DataRobot Schulung

Überblick

Communications Service Provider (CSP) stehen unter Druck, um die Kosten zu senken und das durchschnittliche Einkommen pro Benutzer (ARPU) zu maximieren, während eine ausgezeichnete Kundenerfahrung gewährleistet wird, aber Datenvolumen weiter wachsen. Der weltweite mobile Datenverkehr wird bei einer kombinierten jährlichen Wachstumsrate (CAGR) von 78 Prozent bis 2016 auf 10,8 exabytes pro Monat wachsen.

Währenddessen generieren CSPs große Datenvolumen, einschließlich Call Details Records (CDR), Netzwerkdaten und Kundendaten. Unternehmen, die diese Daten vollumfänglich nutzen, gewinnen einen wettbewerbsfähigen Rand. Laut einer jüngsten Umfrage der The Economist Intelligence Unit genießen Unternehmen, die Datenorientierte Entscheidungsfindung nutzen, eine Produktivitätserhöhung von 5-6%. Doch 53% der Unternehmen nutzen nur die Hälfte ihrer wertvollen Daten, und ein Viertel der Befragten bemerkte, dass große Mengen nützlicher Daten unvergesslich sind. Die Datenvolume sind so hoch, dass manuelle Analyse unmöglich ist, und die meisten Legacy-Software-Systeme können nicht aufrechterhalten, was zu wertvollen Daten führt, die abgelehnt oder ignoriert werden.

Mit Big Data & Analytics’ High-Speed, scalable Big Data-Software können CSPs alle ihre Daten für bessere Entscheidungsfindung in weniger Zeit minieren. Verschiedene Big Data Produkte und Techniken bieten eine End-to-End-Software-Plattform für die Sammlung, Vorbereitung, Analyse und Präsentation von Einsichten aus großen Daten. Anwendungsbereiche umfassen Netzwerkleistungsüberwachung, Betrugdetektion, Kundenschurndetektion und Kreditrisikoanalyse. Big Data & Analytics-Produkte schaal, um Terabytes von Daten zu verarbeiten, aber die Implementierung solcher Tools erfordert eine neue Art von Cloud-basiertes Datenbank-System wie Hadoop oder massive schaal parallele Computing-Prozessor (KPU usw.)

Dieser Kurs arbeitet auf Big Data BI für Telco umfasst alle aufstrebenden neuen Bereiche, in denen CSPs für Produktivitätsgewinnung und die Eröffnung neuer Geschäftsausgabenströme investieren. Der Kurs bietet eine vollständige 360 Grad Überblick Big Data BI in Telco, so dass Entscheidungsträger und Manager eine sehr breite und umfassende Überblick über die Möglichkeiten Big Data BI in Telco für Produktivität und Einkommensgewinnung haben können.

Kursziele

Das Hauptziel des Kurses ist es, neue Big Data Business Intelligence-Techniken in 4 Sektoren Telecom Business (Marketing/Sales, Network Operation, Financial Operation und Customer Relation Management) einzuführen. Die Studierenden werden eingeführt, um zu folgen:

• Einführung zu Big Data-was ist 4Vs (Volumen, Geschwindigkeit, Vielfalt und Wahrscheinlichkeit) in Big Data- Generation, Extraction und Management aus Telco Perspektive
• Wie Big Data Analytik unterscheidet sich von Erbe-Datenanalytik
• In-house Begründung von Big Data -Telco Perspektive
• Einführung in Hadoop Ökosystem- Bekanntschaft mit allen Hadoop Tools wie Hive, Pig, SPARC –Wenn und wie sie verwendet werden, um das Problem zu lösen Big Data
• Wie Big Data zur Analyse für Analyse-Tool-Wie Business Analysis’s können ihre Schmerzpunkte der Sammlung und Analyse von Daten durch integrierte Hadoop Dashboard-Ansatz reduzieren
• Grundlegende Einführung in Insight-Analysen, Visualisierungsanalysen und Predictive-Analysen für Telco
• Customer Churn-Analytics und Big Data-how Big Data-Analytics können Customer Churn und Kundenunzufriedenheit in Telco-Case-Studien reduzieren
• Netzwerkfehler- und Servicefehleranalyse aus Netzwerkmetadata und IPDR
• Finanzanalyse - Betrug, Wastage und ROI-Schätzung aus Verkaufs- und Betriebsdaten
• Kundenaufnahme-Problem-Zielmarketing, Kundensegmentation und Cross-Sales von Verkaufsdaten
• Einführung und Zusammenfassung aller Big Data analytischen Produkte und wo sie in den analytischen Raum von Telco passen
• Schlussfolgerung - wie man Schritt für Schritt einen Ansatz zur Einführung Big Data Business Intelligence in Ihre Organisation einnehmen kann

Zielgruppe

• Netzwerkverkehr, Finanzmanager, CRM-Manager und Top-IT-Manager im Telco CIO-Büro.
• Business Analytiker in Telco
• CFO Büro-Manager / Analysten
• Operationsmanager
• QA Manager

Publikum

Wenn Sie versuchen, aus den Daten, auf die Sie Zugriff haben, einen Sinn zu machen, oder wenn Sie unstrukturierte Daten analysieren möchten, die im Internet verfügbar sind (z. B. Twitter, Linked in usw.), ist dieser Kurs für Sie.

