DataRobot Schulung

In dieser von einem Ausbilder geleiteten Live-Schulung in Deutschland lernen die Teilnehmer die Denkweise kennen, mit der sie an Big Data Technologien herangehen, ihre Auswirkungen auf bestehende Prozesse und Richtlinien bewerten und diese Technologien zur Erkennung von kriminellen Aktivitäten und zur Verbrechensverhütung einsetzen. Anhand von Fallstudien von Strafverfolgungsbehörden aus der ganzen Welt werden Einblicke in deren Einführungsansätze, Herausforderungen und Ergebnisse gewonnen.

Am Ende dieser Schulung werden die Teilnehmer in der Lage sein:

• Technologie mit traditionellen Datenerfassungsprozessen zu kombinieren, um während einer Untersuchung eine Geschichte zusammenzusetzen.
• Industrielle Big-Data-Speicher- und Verarbeitungslösungen für die Datenanalyse zu implementieren.
• einen Vorschlag für die Einführung der geeignetsten Tools und Prozesse für einen datengesteuerten Ansatz bei kriminalpolizeilichen Ermittlungen auszuarbeiten.

Dieses von einem Trainer geleitete Live-Seminar in Deutschland (online oder vor Ort) richtet sich an fortgeschrittene Entwickler, die Anwendungen mit künstlicher Intelligenz unter Verwendung prädiktiver Analysen und generativer Modelle erstellen möchten.

Am Ende des Trainings werden die Teilnehmer in der Lage sein:

• Die Grundlagen von prädiktiver KI und generativen Modellen zu verstehen.
• AI-gestützte Werkzeuge für prädiktives Programmieren, Prognosen und Automatisierung einzusetzen.
• LLMs (Large Language Models) und Transformer zur Erstellung von Texten und Codes umzusetzen.
• Zeitreihenprognosen und KI-gestützte Empfehlungen anzuwenden.
• AI-Modelle für praktische Anwendungen zu entwickeln und abzugleichen.
• Ethische Überlegungen und Best Practices bei der Implementierung von KI zu bewerten.

Diese von einem Trainer durchgeführte Live-Ausbildung in Deutschland (online oder vor Ort) richtet sich an Anfänger im Bereich IT, die eine fundierte Grundlage der prädiktiven KI erlernen möchten.

Am Ende dieser Ausbildung werden die Teilnehmer in der Lage sein:

• Die Kernkonzepte der prädiktiven KI und ihre Anwendungen zu verstehen.
• Daten für die vorhersagende Analyse zu sammeln, zu reinigen und vorzubereiten.
• Daten zu erforschen und zu visualisieren, um Erkenntnisse zu gewinnen.
• Grundlegende statistische Modelle zur Vorhersage aufzubauen.
• Die Leistung von vorhersagenden Modellen zu bewerten.
• Prädiktive KI-Konzepte in realen Szenarien anzuwenden.

Diese von einem Dozenten geleitete, live-Training in Deutschland (online oder vor Ort) richtet sich an fortgeschrittene Datenfachleute, die maschinelle Lernverfahren auf datengebundene Geschäftsprobleme anwenden möchten, einschließlich Verkaufsprognosen und prädiktiver Modellierung mit neuronalen Netzen.

Am Ende dieses Trainings werden die Teilnehmer in der Lage sein:

• Die Kernkonzepte und Arten des maschinellen Lernens zu verstehen.
• Schlüsselalgorithmen für Klassifikation, Regression, Clustering und Assoziationsanalyse anzuwenden.
• Explorative Datenanalyse und Datenvorbereitung mit Python durchzuführen.
• Neuronale Netze für nichtlineare Modellierungsaufgaben zu verwenden.
• Prädiktive Analyse für Geschäftsprognosen, einschließlich Verkaufsdaten, umzusetzen.
• Die Modelleffizienz mit visuellen und statistischen Techniken zu bewerten und zu optimieren.

Dieses von einem Lehrer geleitete Live-Training in Deutschland (online oder vor Ort) richtet sich an mittelspezialisierte DevOps-Profiessionelle, die predictive AI in ihre DevOps-Praktiken integrieren möchten.

Am Ende des Trainings werden die Teilnehmer folgendes können:

• Implementieren von Vorhersagemodellen zur Prognose und Behebung von Herausforderungen in der DevOps-Pipeline.
• Nutzung von AI-gesteuerten Werkzeugen für verbesserte Überwachung und Operationen.
• Anwendung von Maschinellem Lernen zur Verbesserung der Software-Lieferabläufe.
• Entwerfen von AI-Strategien für proaktive Problemlösungen und Optimierung.
• Bewältigung ethischer Überlegungen bei der Nutzung von AI in DevOps.

Diese von Dozenten geleitete Live-Schulung (online oder vor Ort) richtet sich an Einsteiger und fortgeschrittene Analysten, Forscher sowie Fachkräfte, die SPSS zur Datenvorbereitung, statistischen Analyse und prädiktiven Modellierung nutzen möchten.