DataRobot Képzés

Ebben az oktató által vezetett, élő képzésen Magyarország, a résztvevők megismerik a Big Data technológiákhoz való hozzáállást, felmérik ezek hatását a meglévő folyamatokra és irányelvekre, és ezeket a technológiákat bevezetik a bűncselekmények azonosítása és a bűnmegelőzés érdekében. Világszerte különböző rendőrségi szervezetek esettanulmányait vizsgáljuk meg, hogy betekintést nyerjünk azok bevezetési módszereibe, kihívásaiba és eredményeibe.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Összekapcsolni a Big Data technológiákat a hagyományos adatgyűjtési folyamatokkal, hogy történetet állítsanak össze egy nyomozás során.
• Ipari Big Data tárolási és feldolgozási megoldásokat implementálni az adatelemzéshez.
• Javaslatot készíteni a legmegfelelőbb eszközök és folyamatok bevezetésére, hogy lehetővé tegyék az adatvezérelt megközelítést a bűnügyi nyomozásban.

Ez az oktató által vezetett, élő képzés Magyarország-ben (online vagy helyszíni) középszintű fejlesztőknek szól, akik prediktív elemzések és generatív modellek segítségével MI-alapú alkalmazásokat szeretnének építeni.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Megérteni a prediktív MI és a generatív modellek alapjait.
• MI-alapú eszközök használata prediktív kódolás, előrejelzés és automatizálás céljából.
• LLM-ek (Large Language Models) és transzformátorok implementálása szöveg- és kódgeneráláshoz.
• Idősor-előrejelzés és MI-alapú ajánlások alkalmazása.
• MI modellek fejlesztése és finomhangolása valós alkalmazásokhoz.
• Etikai megfontolások és ajánlott eljárások értékelése az MI üzembe helyezésében.

Ez az oktató által vezetett, élő képzés Magyarország (online vagy helyszíni) kezdő szintű IT-szakembereknek szól, akik meg szeretnék ismerni a Prediktív MI alapjait.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Megérteni a Prediktív MI alapfogalmait és alkalmazásait.
• Adatokat gyűjteni, tisztítani és előkészíteni prediktív elemzéshez.
• Adatokat feltárni és vizualizálni, hogy betekintést nyerjenek.
• Alapvető statisztikai modelleket építeni előrejelzések készítéséhez.
• A prediktív modellek teljesítményét értékelni.
• Prediktív MI fogalmakat alkalmazni valós helyzetekben.

Ez az oktató által vezetett, élő képzés Magyarország-ban (online vagy helyszíni) középszintű adatszakembereknek szól, akik gépi tanulási technikákat szeretnének alkalmazni adatalapú üzleti problémákra, beleértve az értékesítési előrejelzést és a prediktív modellezést neurális hálózatok segítségével.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Megérteni a gépi tanulás alapvető fogalmait és típusait.
• Kulcsfontosságú algoritmusokat alkalmazni osztályozásra, regresszióra, klaszterezésre és asszociációs elemzésre.
• Exploratív adatelemzést és adatelőkészítést végezni Python használatával.
• Neurális hálózatokat használni nemlineáris modellezési feladatokhoz.
• Prediktív analitikát implementálni üzleti előrejelzéshez, beleértve az értékesítési adatokat.
• Modellteljesítmény értékelése és optimalizálása vizuális és statisztikai technikák segítségével.

Ez az oktató által vezetett, élő képzés Magyarország-ben (online vagy helyszíni) középszintű DevOps szakemberek számára készült, akik szeretnék integrálni a prediktív MI-t a DevOps gyakorlatukba.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Prediktív elemzési modellek implementálására a DevOps folyamatban felmerülő kihívások előrejelzésére és megoldására.
• MI-alapú eszközök használatára a monitorozás és műveletek fejlesztéséhez.
• Gépi tanulási technikák alkalmazására a szoftverkézbesítési munkafolyamatok javításához.
• MI stratégiák tervezésére a proaktív problémamegoldás és optimalizálás érdekében.
• Az MI etikai megfontolásainak navigálására a DevOpsban.

Ez az oktató által vezetett, élő képzés (online vagy helyszíni) kezdő és középhaladó szintű elemzők, kutatók és szakemberek számára készült, akik az SPSS-t szeretnék használni adatelőkészítésre, statisztikai elemzésre és prediktív modellezésre.