預測分析培訓 | Predictive Analytics培訓

h2o 是一個開源預測分析平臺。它支援 r、python、schal、java 和 rest

該教師指導的現場培訓 (現場或遠端) 針對的是希望使用 glm、深度學習和隨機森林等演算法構建機器學習模型的技術人員。

到本次培訓結束時, 學員將能夠:

- 安裝和配置 h2o
- 使用不同流行的演算法創建機器學習模型。
- 根據資料類型和業務需求評估模型。
課程 的

格式

- 互動講座和討論.
- 大量的練習和練習
- 在現場實驗室環境中的實際實現。

課程自訂選項

- 要要求本課程的定制培訓, 請聯繫我們安排
- 要瞭解有關 h2o 的更多資訊, 請訪問: HTTPs://www.h2o.ai/

技術進步和信息量的增加正在改變執法的執行方式。大數據所帶來的挑戰幾乎與大數據的承諾一樣令人生畏。有效地存儲數據是這些挑戰中的一個。有效地分析它是另一回事。 在這種有指導性的現場培訓中，與會者將學習如何使用大數據技術，評估其對現有流程和政策的影響，以及實施這些技術以確定犯罪活動和預防犯罪。世界各地執法機構的案例研究將進行審查，以了解他們的采用方式，挑戰和結果。 在培訓結束後，參與者將能夠： 將大數據技術與傳統的數據收集流程相結合，在調查過程中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爲采用最適當的工具和程序來制定數據驅動的刑事調查方法提出建議 聽衆 具有技術背景的執法專家 課程的格式 部分講座，部分討論，練習和沈重的練習

聽衆

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，Linked in等等），那麽本課程適合您。

它主要針對需要選擇哪些數據值得收集以及值得分析的決策者和人員。

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。

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。

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：

- 創建預測模型來分析曆史和交易數據中的規律
- 使用預測建模來識別風險和機會
- 建立捕捉重要趨勢的數學模型
- 使用來自設備和業務系統的數據來減少浪費、節省時間或降低成本

受衆

- 開發人員
- 工程師
- 領域專家

課程形式

- 部分講座、部分討論、練習和大量實操

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。

RapidMiner is an open source data science software platform for rapid application prototyping and development. It includes an integrated environment for data preparation, machine learning, deep learning, text mining, and predictive analytics.

In this instructor-led, live training, participants will learn how to use RapidMiner Studio for data preparation, machine learning, and predictive model deployment.

By the end of this training, participants will be able to:

- Install and configure RapidMiner
- Prepare and visualize data with RapidMiner
- Validate machine learning models
- Mashup data and create predictive models
- Operationalize predictive analytics within a business process
- Troubleshoot and optimize RapidMiner

Audience

- Data scientists
- Engineers
- Developers

Format of the Course

- Part lecture, part discussion, exercises and heavy hands-on practice

Note

- To request a customized training for this course, please contact us to arrange.

這個基于課堂的培訓課程將包含演示和基于計算機的示例和案例學習練習。