課程簡介

介紹

  • 金融、醫療保健、製藥、汽車、航空航太和製造業的預測分析

Big Data 概念概述

從不同來源捕獲數據

什麼是數據驅動的預測模型?

統計和機器學習技術概述

案例研究:預測性維護和資源規劃

使用 Hadoop 和Spark將演算法應用於大型數據集

Predictive Analytics 工作流程

Access瀏覽和瀏覽數據

預處理數據

開發預測模型

訓練、測試和驗證數據集

應用不同的機器學習方法(時間序列回歸、線性回歸等)

將模型整合到現有的 Web 應用程式、行動裝置、嵌入式系統等中。

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

將預測性應用程式部署到大規模生產系統、集群和雲

根據分析結果採取行動

後續步驟:使用 Prescriptive Analytics 自動響應結果

結束語

最低要求

  • Matlab經驗
  • 無需任何數據科學經驗
  21 時間:

人數


開始於

結束於


Dates are subject to availability and take place between 09:30 and 16:30.

每位參與者的報價

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