台灣現場預測分析培訓

本課程爲講師主導的培訓，在台灣（線上或線下）進行，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：

• 理解預測式AI和生成模型的基礎知識。
• 使用AI工具進行預測編碼、預測和自動化。
• 實現LLM（大語言模型）和transformer進行文本和代碼生成。
• 應用時間序列預測和基於AI的推薦系統。
• 開發和微調AI模型以用於實際應用。
• 評估AI部署中的倫理考量和最佳實踐。

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。

本次由講師主導的培訓在台灣（線上或線下）面向初學者級別的IT專業人員，旨在幫助他們掌握Predictive AI的基礎知識。

培訓結束後，參與者將能夠：

• 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。

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。

在這門由講師指導的培訓中，參與者將學習如何以正確的心態對待大數據技術，評估其對現有流程和政策的影響，並實施這些技術以識別犯罪活動並預防犯罪。通過研究來自世界各地執法組織的案例，參與者將深入瞭解其採用方法、挑戰和成果。

培訓結束後，參與者將能夠：

• 將大數據技術與傳統數據收集流程結合，在調查中拼湊出一個完整的故事。
• 實施工業級大數據存儲和處理解決方案，用於數據分析。
• 準備一份提案，採用最合適的工具和流程，以實現數據驅動的刑事調查方法。

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。

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 DataRobot 的機器學習功能自動化、評估和管理預測模型的數據科學家和數據分析師。

在本次培訓結束時，參與者將能夠：

• 在 DataRobot 中載入數據集以分析、評估和品質檢查數據。
• 構建和訓練模型以識別重要變數並滿足預測目標。
• 解釋模型以創建有助於做出業務決策的寶貴見解。
• 監控和管理模型以保持優化的預測性能。

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

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。