預測分析培訓 | Predictive Analytics培訓

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。

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。

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

技術的進步和越來越多的信息正在改變執法的方式。 Big Data帶來的挑戰幾乎與Big Data的承諾一樣令人生畏。有效存儲數據是這些挑戰之一;有效地分析它是另一回事。

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

這個基於課堂的培訓課程將包含演示文稿和基於計算機的示例和案例研究練習。

RapidMiner是一個開源數據科學軟件平台，用於快速應用程序原型設計和開發。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。

H2O是一個開源預測分析平台。它支持R， Python ， Scala ， Java和REST。

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/

This instructor-led, live training in 台灣 (online or onsite) is aimed at data scientists and data analysts who wish to automate, evaluate, and manage predictive models using DataRobot's machine learning capabilities.

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

- Load datasets in DataRobot to analyze, assess, and quality check data.
- Build and train models to identify important variables and meet prediction targets.
- Interpret models to create valuable insights that are useful in making business decisions.
- Monitor and manage models to maintain an optimized prediction performance.