RapidMiner for Machine Learning and Predictive Analytics Képzés

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 oktatóvezetett, élő tanfolyam Magyarország-ban (online vagy helyszínen) az olyan középszintű fejlesztőknek szól, akik szeretnének AI-alapú alkalmazásokat építeni előrejelző analitika és generatív modellek használatával.

E tanfolyam végére a résztvevők képesek lesznek:

• Megérteni az előrejelző AI és generatív modellek alapjait.
• Használni AI-alapú eszközöket előrejelző kódoláshoz, előrejelzéshez és automatikusításhoz.
• Implementálni LLMs (Large Language Models) és transformereket szöveg- és kódgeneráláshoz.
• Alkalmaznia idősorozat-előrejelzést és AI-alapú ajánlásokat.
• Fejleszteni és finomítani AI-modelleket valós alkalmazásokhoz.
• Értékelni az etikai szempontokat és legjobb gyakorlatokat az AI telepítésében.

Ez a tanárvezetett, élő képzés Magyarország (online vagy helyszínen) a kezdő szintű IT szakembereket célozza meg, akik meg akarnak ismerni a Prediktív AI alapjait.

Ez a képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Megérteni a Prediktív AI alapvető fogalmait és alkalmazásait.
• Adatok gyűjtése, tisztítása és előfeldolgozása prediktív elemzéshez.
• Adatok feltárása és vizualizálása információk feltárására.
• Alapvető statisztikai modellek építése előrejelzés készítéséhez.
• Prediktív modellek teljesítményének értékelése.
• Prediktív AI fogalmak alkalmazása valós életbeli helyzetekben.

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 oktatóvezetett, élő (online vagy helyszíni) képzés célja, hogy a középfokú adattudósok alkossanak gépelméleti technikákat adatokból származó üzleti problémák megoldására, beleértve az eladási előrejelzést és a neurális hálózatokat használó előrejelző modellozást.

E képzés végén a résztvevők képesek lesznek:

• Megértik a gépelmélet alapvető fogalmait és típusait.
• Alkalmaznak kulcsalgoritmusokat osztályozáshoz, regresszióhoz, csoportosításhoz és asszociációs elemzéshez.
• Elvégeznek adatelemzést és adatok előkészítését Python segítségével.
• Használnak neurális hálózatokat nemlineáris modellozási feladatokhoz.
• Bevezetik az üzleti előrejelzés előrejelző analitikai módszereit, beleértve az eladási adatokat.
• Kiértékelik és optimalizálják a modell teljesítményét vizuális és statisztikai technikákkal.

Ez a tanárvezetett, élő (online vagy helyszíni) képzés középszakmai DevOps szakembereknek szól, akik szorgalmasak arra, hogy prediktív AI-t integráljanak DevOps gyakorlataikba.

A képzés befejezésekor a résztvevők képesek lesznek:

• Prediktív analitikai modelleket valósítanak meg, hogy előre jelezzék és oldják meg a DevOps folyamatlánc problémáit.
• AI-meghajtott eszközöket használnak a jobb figyelés és műveletek érdekében.
• Gepházas tanulási technikákat alkalmaznak a szoftverszállítási folyamatok javításához.
• AI-stratégiákat terveznek a proaktív problémamegoldáshoz és optimalizáláshoz.
• Megnavigálják az AI használatának etikai kérdéseit a DevOps-ban.

R egy nyílt forráskódú, ingyenes programozási nyelv statisztikai számításokra, adatelemzésre és grafikáknak. R-t egyre több menedzser és adatelemző használja a vállalatok és az akadémiai körökben. R-nek széles választéka van adatbányászati csomagjaihoz.

Ez az oktató által vezetett, élő képzés a Magyarország-ban (online vagy helyszíni) azoknak a középszintű adatelemzőknek szól, akik szeretnék megtanulni, hogyan használják a RapidMiner-t értékek becslésére és előrevetítésére, valamint analitikai eszközöket idősor-előrejelzéshez.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Ismerje meg a CRISP-DM módszertan alkalmazását, válassza ki a megfelelő gépi tanulási algoritmusokat, és javítsa a modell felépítését és teljesítményét.
• Használja a RapidMiner-t az értékek becsléséhez és előrevetítéséhez, és használjon elemző eszközöket az idősorok előrejelzéséhez.

Ez oktatóvezetett, élő képzés (online vagy helyszínen) kezdő és közepes szintű elemzők, kutatók és szakemberek számára szól, akik az SPSS használatát kívánják megtanulni az adatok előkészítésére, statisztikai elemzésére és előrejelző modellezésére.