Artificial Intelligence (AI) with H2O Kurzusok

áttekintés

A szolgáltatók (CSP) nyomást gyakorolnak a költségek csökkentésére és az átlagos felhasználói bevétel (ARPU) maximalizálására, miközben kiváló ügyfélélményt biztosítanak, de az adatok mennyisége tovább növekszik. A globális mobil adatforgalom növekedni fog egy kombinált éves növekedési ütemben (CAGR) 78 százalékkal 2016-ra, elérve a 10,8 exabyt havonta.

Eközben a CSP-k nagy mennyiségű adatot generálnak, beleértve a hívási részleteket (CDR), a hálózati adatokat és az ügyféladatokat. Azok a cégek, amelyek teljes mértékben kihasználják ezeket az adatokat, versenyképes küszöböt szereznek. A The Economist Intelligence Unit közelmúltbeli felmérése szerint az adatközpontú döntéshozatalt használó vállalatok 5-6% -os termelékenységnövekedést élveznek. Azonban a vállalatok 53 százaléka csak az értékes adataik felét használja fel, és a megkérdezettek egyharmada megjegyezte, hogy a hasznos adatok hatalmas mennyiségét nem használják fel. Az adatok mennyisége olyan magas, hogy a kézi elemzés lehetetlen, és a legtöbb örökletes szoftverrendszer nem tudja megtartani, ami értékes adatokat hagy el vagy figyelmen kívül hagy.

Big Data & Analytics’ nagy sebességű, méretezhető nagy adat szoftverrel a CSP-k minálhatják az összes adatukat a jobb döntéshozatal érdekében kevesebb idő alatt. Különböző termékek és technikák végső szoftver platformot biztosítanak a nagy adatokból származó betekintések gyűjtésére, előkészítésére, elemzésére és bemutatására. Az alkalmazási területek közé tartozik a hálózati teljesítmény nyomon követése, a csalás kimutatása, az ügyfélhullám kimutatása és a hitelkockázatelemzés. Big Data & Analytics termékek skála kezelni terabytes adatokat, de az ilyen eszközök végrehajtása új típusú felhőalapú adatbázis rendszer, mint a Hadoop vagy a tömeges skála párhuzamos számítógépes processzor ( KPU stb.)

Ez a tanfolyam dolgozik Big Data BI for Telco fedezi az összes feltörekvő új területeket, amelyekben a CSP-k befektetnek a termelékenység növelése és megnyitása új üzleti bevételi áram. A kurzus teljes 360 fokos áttekintést nyújt a Big Data BI-ről a Telco-ban, hogy a döntéshozók és a vezetők nagyon széles és átfogó áttekintést kapjanak a Big Data BI lehetőségekről a Telco-ban a termelékenység és a bevételi nyereség érdekében.

kurzus célkitűzései

A kurzus fő célja, hogy új Big Data üzleti intelligencia technikákat vezessen be 4 ágazatban Telecom Business (Marketing/Sales, Network Operation, Financial Operation és Customer Relation Management). A diákokat be kell mutatni a következőkre:

• Bevezetés Big Data-mi a 4Vs (volumen, sebesség, sokszínűség és valószínűség) a Big Data- Generáció, kivonás és menedzsment a Telco perspektívából
• Hogyan különbözik az elemző az öröklési adatok elemzőjétől
• Otthoni indokolás Big Data -Telco perspektívája
• Bevezetés a Hadoop Ökoszisztéma- ismerkedés az összes Hadoop eszközök, mint a Hive, Pig, SPARC – mikor és hogyan használják megoldani Big Data problémát
• Hogyan Big Data kivonható elemezni az analitikai eszköz-hogyan Business Analysis’s csökkentheti a fájdalompontok gyűjtése és elemzése az adatok révén integrált Hadoop dashboard megközelítés
• Az Insight elemzés, a vizualizációs elemzés és az előrejelzési elemzés alapvető bemutatása a Telco számára
• Az ügyfélszóró elemzés és a Big Data-how Big Data elemzés csökkenti az ügyfélszórót és az ügyfél elégedetlenségét a Telco-ügyvizsgálatokban
• Hálózati hibák és szolgáltatási hibák elemzése a Hálózati meta-adatokból és az IPDR-ből
• Pénzügyi elemzés - csalás, csalás és ROI becslés az értékesítésből és az üzemeltetési adatokból
• Ügyfél beszerzési probléma-cél marketing, ügyfél szegmentáció és cross-sales az értékesítési adatokból
• Bevezetés és összefoglaló az összes Big Data analitikai termékről és arról, hogy hol illeszkednek a Telco analitikai térbe
• Következtetés-hogyan lehet lépésről lépésre megközelíteni Big Data Business Intelligence bevezetését a szervezetbe

