使用KNIME分析平臺進行數據科學培訓

這種由 講師指導的 台灣 現場培訓（在線或現場）面向希望使用 Anaconda 生態系統在單一平臺中捕獲、管理和部署軟體包和數據分析工作流 的數據科學家。

在本次培訓結束時，參與者將能夠：

• 安裝和配置 Anaconda 個元件和庫。
• 瞭解 Anaconda 的核心概念、功能和優勢。
• 使用 Anaconda Navigator 管理包、環境和頻道。
• 將 Conda、R 和 Python 包用於數據科學和機器學習。
• 瞭解管理多個數據環境的一些實際使用案例和技術。

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

当今世界信息和数据的爆炸式增长是无与伦比的，我们创新和突破可能性的能力比以往任何时候都快。数据科学家的角色是当今整个行业最需要的技能之一。

我们提供的不仅仅是通过理论学习;我们提供实用的、适销对路的技能，弥合学术界与工业界需求之间的差距。

这个为期 7 周的课程 可以根据您的特定行业要求进行定制，请联系我们了解更多信息或访问 Nobleprog Institute 网站 

观众：

该课程面向研究生以及任何具有所需必备技能的人 ，这些技能将通过评估和面试确定。 

交货：

该课程的交付将采用讲师指导的课堂和讲师 指导的在线课程;通常，第 1 周是“课堂主导”，第 2 周 - 第 6 周是“虚拟课堂”，第 7  周是“课堂主导”。 

大數據是如此龐大和復雜的數據集，傳統的數據處理應用軟件不足以處理它們。大數據挑戰包括捕獲數據，數據存儲，數據分析，搜索，共享，傳輸，可視化，查詢，更新和信息隱私。

本課程面向市場營銷和銷售專業人士，旨在深入探討數據科學在市場營銷和銷售中的應用。課程詳細介紹了用於“向上銷售”、“交叉銷售”、市場細分、品牌建設和客戶終身價值（CLV）的各種數據科學技術。

市場營銷與銷售的區別 - 銷售和市場營銷有何不同？

簡單來說，銷售可以被視爲一個專注於個人或小羣體的過程。而市場營銷則針對更大的羣體或公衆。市場營銷包括研究（識別客戶需求）、產品開發（生產創新產品）和產品推廣（通過廣告）以及在消費者中建立產品意識。因此，市場營銷意味着生成潛在客戶或線索。一旦產品進入市場，銷售人員的工作就是說服客戶購買產品。銷售意味着將潛在客戶或線索轉化爲購買和訂單，而市場營銷則着眼於長期目標，銷售則與短期目標相關。

這是由講師指導的台灣（線上或線下）培訓，介紹數據科學中的協作開發理念，並演示如何使用Jupyter追蹤並以團隊形式參與“計算想法的生命週期”。培訓將引導參與者基於Jupyter生態系統創建一個數據科學項目示例。

培訓結束時，參與者將能夠：

• 安裝和配置Jupyter，包括在Git上創建和集成團隊存儲庫。
• 使用Jupyter的功能，如擴展、互動小部件、多用戶模式等，以實現項目協作。
• 與團隊成員創建、分享和組織Jupyter Notebooks。
• 通過Jupyter界面選擇Scala、Python、R等語言，針對Apache Spark等大數據系統編寫和執行代碼。

這個由 講師指導的 台灣 現場培訓（在線或現場）面向希望在 Data Science 中使用 Kaggle 學習和建立職業生涯的數據科學家和開發人員。

在本次培訓結束時，參與者將能夠：

• 了解數據科學和機器學習。
• 探索數據分析。
• 瞭解 Kaggle 及其工作原理。

KNIME Analytics Platform 是一個領先的開源選項，用於數據驅動的創新，幫助您發現數據中隱藏的潛力，挖掘新的洞察，或預測未來。KNIME Analytics Platform 擁有超過1000個模塊、數百個即用示例、全面的集成工具集以及最廣泛的高級算法選擇，是任何數據科學家和業務分析師的完美工具箱。

本課程爲 KNIME Analytics Platform 提供了理想的入門機會，無論是初學者、高級用戶還是 KNIME 專家，都能瞭解 KNIME，學習如何更有效地使用它，並基於 KNIME 工作流創建清晰、全面的報告。

“分析平臺 KNIME”培訓課程全面概述了這個免費的數據分析平臺。該計劃包括數據處理和分析、安裝和配置 KNIME、工作流構建、創建業務模型和數據建模的方法的介紹。該課程還討論了高級數據分析工具、工作流導入和匯出、工具集成、ETL 流程、數據挖掘、可視化、擴展以及與 R、Java、Python、Gephi、Neo4j 等工具的集成。結論包括報告、與 BIRT 和 KNIME WebPortal 的集成概述。

