本地的，有講究的現場預測分析培訓課程通過handson實踐演示如何使用不同的工具建立預測模型並將其應用於大型樣本數據集，以根據數據預測未來事件。預測分析培訓可作為“現場實時培訓”或“遠程實時培訓”。現場實地培訓可在當地客戶所在地進行台灣或者在NobleProg公司的培訓中心台灣 。遠程實時培訓通過交互式遠程桌面進行。 NobleProg您當地的培訓提供商。
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客戶評論
他的信息非常豐富，樂於助人。
Pratheep Ravy
課程: Predictive Modelling with R
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材料範圍
Maciej Jonczyk
課程: From Data to Decision with Big Data and Predictive Analytics
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系統化ML領域的知識
Orange Polska
課程: From Data to Decision with Big Data and Predictive Analytics
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理查德的訓練風格讓它變得有趣，所使用的真實世界的例子有助於將概念帶回家。
Jamie Martin-Royle - NBrown Group
課程: From Data to Decision with Big Data and Predictive Analytics
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內容，因為我覺得非常有趣，並認為這將有助於我在大學的最後一年。
Krishan Mistry - NBrown Group
課程: From Data to Decision with Big Data and Predictive Analytics
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這件事情得到很好的介紹，並且有條不紊。
Marylin Houle - Ivanhoe Cambridge
課程: Introduction to R with Time Series Analysis
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遠程教室設置非常好
Trimac Management Services LP
課程: Introduction to R with Time Series Analysis
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Good detail on what R is used for and how to start using it right away
Hoss Shenassa - Trimac Management Services LP
課程: Introduction to R with Time Series Analysis
The many practical examples / assignments that we went through were great. For me, I learn better by seeing examples and applying them elsewhere. The use of real data and applying what was taught against it was extremely valuable. Michaels PowerPoint presentations and his ability to work through each solution was invaluable.
Trimac Management Services LP
課程: Introduction to R with Time Series Analysis
The exercises.
Elena Velkova - CEED Bulgaria
課程: Predictive Modelling with R
Practical exercises with R were very helpful.
CEED Bulgaria
課程: Predictive Modelling with R
預測分析課程大綱
這種以講師為主導的現場培訓（現場或遠程）是針對希望使用GLM， Deep Learning和隨機森林等算法構建機器學習模型的技術人員。
在培訓結束時，參與者將能夠：
- 安裝並配置H2O 。
- 使用不同的流行算法創建機器學習模型。
- 根據數據類型和業務需求評估模型。
課程格式
- 互動講座和討論。
- 大量的練習和練習。
- 在實時實驗室環境中親自實施。
課程自定義選項
- 要申請本課程的定制培訓，請聯繫我們安排。
- 要了解有關H2O更多信息，請訪問：https：//www.h2o.ai/
在以講師為主導的現場培訓中，參與者將學習處理Big Data技術的思維方式，評估其對現有流程和政策的影響，並實施這些技術，以識別犯罪活動和預防犯罪。將審查世界各地執法組織的案例研究，以深入了解其採用方法，挑戰和結果。
在培訓結束時，參與者將能夠：
- 將Big Data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數據分析解決方案
- 準備一份提案，以採用最適當的工具和程序，使數據驅動的方法能夠進行刑事調查
聽眾
- 具有技術背景的執法專家
課程形式
- 部分講座，部分討論，練習和繁重的實踐練習
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。
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
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。
在培訓結束時，參與者將能夠：
- 安裝和配置RapidMiner
- 使用RapidMiner準備和可視化數據
- 驗證機器學習模型
- Mashup數據並創建預測模型
- 在業務流程中實施預測分析
- 對RapidMiner故障排除和優化
聽眾
- 數據科學家
- 工程師
- 開發商
課程格式
- 部分講座，部分討論，練習和繁重的實踐練習
注意
- 要申請本課程的定制培訓，請聯繫我們安排。
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