
Онлайн або на сайті навчальні курси під керівництвом інструктора в прямому ефірі Predictive Analytics демонструють через практичну практику, як використовувати різні інструменти для створення прогнозних моделей і застосовувати їх до великих зразків наборів даних для прогнозування майбутніх подій на основі даних.
Predictive Analytics доступне як «онлайн-тренування в прямому ефірі» або «навчання на сайті». Онлайн-навчання в прямому ефірі (ака «дистанційне навчання в прямому ефірі») здійснюється за допомогою інтерактивного, віддаленого робочого столу. На території готелю Можна проводити навчання на місцевому рівні на клієнтських приміщеннях у українікорпоративних навчальних центрах NobleProg або в їх . україні
NobleProg - Ваш місцевий постачальник навчальних послуг
Machine Translated
Відгуки
Він був дуже інформативним і корисним.
Pratheep Ravy
Курси: Predictive Modelling with R
Machine Translated
Діапазон матеріалів
Maciej Jonczyk
Курси: From Data to Decision with Big Data and Predictive Analytics
Machine Translated
Систематизація знань в області ML
Orange Polska
Курси: From Data to Decision with Big Data and Predictive Analytics
Machine Translated
Стиль навчання Річарда зберіг це цікаво, реальний світ прикладів, використовуваних допомогли керувати поняттями будинку.
Jamie Martin-Royle - NBrown Group
Курси: From Data to Decision with Big Data and Predictive Analytics
Machine Translated
Зміст, як я знайшов це дуже цікаво і думаю, що це допоможе мені в моєму останньому році в університеті.
Krishan Mistry - NBrown Group
Курси: From Data to Decision with Big Data and Predictive Analytics
Machine Translated
справа була добре представлена і упорядкована.
Marylin Houle - Ivanhoe Cambridge
Курси: Introduction to R with Time Series Analysis
Machine Translated
Налаштування дистанційного класу працювало дуже добре
Trimac Management Services LP
Курси: Introduction to R with Time Series Analysis
Machine Translated
Predictive Analytics Зміст курсу
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/
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
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.
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
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.