Predictive Modelling with R Képzés

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

Ezen az oktató által vezetett, élő képzésen a Magyarország-ban a résztvevők megtanulják azt a gondolkodásmódot, amellyel megközelíthetik Big Data technológiákat, felmérik azok hatását a meglévő folyamatokra és politikákra, és alkalmazzák ezeket a technológiákat a bűncselekmények azonosítása és a bűnmegelőzés céljából. Megvizsgálják a világ bűnüldöző szervezeteitől származó esettanulmányokat, hogy betekintést nyerjenek elfogadási megközelítéseikbe, kihívásaikba és eredményeikbe.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Kombinálja Big Data technológiát a hagyományos adatgyűjtési folyamatokkal, hogy összeállítson egy történetet a nyomozás során.
• Ipari nagy adattárolási és adatfeldolgozási megoldások megvalósítása adatelemzésre.
• Javaslat készítése a legmegfelelőbb eszközök és eljárások elfogadására a bűnügyi nyomozás adatközpontú megközelítésének lehetővé tételére.

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.

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 a DataRobot gépi tanulási képességeivel.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Töltsön be adatkészleteket a DataRobot-ba 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 az oktató által vezetett, élő képzés a Magyarország-ban (online vagy helyszíni) középszintű adatelemzőknek és üzleti szakembereknek szól, akik idősoros előrejelzést szeretnének végezni, és automatizálni szeretnék az adatelemzési munkafolyamatokat az R használatával.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Ismerje meg az R előrejelzési technikák alapjait.
• Alkalmazzon exponenciális simítást és ARIMA modelleket az idősorok elemzéséhez.
• Használja az "előrejelzés" csomagot a pontos előrejelzési modellek létrehozásához.
• Automatizálja az előrejelzési munkafolyamatokat üzleti és kutatási alkalmazásokhoz.

Ez az oktató által vezetett, élő képzés a Magyarország-ban (online vagy helyszíni) középszintű fejlesztőknek szól, akik mesterséges intelligencia-alapú alkalmazásokat szeretnének építeni prediktív analitika és generatív modellek segítségével.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Ismerje meg a prediktív AI és a generatív modellek alapjait.
• Használjon mesterséges intelligenciával működő eszközöket a prediktív kódoláshoz, előrejelzéshez és automatizáláshoz.
• Valósítson meg LLM-eket (nagy nyelvi modelleket) és transzformátorokat szöveg- és kódgeneráláshoz.
• Alkalmazzon idősoros előrejelzést és AI-alapú ajánlásokat.
• AI modellek fejlesztése és finomhangolása valós alkalmazásokhoz.
• Értékelje az etikai megfontolásokat és a legjobb gyakorlatokat az AI bevezetése során.

Ez az oktató által vezetett, élő képzés a Magyarország-ban (online vagy helyszíni) kezdő szintű informatikai szakembereknek szól, akik szeretnék megragadni a prediktív AI alapjait.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Ismerje meg a prediktív AI és alkalmazásai alapfogalmait.
• Adatok gyűjtése, tisztítása és előfeldolgozása a prediktív elemzéshez.
• Fedezze fel és vizualizálja az adatokat, hogy betekintést nyerjen.
• Alapvető statisztikai modellek létrehozása előrejelzések készítéséhez.
• Értékelje a prediktív modellek teljesítményét.
• Alkalmazza a prediktív AI-koncepciókat a valós forgatókönyvekre.

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 a folyamat, amikor az adatelemzés segítségével előrejelzéseket készítenek a jövőről. Ez a folyamat adatokat, adatbányászatot, statisztikákat és gépi tanulási technikákat használ fel, hogy prediktív modellt hozzon létre a jövőbeli események előrejelzéséhez.

Ezen az oktató által vezetett, élő tréningen a résztvevők megtanulják, hogyan használhatják a Matlabot prediktív modellek felépítésére és nagy mintaadatkészletekre történő alkalmazására, hogy az adatok alapján előre jelezzék a jövőbeli eseményeket.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Hozzon létre prediktív modelleket a történelmi és tranzakciós adatok mintáinak elemzéséhez
• Használjon prediktív modellezést a kockázatok és lehetőségek azonosításához
• Építsen matematikai modelleket, amelyek megragadják a fontos trendeket
• Az eszközökből és üzleti rendszerekből származó adatok felhasználásával csökkentheti a veszteséget, időt takaríthat meg, vagy csökkentheti a költségeket

Közönség

• Fejlesztők
• Mérnökök
• Domain szakértők

A tanfolyam formátuma

• Rész előadás, részben beszélgetés, gyakorlatok és nehéz gyakorlati gyakorlat

Ez az oktató vezette, élő képzés Magyarország (online vagy előadáson) a középszintű adatprofesszionálisoknak szól, akik kíváncsiak arra, hogy gépi tanulási technikákat alkalmazzanak adatokra alapuló üzleti problémákra, beleértve az eladási előrejelzést és a prediktív modellkészítést neuronhálózatok segítségével.

