курси Predictive Analytics

H2O є відкритим вихідним кодом інтелектуального платформи Analytics. Він підтримує R, Python, Скала, Java і відпочинку.

цей інструктор під керівництвом, жити навчання (на місці або віддалених), спрямованих на технічних осіб, які хочуть побудувати модель машинного навчання з використанням таких алгоритмів, як GLM, глибоке навчання і випадкові ліси.

до кінця тренінгу учасники зможуть:

- встановити та налаштувати H2O.
- створити машину навчання моделі з використанням різних популярних алгоритмів.
- оцінювати моделі на основі типу даних і бізнес-вимог.

Формат курсу

- Інтерактивна лекція та дискусія.
- багато вправ і практики.
- практичної реалізації в живій лабораторній обстановці.

курс параметри налаштування

- щоб запросити індивідуальну підготовку за цей курс, будь ласка, зв'яжіться з нами, щоб організувати.
- щоб дізнатися більше про H2O, будь ласка, відвідайте: https://www.h2o.ai/

Прогрес у технологіях та збільшення обсягу інформації перетворюють те, як здійснюється правозастосування. Виклики, які представляють великі дані, майже такі ж складні, як обіцянка Big Data. Ефективне зберігання даних - одне з цих завдань; ефективно аналізуючи це інше.

У цій навчальному посібнику учасники вивчатимуть таку думку, з якою можна буде звертатися до технологій Big Data, оцінити їх вплив на існуючі процеси та політику та впроваджувати ці технології з метою виявлення злочинної діяльності та запобігання злочинності. Будуть вивчені практичні приклади з боку правоохоронних органів у всьому світі, щоб отримати уявлення про підходи, проблеми та результати їх впровадження.

До кінця цього тренінгу учасники зможуть:

- Об'єднайте технологію "Великі дані" із традиційними процесами збору даних, щоб об'єднати історію під час розслідування
- Реалізуйте великі рішення для зберігання та обробки даних для аналізу даних
- Підготуйте пропозицію щодо прийняття найбільш адекватних інструментів та процесів для забезпечення підходу до кримінального розслідування, керованого даними

Аудиторія

- Правоохоронці фахівці з технічної підготовки

Формат курсу

- Частина лекції, частина дискусії, вправи та важка практика

Аудиторія

Якщо ви намагаєтесь зрозуміти, з яких даних ви маєте доступ або хочете проаналізувати неструктуровані дані, доступні в мережі (наприклад, Twitter, пов'язані тощо), цей курс для вас.

В основному це спрямовано на тих, хто приймає рішення, і людям, яким потрібно вибрати, які дані варто зібрати, і що варто аналізувати.

Вона не спрямована на людей, які налаштовують рішення, але ці люди отримають користь від загальної картини.

Режим доставки

Під час курсу делегати будуть представлені робочими прикладами переважно технологій з відкритим кодом.

Короткі лекції підуть після презентації та простих вправ учасниками

Вміст та програмне забезпечення

Вся використовувана програма оновлюється кожного разу, коли курс запускається, тому ми перевіряємо наявність найновіших версій.

Він охоплює процес отримання, форматування, обробки та аналізу даних, щоб пояснити, як автоматизувати процес прийняття рішень за допомогою машинного навчання.

R - вільна програма для вільного програмування для статистичних обчислень, аналізу даних та графіки. R використовується зростаючою кількістю менеджерів та аналітиків даних всередині корпорацій та наукових кіл. R має широкий спектр пакетів для пошуку даних.

Інтелектуальна аналітика - це процес аналізу даних для прогнозування майбутнього. Цей процес використовує дані разом з обробкою даних, статистикою та методами машинного навчання для створення прогнозної моделі для прогнозування майбутніх подій.

У цій навчальній інструкції, учасники навчаться навчатися, як використовувати Matlab для побудови інтелектуальних моделей та застосувати їх до великих вибіркових наборів даних для прогнозування майбутніх подій на основі даних.

До кінця цього тренінгу учасники зможуть:

- Створіть інтелектуальні моделі для аналізу шаблонів історичних та транзакційних даних
- Використовуйте інтелектуальне моделювання для визначення ризиків та можливостей
- Побудуйте математичні моделі, які фіксують важливі тенденції
- Використовуйте дані з пристроїв та бізнес-систем, щоб зменшити витрати, заощадити час або скоротити витрати

Аудиторія

- Розробники
- Інженери
- Експерти домену

Формат курсу

- Частина лекції, частина дискусії, вправи та важка практика

R - вільна програма для вільного програмування для статистичних обчислень, аналізу даних та графіки. R використовується зростаючою кількістю менеджерів та аналітиків даних всередині корпорацій та наукових кіл. R має широкий спектр пакетів для пошуку даних.

RapidMiner - це платформа програмного забезпечення з відкритим вихідним кодом для швидкого створення і створення прототипів. Вона включає в себе інтегроване середовище для підготовки даних, машинного навчання, глибокого вивчення, виведення тексту та прогнозної аналітики.

У цій навчальній інструкції, учасники навчаться навчатися, як використовувати RapidMiner Studio для підготовки даних, машинного навчання та розгортання інтелектуальної моделі.

До кінця цього тренінгу учасники зможуть:

- Встановити та налаштувати RapidMiner
- Підготовка та візуалізація даних за допомогою RapidMiner
- Перевірте моделі машинного навчання
- Дані Mashup та створення прогнозних моделей
- Виконувати прогнозну аналітику в рамках бізнес-процесу
- Усунення несправностей та оптимізація RapidMiner

Аудиторія

- Дані вчених
- Інженери
- Розробники

Формат курсу

- Частина лекції, частина дискусії, вправи та важка практика

Примітка

- Щоб просити індивідуальне навчання для цього курсу, зв'яжіться з нами, щоб організувати.

Ця навчальна сесія, яка проводитиметься в класі, включатиме презентації та приклади на основі комп'ютерів, а також навчальні практичні заняття.