matlabpredanalytics
21 時間： 同常來說包括休息是 3天
預測性分析是使用數據分析來預測未來的過程。此過程使用數據以及數據挖掘、統計和機器學習技術創建可用來預測未來事件的預測模型。
在這一由講師引導的現場培訓中，參與者將學習如何使用Matlab建立預測模型，並將其應用于大樣本數據集，以根據數據預測未來事件。
在培訓結束後，參與者將能夠：
受衆
課程形式
介紹
金融、醫療、制藥、汽車、航空、制造業的預測分析
大數據概念概述
從不同的來源獲取數據
什麽是數據驅動的預測模型？
統計和機器學習技術概述
案例分析：預測性維護和資源規劃
使用Hadoop和Spark將算法應用于大型數據集
預測性分析工作流程
訪問和探索數據
預處理數據
開發一個預測模型
培訓、測試、驗證數據集
應用不同的機器學習方法（時間序列回歸、線性回歸等）
將模型集成到現有的Web應用程序、移動設備、嵌入式系統等
Matlab和Simulink與嵌入式系統和企業IT工作流程的集成
從MATLAB代碼創建可移植的C和C ++代碼
將預測性應用程序部署到大型生産系統、群集和雲
根據您的分析結果采取行動
後續步驟：使用指導性分析（Prescriptive Analytics）自動響應調查結果
結束語
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