Matlab a prediktív elemzéshez 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.

Egy 3 napos képzés, amely bemutatja a MATLAB fő képernyőit és ablakait, beleértve ...

• a MATLAB használatát számológépként és alapvető görbék ábrázolását
• saját testreszabott függvények és szkriptek létrehozását

Közönség

Ha próbál értelmet adni az Ön rendelkezésére álló adatoknak, vagy szeretne elemezni a hálózaton elérhető strukturálatlan adatokat (például Twitter, LinkedIn stb.), akkor ez a kurzus Önnek szól.

Főként döntéshozóknak és azoknak szól, akiknek el kell dönteniük, hogy mely adatokat érdemes gyűjteni és elemezni.

Nem azoknak szól, akik a megoldás konfigurálásával foglalkoznak, bár ők is profitálhatnak a nagy képletből.

Kurzus lebonyolítása

A kurzus során a résztvevők főként nyílt forráskódú technológiák működő példáit láthatják.

A rövid előadásokat a résztvevők bemutatói és egyszerű gyakorlatai követik.

Tartalom és használt szoftverek

A használt szoftverek minden alkalommal frissülnek, így a legújabb verziókat ellenőrizzük.

A kurzus az adatok beszerzésétől, formázásától, feldolgozásán és elemzésén keresztül a gépi tanulás segítségével történő döntéshozatal automatizálásának magyarázatáig terjed.

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

A képzés végén a résztvevők képesek lesznek:

• Adathalmazokat betölteni a DataRobotba az adatok elemzéséhez, felméréséhez és minőségellenőrzéséhez.
• Modelleket építeni és betanítani a fontos változók azonosítására és a predikciós célok elérésére.
• Modelleket értelmezni, hogy értékes betekintéseket hozzanak létre, amelyek hasznosak az üzleti döntések meghozatalában.
• Modelleket monitorozni és kezelni, hogy optimalizált predikciós teljesítményt tartsanak fenn.

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.

Az R egy nyílt forráskódú, ingyenes programozási nyelv statisztikai számításokhoz, adatelemzéshez és grafikák készítéséhez. Az R-t egyre több vezető és adatelemző használja vállalatokban és az akadémiai környezetben. Az R széles körű csomagokat kínál az adatbányászathoz.

Ez a négy napos kurzus a képfeldolgozás alapjait mutatja be Matlab használatával. Gyakorolni fogod, hogyan módosíts és javíts képeket, sőt, mintákat is kinyerhetsz a képekből. Megtanulod, hogyan készíts 2D-szűrőket és alkalmazd azokat a képeken.

Példák és gyakorlatok bemutatják a Matlab és az Image Processing Toolbox megfelelő funkcióinak használatát az elemzési folyamat során.

Ez a háromnapos képzés átfogó bevezetést nyújt a MATLAB műszaki számítási környezetbe. A képzés kezdő felhasználóknak és azoknak szól, akik ismétlésre vágynak. Nem feltételezünk előzetes programozási tapasztalatot vagy MATLAB ismeretet. A képzés során a data elemzés, vizualizáció, modellezés és programozás témáit járjuk körbe. Témakörök:

• A MATLAB felhasználói felület használata
• Parancsok bevitele és változók létrehozása
• Vektorok és mátrixok elemzése
• Vektor- és mátrixadatok vizualizációja
• Adatfájlok kezelése
• Adattípusok kezelése
• Parancsok automatizálása szkriptekkel
• Programok írása logika és vezérlési struktúrák használatával
• Függvények írása

Ebben az oktató által vezetett, élő képzésen a résztvevők megtanulják, hogyan használhatják a Matlabot egy konvolúciós neurális hálózat tervezésére, építésére és megjelenítésére képefelismerés céljából.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Mélytanulási modell készítésére
• Adatcímkézés automatizálására
• Caffe és TensorFlow-Keras modellekkel való munkavégzésre
• Adatok betanítására több GPU, a felhő vagy klaszterek segítségével

Közönség

• Fejlesztők
• Mérnökök
• Szakterületi szakértők

A képzés formátuma

• Részben előadás, részben vita, gyakorlatok és intenzív gyakorlati munka

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.

Az R egy nyílt forráskódú, ingyenes programozási nyelv statisztikai számításokhoz, adatelemzéshez és grafikák készítéséhez. Az R-t egyre több menedzser és adatelemző használ vállalatokban és az akadémiai környezetben is. Az R számos csomaggal rendelkezik az adatbányászat területén.

A RapidMiner egy nyílt forráskódú adattudományi szoftverplatform, amely gyors alkalmazásprototípus-készítésre és fejlesztésre szolgál. Integrált környezetet biztosít az adatelőkészítéshez, gépi tanuláshoz, mély tanuláshoz, szövegbányászathoz és prediktív elemzéshez.

Ebben az oktató által vezetett, élő képzésben a résztvevők megtanulják, hogyan használhatják a RapidMiner Studiot adatelőkészítésre, gépi tanulásra és prediktív modellek üzembe helyezésére.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• A RapidMiner telepítésére és konfigurálására
• Adatok előkészítésére és vizualizálására a RapidMinerrel
• Gépi tanulási modellek validálására
• Adatok összevonására és prediktív modellek létrehozására
• Prediktív elemzés üzleti folyamatba történő beágyazására
• A RapidMiner hibaelhárítására és optimalizálására

Közönség

• Adattudósok
• Mérnökök
• Fejlesztők

A képzés formátuma

• Részben előadás, részben vita, gyakorlatok és intenzív gyakorlati alkalmazás

Megjegyzés

• Ha egyedi képzést szeretne kérni ehhez a kurzushoz, kérjük, lépjen kapcsolatba velünk a megbeszélés érdekében.

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.