Ez a képzés végén a résztvevők képesek lesznek:

• Megérteni a gépi tanulás alapvető fogalmait és típusait.
• Alapvető algoritmusokat alkalmazni osztályozásra, regresszióra, csoportosításra és asszociációs elemzésre.
• Exploratív adatelemzést és adatfelkészítést végeznek Python segítségével.
• Neuronhálózatokat használnak nemlineáris modellkészítésre.
• Prediktív elemzést és üzleti előrejelzést valósítanak meg, beleértve az eladási adatokat.
• Modellteljesítményt értékelnek és optimalizálnak látványos és statisztikai technikák segítségével.

Ez az oktató által vezetett, élő képzés a Magyarország-ban (online vagy helyszíni) azoknak a középszintű DevOps szakembereknek szól, akik szeretnék a prediktív mesterséges intelligenciát beépíteni DevOps gyakorlatukba.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Prediktív analitikai modellek alkalmazása a DevOps folyamatban lévő kihívások előrejelzésére és megoldására.
• Használjon mesterséges intelligencia által vezérelt eszközöket a fokozott figyeléshez és műveletekhez.
• Alkalmazzon gépi tanulási technikákat a szoftverszállítási munkafolyamatok javítására.
• AI stratégiák tervezése a proaktív problémamegoldáshoz és optimalizáláshoz.
• Keresse meg az AI használatának etikai megfontolását a DevOps-ban.

RapidMiner egy nyílt forráskódú adattudományi szoftverplatform az alkalmazások gyors prototípus-készítéséhez és fejlesztéséhez. Integrált környezetet tartalmaz adat-előkészítéshez, gépi tanuláshoz, mély tanuláshoz, szövegbányászathoz és prediktív elemzéshez.

Ezen az oktató által vezetett, élő képzésen a résztvevők megtanulják, hogyan használhatják a RapidMiner Stúdiót adat-előkészítéshez, gépi tanuláshoz és prediktív modellbeépítéshez.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Telepítés és konfigurálás RapidMiner
• Adatok előkészítése és megjelenítése a RapidMiner segítségével
• Érvényesítse a gépi tanulási modelleket
• Keverje össze az adatokat és hozzon létre prediktív modelleket
• Operacionalizálja a prediktív elemzést egy üzleti folyamaton belül
• Hibaelhárítás és optimalizálás RapidMiner

Közönség

• Adattudósok
• Mérnökök
• Fejlesztők

A tanfolyam formátuma

• Rész előadás, részben beszélgetés, gyakorlatok és nehéz gyakorlati gyakorlat

Jegyzet

• Ha személyre szabott képzést szeretne kérni ehhez a tanfolyamhoz, kérjük, vegye fel velünk a kapcsolatot, hogy megbeszéljük.

Közönség

• menedzserek
• fejlesztők
• tudósok
• diákok

A tanfolyam formátuma

on-line oktatás és megbeszélés VAGY szemtől-szembe workshopok

R  egy nyílt forráskódú ingyenes programozási nyelv a statisztikai számítástechnika, az adatok elemzése és a grafika. A kutatást egyre több menedzser és adatelemző használja a vállalatok és az akadémia területén. R is talált követőket a statisztikusok, mérnökök és tudósok között, akiknek nincs számítógépes programozási készsége, akik könnyen használhatók. Népszerűsége az adatbányászat növekvő használatának köszönhető különböző célokra, mint például a hirdetési árak beállítása, az új gyógyszerek gyorsabb megtalálása vagy finom pénzügyi modellek. Az R-nek számos adatbányászati csomagja van.

Ez a kurzus magában foglalja az objektumok manipulációját R-ben, beleértve az olvasási adatokat, az R-csomagok hozzáférését, az R-funkciók írását és az informatív grafikonok készítését. Ez magában foglalja az adatok elemzését a közös statisztikai modellek használatával. A tanfolyam tanítja, hogyan kell használni az R szoftvert (https://www.r-project.org) mind a parancsvonalon, mind a grafikus felhasználói felületben (GUI).

A Tidyverse sokoldalú R csomagok gyűjteménye az adatok tisztításához, feldolgozásához, modellezéséhez és megjelenítéséhez. Néhány a mellékelt csomagok közül: ggplot2, dplyr, tidyr, readr, purrr és tibble.

Ebben az oktató által vezetett, élő képzésen a résztvevők megtanulják, hogyan lehet az adatokat manipulálni és megjeleníteni a Tidyverse eszközök használatával.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Végezzen adatelemzést és hozzon létre vonzó vizualizációkat
• Készítsen hasznos következtetéseket a mintaadatok különféle adatkészleteiből
• Az adatok szűrése, rendezése és összefoglalása a feltáró kérdések megválaszolásához
• A feldolgozott adatokat informatív vonal-, oszlop- és hisztogramokká alakíthatja
• Adatok importálása és szűrése különféle adatforrásokból, beleértve az Excel , CSV és SPSS fájlokat

Közönség

• Az R nyelv kezdõi
• Az adatelemzés és az adatok megjelenítésének kezdője

A tantárgy formátuma

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