Навчальні курси Predictive Analytics

Огляд

Communication провайдери послуг (CSP) стикаються з тиском, щоб зменшити витрати і максимізувати середній прибуток на користувача (ARPU), при цьому забезпечуючи відмінний досвід клієнта, але обсяги даних продовжують зростати. Глобальний мобільний трафік даних буде зростати на сумісному річному темпі зростання (CAGR) на 78 відсотків до 2016 року, досягнувши 10,8 екзабіт на місяць.

У той же час, CSP генерують великі обсяги даних, в тому числі записи деталей дзвінків (CDR), мережеві дані та дані клієнтів. Компанії, які повністю використовують ці дані, отримують конкурентоспроможний порог. Згідно з останнім опитуванням The Economist Intelligence Unit, компанії, які використовують рішення, спрямовані на дані, отримують 5-6% підвищення продуктивності. Однак 53% компаній використовують лише половину своїх цінних даних, і одна четверта частина респондентів зауважила, що величезні кількості корисних даних йдуть без використання. Об'єми даних настільки високі, що ручний аналіз неможливий, і більшість програмних систем спадщини не можуть зберігатися, що призводить до того, що цінні дані відкидаються або ігноруються.

З Big Data & Analytics’ високошвидкісного, скальованого програмного забезпечення для великих даних, CSPs можуть видобувати всі свої дані для кращого прийняття рішень за короткий час. Різні Big Data продукти та методи забезпечують кінцеву програмну платформу для збору, підготовки, аналізу та презентації уявлень з великих даних. До сфери застосування відносяться моніторинг ефективності мережі, виявлення шахрайства, виявлення клієнтів та аналіз кредитного ризику. Big Data & Аналітичні продукти масштабують для обробки терабайт даних, але для реалізації таких інструментів потрібен новий тип системи бази даних на хмарі, такі як Hadoop або масивний масштаб паралельний обчислювальний процесор ( KPU і т.д.)

Цей курс працює на Big Data BI для Telco охоплює всі нові області, в яких CSP інвестують для підвищення продуктивності та відкриття нового потоку доходів від бізнесу. Курс надасть повний 360-градусний огляд Big Data BI в Telco, щоб прийняття рішень і менеджери могли мати дуже широкий і всеосяжний огляд можливостей Big Data BI в Telco для продуктивності та прибутку.

Цілі курсу

Основна мета курсу полягає в тому, щоб запропонувати нові Big Data бізнес-інтелектуальні технології в 4 секторах Telecom Business (Marketing/продажі, мережеві операції, фінансові операції та відносини з клієнтами Management). Студенти будуть запрошені до наступного:

Введення в Big Data-що є 4V (об'єкт, швидкість, різноманітність і правдивість) в Big Data- Генерація, екстракція і управління з точки зору Telco Як Big Data аналітик відрізняється від генетичної аналітики даних Внутрішнє виправдання Big Data -Телько перспектива Введення в Hadoop Екосистема- знайомство з усіма Hadoop інструментами, такими як Hive, Pig, SPARC –коли і як вони використовуються для вирішення Big Data проблеми Як Big Data витягується для аналізу для аналітичного інструменту-як Business Analysis’s можуть зменшити їх болючі точки збору та аналізу даних за допомогою інтегрованого Hadoop підходу до панелі Основне введення в аналіз Insight, аналіз візуалізації та прогнозного аналізу для Telco Клієнтський аналіз і Big Data-як Big Data аналіз можуть зменшити клієнтський аналіз і невдоволення клієнтів у Telco-касових дослідженнях Аналіз мережевих збитків та сервісних збитків з мережевих мета-даних та IPDR Фінансовий аналіз - шахрайство, шахрайство та оцінка ROI з продажів та операційних даних Проблема придбання клієнтів - цільовий маркетинг, сегментація клієнтів та перепродажі з даних про продаж Введення та резюме всіх Big Data аналітичних продуктів і де вони підходять до аналітичного простору Telco Висновок-як зробити крок за кроком підхід до введення Big Data Business Intelligence у вашу організацію

Цільова аудиторія

Операція мережі, фінансові менеджери, керівники CRM та топ-менеджерів IT в офісі Telco CIO. Business Аналітики в Telco Офісний менеджер / аналітик Операційний менеджер КА менеджерів

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 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.

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.

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

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

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

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.

H2O є платформою відкритого коду прогнозної аналітики. У зв'язку з цим вищезазначеним вищезазначеним вищезазначеним вищезазначеним вищезазначеним вищезазначеним вищезазначеним:

Цей інструктор-під керівництвом, прямий тренінг (онлайн або онлайн) спрямований на технічних осіб, які бажають побудувати моделі машинного навчання за допомогою алгоритмів, таких як GLM, Deep Learning і Random Forest.

Після закінчення тренінгу учасники зможуть:

Завантажити та завантажити H2O. Створіть моделі машинного навчання за допомогою різних популярних алгоритмів. Оцінюйте моделі залежно від типу даних та вимог бізнесу.

Формат курсу

Інтерактивні лекції та дискусії. Багато випробувань і практики. Використання в робочому середовищі Live-Lab.

Курсові варіанти адаптації

Щоб отримати персоналізовану підготовку для цього курсу, будь ласка, зв'яжіться з нами, щоб організувати. Щоб дізнатися більше про H2O, будь ласка, відвідайте: https://www.h2o.ai/

DataRobot є платформою машинного навчання, яка стримує будівництво і розробку прогнозних моделей. DataRobot прискорює прогнозний аналіз, допомагаючи компаніям приймати розумніші рішення.

Цей інструктор-під керівництвом, прямий тренінг (онлайн або онлайн) спрямований на вчених даних і аналітиків даних, які бажають автоматизувати, оцінювати і керувати прогнозними моделями за допомогою можливостей машинного навчання.

Після закінчення тренінгу учасники зможуть:

Завантажити набір даних в DataRobot для аналізу, оцінки та контролю якості даних. Створіть і тренуйте моделі для виявлення важливих змінних і досягнення цілей прогнозування. Тлумачити моделі, щоб створити цінні уявлення, які корисні при прийнятті ділових рішень. Моніторинг і управління моделями для підтримки оптимізованої прогнозної продуктивності.

Формат курсу

Інтерактивні лекції та дискусії. Багато випробувань і практики. Використання в робочому середовищі Live-Lab.

Курсові варіанти адаптації

Щоб отримати персоналізовану підготовку для цього курсу, будь ласка, зв'яжіться з нами, щоб організувати.