Predictive Analytics oktatás Budapest

Ez az oktatóvezetett, élő tanfolyam Budapest-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 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 képzés Budapest (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.

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.

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

Ezen az oktató által vezetett, élő képzésen a Budapest-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 Budapest-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.

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

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.

RapidMiner egy nyílt forráskódú adattudományi szoftverplatform az alkalmazások gyors prototípus-készítéséhez és fejlesztéséhez. Integrált környezetet tartalmaz adat-előkészítéshez, gépi tanuláshoz, mély tanuláshoz, szövegbányászathoz és prediktív elemzéshez.

Ezen az oktató által vezetett, élő képzésen a résztvevők megtanulják, hogyan használhatják a RapidMiner Stúdiót adat-előkészítéshez, gépi tanuláshoz és prediktív modellbeépítéshez.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Telepítés és konfigurálás RapidMiner
• Adatok előkészítése és megjelenítése a RapidMiner segítségével
• Érvényesítse a gépi tanulási modelleket
• Keverje össze az adatokat és hozzon létre prediktív modelleket
• Operacionalizálja a prediktív elemzést egy üzleti folyamaton belül
• Hibaelhárítás és optimalizálás RapidMiner

Közönség

• Adattudósok
• Mérnökök
• Fejlesztők

A tanfolyam formátuma

• Rész előadás, részben beszélgetés, gyakorlatok és nehéz gyakorlati gyakorlat

Jegyzet

• Ha személyre szabott képzést szeretne kérni ehhez a tanfolyamhoz, kérjük, vegye fel velünk a kapcsolatot, hogy megbeszéljük.

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.