Célközönség

• Hálózati üzemeltetések, Pénzügyi Menedzserek, CRM menedzserek és vezető IT menedzserek a Telco CIO irodájában.
• Business Az elemzők a Telco
• CFO irodai menedzserek / elemzők
• Operációs menedzserek
• QA menedzserek

Közönség

Ha megpróbálja megérteni az adatokból, amelyekhez hozzáférhet, vagy elemezni kívánja a net strukturált adatokat (például Twitter, Linked in, stb.), Ez a kurzus az Ön számára.

Leginkább a döntéshozóknak és azoknak az embereknek szól, akiknek ki kell választaniuk, hogy milyen adatokat érdemes gyűjteni és mit érdemes elemezni.

Nem a megoldást konfiguráló emberekre irányul.

Szállítási mód

A tanfolyam során a küldöttek többnyire nyílt forráskódú technológiákkal foglalkozó példákat mutatnak be.

A rövid előadásokat előadások és egyszerű gyakorlatok követik a résztvevők

Tartalom és szoftver

Minden használt szoftver frissül minden alkalommal, amikor a kurzust futtatják, így ellenőrizzük a legújabb verziókat.

Ez az adatgyűjtés, -formázás, -feldolgozás és -elemzés folyamatát foglalja magában, hogy elmagyarázza, hogyan automatizálható a döntéshozatali folyamat a gépi tanulással.

R egy nyílt forráskódú programozási nyelv a statisztikai számításokhoz, az adatok elemzéséhez és a grafikákhoz. Az R-t egyre nagyobb számú vezető és adatelemző használja a vállalatokon és az egyetemeken. R sokféle csomagot tartalmaz az adatbányászathoz.

R egy nyílt forráskódú szabad programozási nyelv a statisztikai számításhoz, az adatok elemzéséhez és a grafika számára R a növekvő számú vezetők és adatelemzők a vállalatokon és az egyetemeken belül használják R az adatbányászati ​​csomagok széles választékával rendelkezik .

A prediktív analitika az adatelemzés használatának folyamata a jövőre vonatkozó előrejelzések készítése céljából Ez a folyamat adatbányászattal, statisztikával és gépi tanulási technikákkal együtt adatokat használ fel a jövőbeli események előrejelzésére szolgáló prediktív modell létrehozására Ebben az oktatott, élő képzésben a résztvevők megtanulják, hogyan használják a Matlabot prediktív modellek készítéséhez és nagymintás adatkészletekhez való alkalmazására, hogy előrejelezzék a jövőbeli eseményeket az adatok alapján A képzés végére a résztvevők képesek lesznek: Prediktív modellek létrehozása történelmi és tranzakciós adatok mintáinak elemzésére Használja a prediktív modellezést a kockázatok és lehetőségek azonosítása érdekében Készítsen matematikai modelleket, amelyek rögzítik a fontos tendenciákat Az eszközök és az üzleti rendszerek adatainak felhasználásával csökkentheti a hulladékot, időt takaríthat meg, vagy csökkentheti a költségeket Közönség Fejlesztők mérnökök Domain szakértők A tanfolyam formátuma Részelőadás, vitafórumok, gyakorlatok és nehéz handson gyakorlat .

