DataRobot培訓

概述

服务提供商(CSP)面临压力,以降低成本,最大限度地提高用户平均收入(ARPU),同时确保优秀的客户体验,但数据量仍在增长。 到2016年,全球移动数据流量将以78%的合并年增长率(CAGR)增长,每月达到10.8 exabytes。

与此同时,CSP正在产生大量的数据,包括呼叫细节记录(CDR),网络数据和客户数据。 充分利用这些数据的公司获得了竞争优势。 根据The Economist Intelligence Unit最近的一项调查,使用数据导向决策的公司享有5至6%的生产力增长。 然而,53%的公司只利用其有价值的数据的一半,其中四分之一的受访者指出,大量有用的数据正在失去。 数据量如此高,以至于手动分析是不可能的,而大多数遗产软件系统无法保持,导致有价值的数据被忽略或忽略。

使用高速可扩展的大数据软件,CSP 可以在更短的时间内挖掘所有数据,以便在更短的时间内做出更好的决策。 不同 Big Data 产品和技术提供一个终端软件平台,以收集,准备,分析和展示来自大数据的洞察力。 应用领域包括网络性能监测、欺诈检测、客户端检测和信用风险分析。 Big Data 分析产品规模处理数据的特拉比特,但这些工具的实施需要新的类型的基于云的数据库系统,如(3)或大规模平行计算处理器(KPU等)。

该课程工作在 Big Data BI for Telco 覆盖了所有新兴的领域,在这些领域,CSP 正在投资,以提高生产力,并打开新的业务收入流。 该课程将提供一个完整的360学位的视图 Big Data BI在Telco,以便决策者和管理人员可以有一个非常广泛和全面的概述的可能性 Big Data BI在Telco的生产力和收入收益。

课程目标

该课程的主要目标是引入4个领域的新(0)商业智能技术(9)(Marketing/销售、网络运营、金融运营和客户关系(4))。 学生将被介绍为如下:

• 引入 Big Data - 什么是 4Vs (容量,速度,多样性和可靠性) 在 Big Data - 从 Telco 视角的发行,提取和管理
• 如何分析与遗产数据分析不同
• 内部正当化 Big Data -Telco 视角
• 引入 Hadoop 生态系统 - 熟悉所有 Hadoop 工具,如 Hive, 猪, SPARC –什么时候和如何使用它们来解决 Big Data 问题
• 如何 Big Data 被提取到分析分析工具 - 如何 Business Analysis’s 可以通过集成 Hadoop 板块方法来减少数据收集和分析的疼痛点
• 基础介绍 Insight 分析、视觉分析和预测分析为 Telco
• 客户评估分析和如何评估分析可以在Telco案例研究中减少客户评估和客户不满
• 网络故障和服务故障分析来自网络 meta 数据和 IPDR
• 财务分析 - 欺诈、欺诈和从销售和运营数据中获得的ROI估计
• 客户收购问题 - 目标营销,客户分区和从销售数据中交叉销售
• 介绍和概述所有 Big Data 分析产品以及它们适合在 Telco 分析空间的位置
• 结论 - 如何采取一步一步的方法来引入 Big Data Business Intelligence 在您的组织

目标观众

• 网络运营,财务经理,CRM经理和Telco CIO办公室的顶级IT经理。
• Business 分析师在 Telco
• CFO办公室经理/分析师
• 运营经理
• QA管理员

在這個以講師為主導的現場培訓中，參與者將學習處理Big Data技術的心態，評估它們對現有過程和政策的影響，並實施這些技術以便識別犯罪活動和預防犯罪。將研究來自全球執法機構的案例研究，以獲取有關其採納方法、挑戰和結果的見解。

培訓結束時，參與者將能夠：

• 在調查中，結合Big Data技術和傳統數據收集過程，拼湊出一個故事。
• 實施工業大數據存儲和處理解決方案進行數據分析。
• 為採納最合適的工具和流程以實現以數據為中心的犯罪調查方法準備一份提案。

