Predictive Analytics Kurzusok

H2O egy nyílt forrású prediktív elemző platform. Támogatja az R, Python , Scala , Java és REST programokat.

Ez az oktató által vezetett, élő (helyszíni vagy távoli) képzés olyan műszaki személyeknek szól, akik gépi tanulási modelleket akarnak építeni olyan algoritmusok segítségével, mint a GLM, a Deep Learning és a Random Forests.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

- Telepítse és konfigurálja a H2O .
- Készítsen gépi tanulási modelleket különböző népszerű algoritmusok segítségével.
- Értékelje a modelleket az adatok típusa és az üzleti követelmények alapján.

A tantárgy formátuma

- Interaktív előadás és beszélgetés.
- Sok gyakorlat és gyakorlat.
- Gyakorlati megvalósítás élő laboratóriumi környezetben.

Tanfolyam testreszabási lehetőségek

- Ha személyre szabott képzést szeretne kérni erre a kurzusra, kérjük vegye fel velünk a kapcsolatot, hogy megbeszélést szervezzen.
- Ha többet szeretne tudni a H2O , kérjük, látogasson el a https://www.h2o.ai/ oldalra.

A technológiai fejlődés és a növekvő információmennyiség átalakítja a bűnüldözés végrehajtását. A kihívások, amelyeket a Big Data jelent, majdnem olyan félelmetes, mint a Big Data ígéretét. Az adatok hatékony tárolása az egyik ilyen kihívás; ez egy másik elemzés.

Ebben oktató által vezetett, az élő képzés, a résztvevők megtanulják a gondolkodásmód, amellyel megközelíteni Big Data technológiák azok hatásának értékelése a meglévő folyamatok és politikák, és alkalmazza ezeket a technológiákat azonosítása céljából bűncselekmények és a bűncselekmények megelőzésére. A világ minden részén működő rendészeti szervezetek esettanulmányait megvizsgálják, hogy betekintést nyerjenek elfogadási megközelítéseikbe, kihívásaiba és eredményeikbe.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

- Kombinálja a Big Data technológiát a hagyományos adatgyűjtési folyamatokkal, hogy egy történetet összeállítson a nyomozás során
- Ipari nagy adattárolási és -feldolgozási megoldások végrehajtása az adatok elemzéséhez
- Készítsen elő javaslatot a bűnügyi nyomozás adatközpontú megközelítését lehetővé tevő legmegfelelőbb eszközök és folyamatok elfogadására

Közönség

- Rendészeti szakemberek műszaki háttérrel

A tantárgy formátuma

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

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.

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 adatelemzés használatának folyamata a jövőre vonatkozó előrejelzések készítése céljából Ez a folyamat adatbányászattal, statisztikával és gépi tanulási technikákkal együtt adatokat használ fel a jövőbeli események előrejelzésére szolgáló prediktív modell létrehozására Ebben az oktatott, élő képzésben a résztvevők megtanulják, hogyan használják a Matlabot prediktív modellek készítéséhez és nagymintás adatkészletekhez való alkalmazására, hogy előrejelezzék a jövőbeli eseményeket az adatok alapján A képzés végére a résztvevők képesek lesznek: Prediktív modellek létrehozása történelmi és tranzakciós adatok mintáinak elemzésére Használja a prediktív modellezést a kockázatok és lehetőségek azonosítása érdekében Készítsen matematikai modelleket, amelyek rögzítik a fontos tendenciákat Az eszközök és az üzleti rendszerek adatainak felhasználásával csökkentheti a hulladékot, időt takaríthat meg, vagy csökkentheti a költségeket Közönség Fejlesztők mérnökök Domain szakértők A tanfolyam formátuma Részelőadás, vitafórumok, gyakorlatok és nehéz handson gyakorlat .

R egy nyílt forráskódú programozási nyelv a statisztikai számításokhoz, az adatok elemzéséhez és a grafikákhoz. Az R-t egyre nagyobb számú vezető és adatelemző használja a vállalatokon és az egyetemeken. R sokféle csomagot tartalmaz az adatbányászathoz.

RapidMiner egy nyílt forrású RapidMiner szoftverplatform az alkalmazás gyors prototípusozásához és fejlesztéséhez. Magában foglal egy integrált környezetet az adatok előkészítéséhez, gépi tanuláshoz, mély tanuláshoz, szövegbányászathoz és prediktív elemzéshez.

Ebben az oktató által vezetett, élő képzésen a résztvevők megtanulják, hogyan lehet a RapidMiner Studio-t használni az adatok előkészítéséhez, a gépi tanuláshoz és a prediktív modell üzembe helyezéséhez.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

- Telepítse és konfigurálja a RapidMiner
- Készítsen elő és jelenítse meg az adatokat a RapidMiner
- Hitelesítse a gépi tanulási modelleket
- Mashup-adatok és prediktív modellek készítése
- Működtesse a prediktív elemzést egy üzleti folyamaton belül
- Hibaelhárítás és optimalizálás a RapidMiner

Közönség

- Adattudósok
- mérnökök
- Fejlesztők

A tantárgy formátuma

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

jegyzet

- Ahhoz, hogy igényeljen személyre szabott képzést erre a kurzusra, kérjük, vegye fel velünk a kapcsolatot, hogy megbeszéljünk.

Ez az osztálytermi képzés előadásokat és számítógépes példákat, valamint esettanulmány-gyakorlatokat fog tartalmazni.