A technológiai fejlődés és a növekvő információmennyiség átalakítja a bűnüldözés végrehajtását. A kihívások, amelyeket a Big Data jelent, majdnem olyan félelmetes, mint a Big Data ígéretét. Az adatok hatékony tárolása az egyik ilyen kihívás; ez egy másik elemzés.

Ebben oktató által vezetett, az élő képzés, a résztvevők megtanulják a gondolkodásmód, amellyel megközelíteni Big Data technológiák azok hatásának értékelése a meglévő folyamatok és politikák, és alkalmazza ezeket a technológiákat azonosítása céljából bűncselekmények és a bűncselekmények megelőzésére. A világ minden részén működő rendészeti szervezetek esettanulmányait megvizsgálják, hogy betekintést nyerjenek elfogadási megközelítéseikbe, kihívásaiba és eredményeikbe.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Kombinálja a Big Data technológiát a hagyományos adatgyűjtési folyamatokkal, hogy egy történetet összeállítson a nyomozás során
• Ipari nagy adattárolási és -feldolgozási megoldások végrehajtása az adatok elemzéséhez
• Készítsen elő javaslatot a bűnügyi nyomozás adatközpontú megközelítését lehetővé tevő legmegfelelőbb eszközök és folyamatok elfogadására

Közönség

• Rendészeti szakemberek műszaki háttérrel

A tantárgy formátuma

• Részleges előadás, részleges beszélgetés, gyakorlatok és nehéz gyakorlati gyakorlat

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

RapidMiner egy nyílt forrású RapidMiner szoftverplatform az alkalmazás gyors prototípusozásához és fejlesztéséhez. Magában foglal egy integrált környezetet az adatok előkészítéséhez, gépi tanuláshoz, mély tanuláshoz, szövegbányászathoz és prediktív elemzéshez.

Ebben az oktató által vezetett, élő képzésen a résztvevők megtanulják, hogyan lehet a RapidMiner Studio-t használni az adatok előkészítéséhez, a gépi tanuláshoz és a prediktív modell üzembe helyezéséhez.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Telepítse és konfigurálja a RapidMiner
• Készítsen elő és jelenítse meg az adatokat a RapidMiner
• Hitelesítse a gépi tanulási modelleket
• Mashup-adatok és prediktív modellek készítése
• Működtesse a prediktív elemzést egy üzleti folyamaton belül
• Hibaelhárítás és optimalizálás a RapidMiner

Közönség

• Adattudósok
• mérnökök
• Fejlesztők

A tantárgy formátuma

• Részleges előadás, részleges beszélgetés, gyakorlatok és nehéz gyakorlati gyakorlat

jegyzet

• Ahhoz, hogy igényeljen személyre szabott képzést erre a kurzusra, kérjük, vegye fel velünk a kapcsolatot, hogy megbeszéljünk.

Ez az oktató által vezetett, élő képzés a Magyarország-ban (online vagy helyszíni) azoknak az adattudósoknak és adatelemzőknek szól, akik szeretnék automatizálni, értékelni és kezelni a prediktív modelleket az DataRobot gépi tanulási képességeivel.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Töltse be az adatkészleteket a DataRobot-be az adatok elemzéséhez, értékeléséhez és minőségellenőrzéséhez.
• Építsen és képezzen modelleket a fontos változók azonosításához és az előrejelzési célok eléréséhez.
• A modellek értelmezésével értékes betekintést nyerhet, amelyek hasznosak az üzleti döntések meghozatalában.
• A modellek figyelése és kezelése az optimalizált előrejelzési teljesítmény fenntartása érdekében.

Ez egy ötnapos bevezetés az Data Science és az AI számára.

A tanfolyam példákkal és gyakorlatokkal szolgál a Python segítségével

Ez az oktató által vezetett, élő képzés a Magyarország-ban (online vagy helyszíni) azoknak a marketingszakembereknek szól, akik a mesterséges intelligencia segítségével kívánják javítani a digitális marketingstratégiákat értékes vásárlói betekintések révén.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Használjon mesterséges intelligencia-szoftvert, hogy javítsa a márkák felhasználóihoz való kapcsolódási módját.
• Használjon chatbotokat a felhasználói élmény optimalizálásához.
• Növelje a termelékenységet és a bevételt a feladatok automatizálásával.

