Prediktív Modellezés R-ben 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.

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 adatelemzők és üzleti szakemberek számára készült, akik időszakos előrejelzéseket szeretnének készíteni és adatelemzési munkafolyamatokat automatizálni az R segítségével.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Megérteni az előrejelzési technikák alapjait R-ben.
• Alkalmazni az exponenciális simítást és az ARIMA modelleket időszakosan elemzésre.
• Használni a 'forecast' csomagot pontos előrejelzési modellek létrehozásához.
• Automatizálni az előrejelzési munkafolyamatokat üzleti és kutatási alkalmazásokhoz.

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.

A prediktív elemzés a folyamat, amely során adatelemzést használnak a jövőbeli események előrejelzésére. Ez a folyamat adatokat, adatbányászatot, statisztikát és gépi tanulási technikákat használ egy prediktív modell létrehozásához a jövőbeli események előrejelzéséhez.

Ebben az oktató által vezetett, élő képzésen a résztvevők megtanulják, hogyan használják a Matlabot prediktív modellek létrehozására és alkalmazására nagy mintaméretű adathalmazokon a jövőbeli események előrejelzéséhez.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Prediktív modelleket létrehozni a történelmi és tranzakciós adatokban rejlő minták elemzéséhez
• Prediktív modellezést használni a kockázatok és lehetőségek azonosításához
• Matematikai modelleket építeni, amelyek fontos trendeket rögzítenek
• Eszközök és üzleti rendszerek adatait felhasználni a pazarlás csökkentésére, időmegtakarításra vagy költségcsökkentésre

Célközönség

• Fejlesztők
• Mérnökök
• 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.

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.

Célközönség

• menedzserek
• fejlesztők
• tudósok
• diákok

A kurzus formátuma

online oktatás és vita VAGY személyes workshopok

Az R egy nyílt forráskódú, ingyenes programozási nyelv statisztikai számításokhoz, adatelemzéshez és grafikák készítéséhez. Az R-t egyre több menedzser és adatelemző használja vállalatokon és az akadémián belül. Az R követőkre talált a statisztikusok, mérnökök és tudósok körében is, akiknek nincsenek informatikai programozási ismereteik, de könnyűnek találják a használatát. Népszerűsége annak köszönhető, hogy egyre több területen használják az adatbányászatot, például a reklámárak beállításához, új gyógyszerek gyorsabb felfedezéséhez vagy pénzügyi modellek finomhangolásához. Az R széles körű csomagokat kínál az adatbányászathoz.

Ez a kurzus az R-ben található objektumok kezelését foglalja magában, beleértve az adatok olvasását, az R csomagok elérését, R függvények írását és informatív gráfok készítését. Tartalmazza a gyakori statisztikai modellek használatával történő adatelemzést is. A kurzus bemutatja, hogyan használható az R szoftver (https://www.r-project.org) parancssorból és grafikus felületen (GUI) keresztül is.

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

Célközönség

A kurzus formátuma

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

Ebben az oktató által vezetett, élő képzésben a résztvevők megtanulják, hogyan kezelhetik és vizualizálhatják az adatokat a Tidyverse eszközeivel.

A Tidyverse egy sokoldalú R csomaggyűjtemény az adattisztításra, feldolgozásra, modellezésre és vizualizációra. A csomagok közé tartozik például a ggplot2, dplyr, tidyr, readr, purrr és tibble.

• Kezdők az R nyelvben
• Kezdők az adatelemzésben és adatvizualizációban

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

• Adatelemzés végzése és vonzó vizualizációk készítése
• Hasznos következtetések levonása különböző mintákból származó adathalmazokból
• Adatok szűrése, rendezése és összegzése, hogy válaszoljanak feltáró kérdésekre
• Feldolgozott adatok átalakítása informatív vonaldiagrammokká, oszlopdiagrammokká, hisztogrammokká
• Adatok importálása és szűrése különböző adatforrásokból, például Excel, CSV és SPSS fájlokból