Predictive Analytics Kurzusok

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

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 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.

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 .

Predictive analytics is the process of using data analytics to make predictions about the future. This process uses data along with data mining, statistics, and machine learning techniques to create a predictive model for forecasting future events. In this instructor-led, live training, participants will learn how to use Matlab to build predictive models and apply them to large sample data sets to predict future events based on the data. By the end of this training, participants will be able to:

• Create predictive models to analyze patterns in historical and transactional data
• Use predictive modeling to identify risks and opportunities
• Build mathematical models that capture important trends
• Use data from devices and business systems to reduce waste, save time, or cut costs

Audience

• Developers
• Engineers
• Domain experts

Format of the course

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

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

This classroom based training session will contain presentations and computer based examples and case study exercises to undertake.

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.

H2O egy nyílt forráskódú előrejelzési elemzési platform. Támogatja R, Python, Scala, Java és REST. Ez az oktató által vezetett, élő képzés (online vagy online) olyan technikai személyekre irányul, akik gépi tanulási modelleket szeretnének építeni olyan algoritmusokkal, mint a GLM, Deep Learning és Random Forests. A képzés befejezése után a résztvevők képesek lesznek:

Beállítása és beállítása H2O Készítsen gépi tanulási modelleket különböző népszerű algoritmusokkal. Értékelje a modelleket az adatok típusának és az üzleti követelményeknek megfelelően.

A kurzus formája

Interaktív előadás és vita. Rengeteg gyakorlat és gyakorlat. Hands-on megvalósítás egy élő laboratóriumi környezetben.

Szakképesítési lehetőségek

Ahhoz, hogy egy személyre szabott képzést kérjen erre a kurzusra, kérjük, vegye fel velünk a kapcsolatot a rendezéshez. Ha többet szeretne megtudni H2O, kérjük, látogasson el: https://www.h2o.ai/

DataRobot egy gépi tanulási platform, amely egyszerűsíti a tervezési modellek építését és telepítését. DataRobot felgyorsítja az előrejelzési elemzést, segít a vállalatoknak okosabb döntéseket hozni. Ez az oktató által vezetett, élő képzés (online vagy online) célja az adattudósok és az adatok elemzői, akik szeretnék automatizálni, értékelni, és kezelni előrejelző modellek segítségével DataRobot's gépi tanulási képességek. A képzés befejezése után a résztvevők képesek lesznek:

Töltse le az adatkészleteket a DataRobot elemzéséhez, értékeléséhez és minőségellenőrzéséhez. Építsen és képezzen modelleket a fontos változók azonosítására és az előrejelzési célok elérésére. A modellek értelmezése értékes betekintést hoz létre, amelyek hasznosak az üzleti döntések meghozatalában. A modellek monitorozása és kezelése optimalizált előrejelzési teljesítmény fenntartása érdekében.

A kurzus formája

Interaktív előadás és vita. Rengeteg gyakorlat és gyakorlat. Hands-on megvalósítás egy élő laboratóriumi környezetben.

Szakképesítési lehetőségek

Ahhoz, hogy egy személyre szabott képzést kérjen erre a kurzusra, kérjük, vegye fel velünk a kapcsolatot a rendezéshez.