Ez az oktató által vezetett, élő képzés a Magyarország-ban (online vagy helyszíni) azoknak a menedzsereknek és cégvezetőknek szól, akik szeretnének megismerni a mesterséges intelligencia alapjait, és AI-projekteket szeretnének menedzselni szervezetük számára.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek megérteni az AI-t technikai szinten, és stratégiát alkotni szervezetük adatainak és erőforrásainak felhasználásával az AI-projektek sikeres menedzseléséhez.

Ez az oktató által vezetett, élő képzés a Magyarország-ban (online vagy helyszíni) azoknak a mérnököknek szól, akik alapvető AI-módszerekkel szeretnének robotokat programozni és létrehozni.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Alkalmazzon szűrőket (Kalman és részecske), hogy lehetővé tegye a robot számára a mozgó objektumok lokalizálását a környezetében.
• Keresési algoritmusok és mozgástervezés megvalósítása.
• PID vezérlések alkalmazása a robot mozgásának szabályozására a környezetben.
• Valósítson meg SLAM-algoritmusokat, amelyek lehetővé teszik a robot számára, hogy feltérképezzen egy ismeretlen környezetet.

Ez az oktató által vezetett, élő képzés a Magyarország-ban (online vagy helyszíni) azoknak a szakembereknek szól, akik szeretnék megtanulni és megérteni az AI fogalmát, valamint annak hatékony és felelősségteljes használatát.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

Ismerje meg a Artificial Intelligence (AI) fogalmát. Ismerje meg az AI korlátait és veszélyeit, és használja azt felelősségteljesen. Ismerje meg, hogyan használhatja hatékonyan az AI-t valós helyzetekben.

Ezen az oktató által vezetett, élő képzésen a Magyarország-ban (online vagy helyszíni) a résztvevők megtanulják a különböző technológiákat, keretrendszereket és technikákat a nukleáris technológia és a környezetvédelmi rendszerek területén használható különböző típusú robotok programozására.

A 6 hetes tanfolyam heti 5 napon kerül megrendezésre. Minden nap 4 órás, és előadásokból, beszélgetésekből és gyakorlati robotfejlesztésből áll, élő laborkörnyezetben. A résztvevők különféle, a munkájukra alkalmazható valós projekteket hajtanak végre a megszerzett tudás gyakorlása érdekében.

A kurzus célhardverét 3D-ben szimulálják szimulációs szoftver segítségével. A robotok programozására a ROS (Robot Operating System) nyílt forráskódú keretrendszer, a C++ és a Python kerül felhasználásra.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Ismerje meg a robottechnológiában használt kulcsfogalmakat.
• A szoftver és a hardver közötti interakció megértése és kezelése egy robotrendszerben.
• A robotika alapját képező szoftverkomponensek megértése és megvalósítása.
• Olyan szimulált mechanikus robot építése és működtetése, amely képes látni, érzékelni, feldolgozni, navigálni, és hangon keresztül kapcsolatba lépni velük.
• Ismerje meg a mesterséges intelligencia szükséges elemeit (gépi tanulás, mély tanulás stb.) az okos robot építéséhez.
• Alkalmazzon szűrőket (Kalman és Particle), amelyek lehetővé teszik a robot számára, hogy meg tudja határozni a mozgó tárgyakat a környezetében.
• Keresési algoritmusok és mozgástervezés megvalósítása.
• PID vezérlések alkalmazása a robot mozgásának szabályozására a környezetben.
• Valósítson meg SLAM-algoritmusokat, amelyek lehetővé teszik a robot számára, hogy feltérképezzen egy ismeretlen környezetet.
• Bővítse a robot képességét összetett feladatok elvégzésére az Deep Learning segítségével.
• Teszteljen és hárítson el egy robotot valósághű forgatókönyvek szerint.