聽眾

如果您試圖理解您可以訪問或想要分析網絡上可用的非結構化數據（如Twitter，鏈接等等），那麼本課程適合您。

它主要針對決策者和需要選擇哪些數據值得收集以及值得分析的人。

它不是針對人們配置解決方案，但這些人將從大局中受益。

交貨方式

在課程期間，代表們將獲得大多數開源技術的工作示例。

講座後將進行簡短的講座，參加者將進行簡單的練習

使用的內容和軟件

每次運行課程時都會更新所有使用的軟件，因此我們會檢查最新版本。

它涵蓋了從獲取，格式化，處理和分析數據的過程，以解釋如何使用機器學習自動化決策制定過程。

本課程爲講師指導的台灣（線上或線下）培訓，面向希望使用預測分析和生成模型構建AI驅動應用的中級開發者。

通過本培訓，學員將能夠：

• 理解預測AI和生成模型的基礎知識。
• 使用AI驅動的工具進行預測編碼、預測和自動化。
• 實現LLMs（大型語言模型）和transformers進行文本和代碼生成。
• 應用時間序列預測和基於AI的推薦。
• 開發和微調AI模型以用於實際應用。
• 評估AI部署中的倫理問題和最佳實踐。

本課程爲講師主導的台灣（線上或線下）培訓，旨在幫助初級IT專業人員掌握Predictive AI的基礎知識。

培訓結束後，學員將能夠：

• 理解Predictive AI的核心概念及其應用。
• 收集、清理和預處理數據以進行預測分析。
• 探索和可視化數據以發現洞察。
• 構建基本的統計模型以進行預測。
• 評估預測模型的性能。
• 將Predictive AI概念應用於實際場景。

R是用于統計計算，數據分析和圖形的開源免費編程語言。 R被企業和學術界內越來越多的管理人員和數據分析人員所使用。 R有各種各樣的數據挖掘軟件包。

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

本課程爲講師主導的台灣（線上或線下）培訓，面向中級數據專業人士，旨在幫助他們將機器學習技術應用於數據驅動的業務問題，包括銷售預測和使用神經網絡的預測建模。

培訓結束後，學員將能夠：

• 理解機器學習的核心概念和類型。
• 應用分類、迴歸、聚類和關聯分析的關鍵算法。
• 使用Python進行探索性數據分析和數據準備。
• 使用神經網絡進行非線性建模任務。
• 實施預測分析，包括銷售數據的業務預測。
• 使用可視化和統計技術評估和優化模型性能。

本課程爲講師主導的台灣（線上或線下）培訓，面向希望將Predictive AI融入DevOps實踐的中級DevOps專業人士。

在本培訓結束時，學員將能夠：

• 實施預測分析模型，以預測並解決DevOps管道中的挑戰。
• 利用AI驅動工具進行增強的監控和操作。
• 應用機器學習技術，優化軟件交付工作流程。
• 設計AI策略，用於主動問題解決和優化。
• 探討在DevOps中使用AI的倫理考量。

R 是一種開源免費的程式語言，用於統計計算、數據分析和圖形繪製。R 被越來越多企業和學術界的管理者和數據分析師使用。R 擁有各種數據挖掘的套件。

RapidMiner 是一個開源數據科學軟體平臺，用於快速應用程式原型設計和開發。它包括用於數據準備、機器學習、深度學習、文本挖掘和預測分析的集成環境。 

在這個由講師指導的實時培訓中，參與者將學習如何使用 RapidMiner Studio 進行數據準備、機器學習和預測模型部署。 

在本次培訓結束時，參與者將能夠：

• 安裝與設定RapidMiner
• 使用 RapidMiner 準備和可視化數據
• 驗證機器學習模型
• 混搭數據並創建預測模型
• 在業務流程中實施預測分析
• 故障排除和優化 RapidMiner

觀眾

• 數據科學家
• 工程師
• 開發人員

課程形式

• 部分講座、部分討論、練習和大量動手實踐

注意

• 要申請本課程的定製培訓，請聯繫我們進行安排。

本課程爲講師主導的培訓（線上或線下），面向初學者到中級水平的分析師、研究人員和專業人士，旨在幫助他們使用SPSS進行數據準備、統計分析和預測建模。