Predictive Analytics Kurzusok

H2O van egy nyit forrás jósló Analitika emelvény. Támogatja R, Python, Scala, Java és REST.

Ez oktató által vezetett, él képzés (helyben vagy távoli) van megcélzott-on műszaki személy ki kívánság-hoz épít gép tanulás minták használ algoritmusokat mint GLM, mély tanulás és találomra tett erdők.

végére ez a képzés, a résztvevők képesek lesznek:

- telepítsük és állítsuk be a H2O.
- létrehozása gépi tanulás modellek segítségével különböző népszerű algoritmusok.
- értékeli modellek alapján az adatok típusát és az üzleti követelmények.

formátuma a kurzus

- Interactive előadás és vita.
- sok gyakorlatok és gyakorlat.
- Hands-on végrehajtása élő-labor környezetben.

tanfolyam testreszabási beállításai

- hogy kérje személyre szabott képzés a tanfolyam, kérjük, forduljon hozzánk, hogy gondoskodjon.
- Ha többet szeretne megtudni H2O, kérjük, látogasson el: https://www.h2o.ai/

A technológiák előrehaladása és az egyre növekvő számú információ átalakítja a bűnüldözés végrehajtását Azok a kihívások, amiket a Big Data jelent, közel annyira ijesztőek, mint a Big Data ígérete Az adatok hatékony tárolása ezen kihívások egyike; ténylegesen elemezve ez egy másik Ebben az oktatott, élő képzésben a résztvevők meg fogják tanulni a gondolkodásmódot, amellyel megközelíthetik a Big Data technológiákat, megvizsgálhatják a meglévő folyamatokra és politikákra gyakorolt ​​hatásukat, és végrehajtják ezeket a technológiákat a bűncselekmények azonosítása és a bűnözés megelőzése céljából A bűnüldöző szervek világszerte végzett esettanulmányait megvizsgálják, hogy betekintést nyerjenek az örökbefogadási megközelítésekhez, kihívásokhoz és eredményekhez A képzés végére a résztvevők képesek lesznek: Kombinálja a Big Data technológiát a hagyományos adatgyűjtési folyamatokkal, hogy összefoglalja a történetet egy vizsgálat során Nagyméretű adattárolási és feldolgozási megoldásokat valósít meg az adatok elemzéséhez Készítsen javaslatot a legmegfelelőbb eszközök és folyamatok elfogadására, amelyek lehetővé teszik a bűnügyi nyomozás datalizált megközelítését Közönség Műszaki háttérrel rendelkező bűnüldöző szakemberek A tanfolyam formátuma Részelőadás, vitafórumok, gyakorlatok és nehéz handson gyakorlat .

Közönség

Ha megpróbálsz érthetővé tenni azokat az adatokat, amelyekhez a hálózaton elérhető strukturált adatok (például a Twitter, Linked in, stb.) Hozzáférése van, illetve amelyeket szeretne elemezni, akkor ez a kurzus az Ön számára.

Ez többnyire a döntéshozók és az emberek számára fontos, akiknek meg kell választaniuk, hogy milyen adatokat érdemes összegyűjteni, és mi érdemes elemezni.

Nem célja az, hogy az emberek konfigurálják a megoldást, ezek az emberek a nagy kép hasznára válnak.

Szállítási mód

A kurzus során a küldöttek többnyire nyílt forrású technológiákkal foglalkoznak.

A rövid előadásokat a résztvevők bemutatása és egyszerű gyakorlatok követik

Tartalom és szoftver

Minden használt szoftver frissül minden alkalommal, amikor a tanfolyam fut, így ellenőrizzük a legújabb verziókat.

Ez magában foglalja a folyamatot az adatok megszerzésétől, formázásától, feldolgozásáért és elemzéséért, hogy bemutassa, hogyan automatizálhatja a döntéshozatali folyamatot 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 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 .

RapidMiner is an open source data science software platform for rapid application prototyping and development. It includes an integrated environment for data preparation, machine learning, deep learning, text mining, and predictive analytics.

In this instructor-led, live training, participants will learn how to use RapidMiner Studio for data preparation, machine learning, and predictive model deployment.

By the end of this training, participants will be able to:

- Install and configure RapidMiner
- Prepare and visualize data with RapidMiner
- Validate machine learning models
- Mashup data and create predictive models
- Operationalize predictive analytics within a business process
- Troubleshoot and optimize RapidMiner

Audience

- Data scientists
- Engineers
- Developers

Format of the Course

- Part lecture, part discussion, exercises and heavy hands-on practice

Note

- To request a customized training for this course, please contact us to arrange.

Ez az osztálytermi alapú tréning tartalmaz prezentációkat és számítógépes alapú példákat és esettanulmányi gyakorlatokat .