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 технологій та зростаюча кількість інформації перетворюють спосіб ведення правоохоронних органів. Проблеми, які ставлять Big Data є майже такими ж жахливими, як і обіцянки Big Data . Ефективне зберігання даних - одна з цих проблем; ефективно аналізуючи це - інше.

У цьому тренінгу під керівництвом інструкторів учасники навчаться розуму, з яким підходити до технологій Big Data , оцінюватимуть їх вплив на існуючі процеси та політику та застосовуватимуть ці технології з метою виявлення злочинної діяльності та запобігання злочинності. Приклади досліджень правоохоронних організацій у всьому світі будуть вивчені, щоб отримати уявлення про підходи, проблеми та результати їх прийняття.

Після закінчення цього тренінгу учасники зможуть:

- Поєднайте технологію Big Data з традиційними процесами збору даних, щоб скласти разом історію під час розслідування
- Впровадити промислові рішення для зберігання та обробки великих даних для аналізу даних
- Підготуйте пропозицію щодо прийняття найбільш адекватних інструментів та процесів для забезпечення підходу, керованого даними, до кримінального розслідування

Аудиторія

- Спеціалісти з правоохоронних органів із технічним досвідом

Формат курсу

- Частина лекції, частина дискусії, вправи та важкі практичні практики

Аудиторія

Якщо ви намагаєтеся зрозуміти, з яких даних ви маєте доступ або хочете проаналізувати неструктуровані дані, доступні в мережі (наприклад, Twitter, Linked in і т.д. ...), цей курс для вас.

В основному вона спрямована на тих, хто приймає рішення, і людей, яким необхідно вибрати, які дані варто збирати, і що варто аналізувати.

Вона не спрямована на людей, які налаштовують рішення, однак ці люди матимуть користь від великої картини.

Режим доставки

Під час навчання учасникам будуть представлені робочі приклади переважно відкритих технологій.

Короткі лекції супроводжуються презентацією та простими вправами учасників

Використовується вміст і програмне забезпечення

Усі використовувані програми оновлюються кожного разу під час виконання курсу, тому ми перевіряємо нові версії.

Він охоплює процес від отримання, форматування, обробки та аналізу даних, пояснює, як автоматизувати процес прийняття рішень з 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 є вільною мовою програмування з відкритим вихідним кодом для статистичних обчислень, аналізу даних та графіки. R використовується все більшою кількістю менеджерів і аналітиків даних всередині корпорацій і наукових кіл. R має широкий спектр пакетів для інтелектуального аналізу даних.

RapidMiner - це програмне забезпечення для відкритих джерел даних для швидкого прототипування та розробки додатків. Він включає інтегроване середовище для підготовки даних, машинного навчання, глибокого навчання, видобутку тексту та прогнозної аналітики.

У цьому тренінгу під керівництвом інструкторів учасники дізнаються, як використовувати Studio RapidMiner для підготовки даних, машинного навчання та розгортання моделі прогнозування.

Після закінчення цього тренінгу учасники зможуть:

- Встановіть і налаштуйте RapidMiner
- Підготуйте та візуалізуйте дані за допомогою програми RapidMiner
- Обґрунтуйте моделі машинного навчання
- Дані Mashup та створення прогнозних моделей
- Операціоналізувати прогностичну аналітику в бізнес-процесі
- Усунення несправностей та оптимізація RapidMiner

Аудиторія

- Дані вчених
- Інженери
- Розробники

Формат курсу

- Частина лекції, частина дискусії, вправи та важкі практичні практики

Примітка

- Щоб подати заявку на індивідуальне навчання для цього курсу, будь ласка, зв'яжіться з нами, щоб домовитись.

Це навчальне заняття на основі аудиторії буде містити презентації та приклади на комп’ютері та приклади навчальних занять.