Predictive Analytics oktatás Csongrád

Ez az oktató által vezetett, élő képzés Csongrád-ben (online vagy helyszíni) középszintű fejlesztőknek szól, akik prediktív elemzések és generatív modellek segítségével MI-alapú alkalmazásokat szeretnének építeni.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Megérteni a prediktív MI és a generatív modellek alapjait.
• MI-alapú eszközök használata prediktív kódolás, előrejelzés és automatizálás céljából.
• LLM-ek (Large Language Models) és transzformátorok implementálása szöveg- és kódgeneráláshoz.
• Idősor-előrejelzés és MI-alapú ajánlások alkalmazása.
• MI modellek fejlesztése és finomhangolása valós alkalmazásokhoz.
• Etikai megfontolások és ajánlott eljárások értékelése az MI üzembe helyezésében.

Ez az oktató által vezetett, élő képzés Csongrád-ban (online vagy helyszíni) középszintű adatszakembereknek szól, akik gépi tanulási technikákat szeretnének alkalmazni adatalapú üzleti problémákra, beleértve az értékesítési előrejelzést és a prediktív modellezést neurális hálózatok segítségével.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Megérteni a gépi tanulás alapvető fogalmait és típusait.
• Kulcsfontosságú algoritmusokat alkalmazni osztályozásra, regresszióra, klaszterezésre és asszociációs elemzésre.
• Exploratív adatelemzést és adatelőkészítést végezni Python használatával.
• Neurális hálózatokat használni nemlineáris modellezési feladatokhoz.
• Prediktív analitikát implementálni üzleti előrejelzéshez, beleértve az értékesítési adatokat.
• Modellteljesítmény értékelése és optimalizálása vizuális és statisztikai technikák segítségével.

Ez az oktató által vezetett, élő képzés Csongrád (online vagy helyszíni) kezdő szintű IT-szakembereknek szól, akik meg szeretnék ismerni a Prediktív MI alapjait.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Megérteni a Prediktív MI alapfogalmait és alkalmazásait.
• Adatokat gyűjteni, tisztítani és előkészíteni prediktív elemzéshez.
• Adatokat feltárni és vizualizálni, hogy betekintést nyerjenek.
• Alapvető statisztikai modelleket építeni előrejelzések készítéséhez.
• A prediktív modellek teljesítményét értékelni.
• Prediktív MI fogalmakat alkalmazni valós helyzetekben.

Ez az oktató által vezetett, élő képzés Csongrád-ben (online vagy helyszíni) középszintű DevOps szakemberek számára készült, akik szeretnék integrálni a prediktív MI-t a DevOps gyakorlatukba.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Prediktív elemzési modellek implementálására a DevOps folyamatban felmerülő kihívások előrejelzésére és megoldására.
• MI-alapú eszközök használatára a monitorozás és műveletek fejlesztéséhez.
• Gépi tanulási technikák alkalmazására a szoftverkézbesítési munkafolyamatok javításához.
• MI stratégiák tervezésére a proaktív problémamegoldás és optimalizálás érdekében.
• Az MI etikai megfontolásainak navigálására a DevOpsban.

Ebben az oktató által vezetett, élő képzésen Csongrád, a résztvevők megismerik a Big Data technológiákhoz való hozzáállást, felmérik ezek hatását a meglévő folyamatokra és irányelvekre, és ezeket a technológiákat bevezetik a bűncselekmények azonosítása és a bűnmegelőzés érdekében. Világszerte különböző rendőrségi szervezetek esettanulmányait vizsgáljuk meg, hogy betekintést nyerjünk azok bevezetési módszereibe, kihívásaiba és eredményeibe.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Összekapcsolni a Big Data technológiákat a hagyományos adatgyűjtési folyamatokkal, hogy történetet állítsanak össze egy nyomozás során.
• Ipari Big Data tárolási és feldolgozási megoldásokat implementálni az adatelemzéshez.
• Javaslatot készíteni a legmegfelelőbb eszközök és folyamatok bevezetésére, hogy lehetővé tegyék az adatvezérelt megközelítést a bűnügyi nyomozásban.

Ez az oktató által vezetett, élő képzés Csongrád (online vagy helyszíni) azoknak az adattudósoknak és adatelemzőknek szól, akik szeretnék automatizálni, értékelni és kezelni a prediktív modelleket a DataRobot gépi tanulási képességeinek felhasználásával.

A képzés végén a résztvevők képesek lesznek:

• Adathalmazokat betölteni a DataRobotba az adatok elemzéséhez, felméréséhez és minőségellenőrzéséhez.
• Modelleket építeni és betanítani a fontos változók azonosítására és a predikciós célok elérésére.
• Modelleket értelmezni, hogy értékes betekintéseket hozzanak létre, amelyek hasznosak az üzleti döntések meghozatalában.
• Modelleket monitorozni és kezelni, hogy optimalizált predikciós teljesítményt tartsanak fenn.

Ez az oktató által vezetett, élő képzés (online vagy helyszíni) kezdő és középhaladó szintű elemzők, kutatók és szakemberek számára készült, akik az SPSS-t szeretnék használni adatelőkészítésre, statisztikai elemzésre és prediktív modellezésre.