vs (волумен, хуткасць, разнастайнасць і веры) у Big Data- Генерацыя, экстракцыя і кіраванне з перспектывы Telco Як Big Data аналітыка адрозніваецца ад аналітыкі дадзеных спадчыны Унутраная праўда Big Data -Telco перспектыва Уваход у Hadoop Экасистемы- знаёмства з усімі Hadoop інструментамі, такія як Hive, Свіг, SPARC – калі і як яны выкарыстоўваюцца для рашэння Big Data праблемы Як Big Data вылучаецца для аналізу для аналітычных інструментаў-як Business Analysis’s могуць знізіць свае болючыя пункты збору і аналізу дадзеных з дапамогай інтэграванай Hadoop даступнай дакладнасці Уваход у аналітыку Insight, аналітыку візуалізацыі і прагнозную аналітыку для Telco Кліент-Чурн-аналітыка і Big Data-як Big Data-аналітыка можа знізіць кліент-Чурн і незадовольнасць кліентаў у Telco-касавых даследаваннях Мета-даты з сеткі і IPDR-аналітыкі сеткі Галоўная / Заявы і абмоўкі пра абмежаванне адказнасці Галоўная / Заявы і абмоўкі пра абмежаванне адказнасці Уваход і рэзюме ўсіх Big Data аналітычных прадуктаў і дзе яны адпавядаюць у аналітычную сферу Telco Заключэнне-як прыняць крок за крокам даступны для прадстаўлення Big Data Business Intelligence у вашай арганізацыі

Крэдытныя аудиторыі

Аперацыя сеткі, фінансавыя менеджэры, менеджэры CRM і топ IT менеджэры ў кабінеце Telco CIO. Business Аналітыкі ў Telco Канстытуцыйны працэс / аналітыкі Аперацыйныя менеджеры КК менеджеры

Audience If you try to make sense out of the data you have access to or want to analyse unstructured data available on the net (like Twitter, Linked in, etc...) this course is for you. It is mostly aimed at decision makers and people who need to choose what data is worth collecting and what is worth analyzing. It is not aimed at people configuring the solution, those people will benefit from the big picture though. Delivery Mode During the course delegates will be presented with working examples of mostly open source technologies. Short lectures will be followed by presentation and simple exercises by the participants Content and Software used All software used is updated each time the course is run, so we check the newest versions possible. It covers the process from obtaining, formatting, processing and analysing the data, to explain how to automate decision making process with machine learning.

R is an open-source free programming language for statistical computing, data analysis, and graphics. R is used by a growing number of managers and data analysts inside corporations and academia. R has a wide variety of packages for data mining.

R is an open-source free programming language for statistical computing, data analysis, and graphics. R is used by a growing number of managers and data analysts inside corporations and academia. R has a wide variety of packages for 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

Advances in technologies and the increasing amount of information are transforming how law enforcement is conducted. The challenges that Big Data pose are nearly as daunting as Big Data's promise. Storing data efficiently is one of these challenges; effectively analyzing it is another. In this instructor-led, live training, participants will learn the mindset with which to approach Big Data technologies, assess their impact on existing processes and policies, and implement these technologies for the purpose of identifying criminal activity and preventing crime. Case studies from law enforcement organizations around the world will be examined to gain insights on their adoption approaches, challenges and results. By the end of this training, participants will be able to:

• Combine Big Data technology with traditional data gathering processes to piece together a story during an investigation
• Implement industrial big data storage and processing solutions for data analysis
• Prepare a proposal for the adoption of the most adequate tools and processes for enabling a data-driven approach to criminal investigation

Audience

• Law Enforcement specialists with a technical background

Format of the course

• Part lecture, part discussion, exercises and heavy hands-on practice

This classroom based training session will contain presentations and computer based examples and case study exercises to undertake.

RapidMiner is an open source data science software platform for rapid application prototyping and development. It includes an integrated environment for data preparation, machine learning, deep learning, text mining, and predictive analytics.  In this instructor-led, live training, participants will learn how to use RapidMiner Studio for data preparation, machine learning, and predictive model deployment.  By the end of this training, participants will be able to:

• Install and configure RapidMiner
• Prepare and visualize data with RapidMiner
• Validate machine learning models
• Mashup data and create predictive models
• Operationalize predictive analytics within a business process
• Troubleshoot and optimize RapidMiner

Audience

• Data scientists
• Engineers
• Developers

Format of the Course

• Part lecture, part discussion, exercises and heavy hands-on practice

Note

• To request a customized training for this course, please contact us to arrange.

H2O з'яўляецца платформой адкрытых дадзеных аналітыкі. Ён падтрымлівае R, Python, Scala, Java і REST. Гэта інструктар-праведзены, жывы трэнінг (онлайн або на сайце) звязаны з тэхнічнымі людзьмі, якія хочуць стварыць машына-учасці мадэлі з дапамогай алгоритмаў, такіх як GLM, Deep Learning і Random Forests. У канцы гэтага трэніру ўдзельнікі зможаць:

Здаровая касметыка вы можаце зрабіць самі Стварыць машына-учасці мадэлі з дапамогай розных папулярных алгоритмаў. Дадатковыя функцыі ўключаюць у сябе джакузі для поўнай рэлаксацыі і камінам, каб трымаць вас у цяпле.

Формат курса

Інтэрактыўныя лекцыі і дискусіі. Многія практыкаванні і практыкаванні. Вынікі ў Live-Lab Environment.

Вынікі пошуку - Customization options

Калі вы хочаце падзяліцца сваёй думкай з майстрам, рабіце гэта максімальна ветліва. Для таго, каб пазнаёміцца больш пра H2O, паглядзець: https://www.h2o.ai/

DataRobot з'яўляецца платформай для машынабудавання, якая аб'ядноўвае будаўніцтва і распаўсюджванне прагнозных мадэлей. Дадатковыя функцыі ўключаюць у сябе джакузі для поўнай рэлаксацыі і камінам, каб трымаць вас у цяпле. Гэта інструктар-праведзены, жывы трэнінг (онлайн або на сайце) накіраваны да дадзеных навукоўцаў і аналітыкаў дадзеных, якія хочуць аўтаматызаваць, ацэньваць і ажыццяўляць прагнозныя мадэлі з дапамогай магчымасцяў машиннага навучання DataRobot's. У канцы гэтага трэніру ўдзельнікі зможаць:

Загрузіць дадзеныя на DataRobot для аналізу, ацэнкі і якасці дадзеных. Засяроджанымі на тых пытаннях, якія недастаткова асветлены і/або з’яўляюцца адпрэчанымі. Інфармацыя — гэта вялізнае мноства, а веды нараджаюцца знутры. Засяроджанымі на тых пытаннях, якія недастаткова асветлены і/або з’яўляюцца адпрэчанымі.

Формат курса

Інтэрактыўныя лекцыі і дискусіі. Многія практыкаванні і практыкаванні. Вынікі ў Live-Lab Environment.

Вынікі пошуку - Customization options

Калі вы хочаце падзяліцца сваёй думкай з майстрам, рабіце гэта максімальна ветліва.