本課程爲講師指導的台灣（線上或線下）培訓，面向希望在KNIME中使用Python和R進行編程的數據科學家。

在培訓結束時，學員將能夠：

• 在KNIME中規劃、構建和部署機器學習模型。
• 爲運營做出數據驅動的決策。
• 實施端到端的數據科學項目。

在本培訓的第一部分，我們將介紹 MATLAB 的基礎知識及其作為語言和平臺的功能。  本次討論包括對 MATLAB 語法、陣列和矩陣、數據可視化、腳本開發和面向對象原則的介紹。

在第二部分中，我們將演示如何使用 MATLAB 進行數據挖掘、機器學習和預測分析。為了向參與者提供一個清晰而實用的視角來瞭解 MATLAB 的方法和能力，我們將使用 MATLAB 與使用其他工具（如電子表格、C、C++ 和 Visual Basic）進行比較。

在培訓的第三部分，參與者學習如何通過自動化數據處理和報告生成來簡化他們的工作。

在整個課程中，參與者將通過實驗室環境中的實踐練習將學到的想法付諸實踐。在培訓結束時，參與者將全面掌握 MATLAB 的能力，並能夠利用它來解決現實世界的數據科學問題，以及通過自動化來簡化他們的工作。

將在整個課程中進行評估，以衡量進展情況。

課程形式

• 課程包括理論和實踐練習，包括案例討論、示例代碼檢查和動手實施。

注意

• 實踐課程將基於預先安排的樣本數據報告範本。如果您有具體要求，請聯繫我們安排。

這項由講師指導的台灣（線上或線下）培訓，針對中級數據分析師、開發人員或有志成為數據科學家的人士，旨在應用機器學習技術於Python中，以提取洞察、進行預測並自動化數據驅動的決策。

在本課程結束時，參與者將能夠：

• 理解並區分關鍵的機器學習範式。
• 探索數據預處理技術和模型評估指標。
• 應用機器學習算法解決實際數據問題。
• 使用Python庫和Jupyter筆記本進行實作開發。
• 構建用於預測、分類、推薦和聚類的模型。

這種由 講師指導的 台灣 現場現場培訓（在線或現場）面向希望使用 Modin 構建和實施並行計算的數據科學家和開發人員 Pandas 以加快數據分析速度。

在本次培訓結束時，參與者將能夠：

• 設置必要的環境，開始使用 Modin 大規模開發 Pandas 工作流。
• 瞭解 Modin 的功能、架構和優勢。
• 瞭解 Modin、Dask 和 Ray 之間的區別。
• 使用 Modin 更快地執行 Pandas 操作。
• 實現整個 Pandas API 和函數。

Python 是一種在金融行業中廣受歡迎的程式語言。它被大型投資銀行和對沖基金採用，用於構建各種金融應用程式，從核心交易程式到風險管理系統。

在這場由講師指導的現場培訓中，學員將學習如何使用 Python 開發實際應用程式，以解決一系列特定的金融相關問題。

培訓結束時，學員將能夠：

• 理解 Python 程式語言的基本原理
• 下載、安裝並維護用於在 Python 中創建金融應用程式的最佳開發工具
• 選擇並利用最合適的 Python 套件和程式技術來組織、可視化和分析來自各種來源（CSV、Excel、數據庫、網絡等）的金融數據
• 構建解決資產配置、風險分析、投資績效等問題的應用程式
• 對 Python 應用程式進行故障排除、集成、部署和優化

目標受眾

• 開發人員
• 分析師
• 量化分析師

課程形式

• 部分講授、部分討論、練習和大量實踐操作

注意事項

• 本培訓旨在為金融專業人員面臨的一些主要問題提供解決方案。如果您有特定的主題、工具或技術希望補充或進一步詳細說明，請聯繫我們進行安排。

本次由講師指導的線下或線上培訓，面向希望使用RAPIDS構建GPU加速的數據管道、工作流和可視化的數據科學家和開發者，應用如XGBoost、cuML等機器學習算法。

培訓結束後，參與者將能夠：

• 設置必要的開發環境，使用NVIDIA RAPIDS構建數據模型。
• 瞭解RAPIDS的特性、組件和優勢。
• 利用GPU加速端到端的數據和分析管道。
• 使用cuDF和Apache Arrow實現GPU加速的數據準備和ETL。
• 學習如何使用XGBoost和cuML算法執行機器學習任務。
• 使用cuXfilter和cuGraph構建數據可視化並執行圖分析。