Es richtet sich hauptsächlich an Entscheidungsträger und Personen, die entscheiden müssen, welche Daten gesammelt und welche analysiert werden sollten.

Es richtet sich nicht an Personen, die die Lösung konfigurieren. Diese Personen werden jedoch vom Gesamtüberblick profitieren.

Lieferungsmodus

Während des Kurses werden den Teilnehmern Arbeitsbeispiele von meist Open Source-Technologien vorgestellt.

Auf kurze Vorträge folgen Präsentationen und einfache Übungen der Teilnehmer

Inhalt und verwendete Software

Die gesamte verwendete Software wird jedes Mal aktualisiert, wenn der Kurs ausgeführt wird. Wir überprüfen daher die neuesten Versionen.

Es umfasst den Prozess vom Abrufen, Formatieren, Verarbeiten und Analysieren der Daten, um zu erklären, wie der Entscheidungsprozess mit maschinellem Lernen automatisiert werden kann.

R ist eine freie Open-Source-Programmiersprache für statistische Berechnungen, Datenanalysen und Grafiken. R wird von einer wachsenden Anzahl von Managern und Datenanalysten in Unternehmen und Hochschulen verwendet. R bietet eine Vielzahl von Paketen für das Data Mining.

R ist eine Open Source-freie Programmiersprache für statistische Berechnungen, Datenanalyse und Grafik R wird von einer wachsenden Zahl von Managern und Datenanalysten in Unternehmen und Hochschulen genutzt R verfügt über eine Vielzahl von Paketen für das Data Mining .

Predictive Analytics ist der Prozess der Verwendung von Datenanalysen, um Vorhersagen über die Zukunft zu treffen Dieser Prozess verwendet Daten zusammen mit Data-Mining-, Statistik- und maschinellen Lerntechniken, um ein Vorhersagemodell für die Vorhersage zukünftiger Ereignisse zu erstellen In diesem instruierten Live-Training lernen die Teilnehmer, wie sie Matlab nutzen können, um Vorhersagemodelle zu erstellen und sie auf große Beispieldatensätze anzuwenden, um zukünftige Ereignisse basierend auf den Daten vorherzusagen Am Ende dieses Trainings werden die Teilnehmer in der Lage sein: Erstellen Sie Vorhersagemodelle, um Muster in historischen und transaktionalen Daten zu analysieren Verwenden Sie Predictive Modeling, um Risiken und Chancen zu identifizieren Erstellen Sie mathematische Modelle, die wichtige Trends erfassen Verwenden Sie Daten von Geräten und Geschäftssystemen, um Verschwendung zu reduzieren, Zeit zu sparen oder Kosten zu senken Publikum Entwickler Ingenieure Domain-Experten Format des Kurses Teilvorlesung, Teildiskussion, Übungen und schwere Handsonsübungen .

Der technologische Fortschritt und die zunehmende Menge an Informationen verändern die Art und Weise, wie Strafverfolgungsmaßnahmen durchgeführt werden. Die Herausforderungen, die Big Data bringt, sind fast so gewaltig wie das Versprechen von Big Data . Effizientes Speichern von Daten ist eine dieser Herausforderungen. Effektiv zu analysieren ist eine andere.

In diesem von Lehrern geleiteten Live-Training lernen die Teilnehmer, wie sie mit Big Data Technologien umgehen, ihre Auswirkungen auf vorhandene Prozesse und Richtlinien bewerten und diese Technologien implementieren können, um kriminelle Aktivitäten zu identifizieren und Kriminalität zu verhindern. Fallstudien von Strafverfolgungsbehörden auf der ganzen Welt werden untersucht, um Einblicke in ihre Ansätze, Herausforderungen und Ergebnisse bei der Adoption zu erhalten.

Am Ende dieser Schulung können die Teilnehmer:

• Kombinieren Sie die Big Data Technologie mit herkömmlichen Datenerfassungsprozessen, um eine Story während einer Untersuchung zusammenzustellen
• Implementieren Sie industrielle Big Data Storage- und Verarbeitungslösungen für die Datenanalyse
• Erarbeitung eines Vorschlags für die Annahme der am besten geeigneten Instrumente und Verfahren zur Ermöglichung eines datengestützten Ansatzes für strafrechtliche Ermittlungen

Publikum

• Strafverfolgungsspezialisten mit technischem Hintergrund

Format des Kurses

• Teilvorlesung, Teildiskussion, Übungen und viel praktisches Üben

This classroom based training session will contain presentations and computer based examples and case study exercises to undertake.

RapidMiner ist eine Open Source Data Science-Softwareplattform für die schnelle Erstellung und Entwicklung von Anwendungsprototypen. Es enthält eine integrierte Umgebung für Datenaufbereitung, maschinelles Lernen, vertieftes Lernen, Text Mining und Predictive Analytics.

In diesem von Lehrern geführten Live-Training lernen die Teilnehmer, wie RapidMiner Studio für die Datenaufbereitung, das maschinelle Lernen und die Bereitstellung von Vorhersagemodellen verwendet wird.

Am Ende dieser Schulung können die Teilnehmer:

• Installieren und konfigurieren Sie RapidMiner
• Daten mit RapidMiner aufbereiten und visualisieren
• Validieren Sie Modelle für maschinelles Lernen
• Mashup-Daten und Erstellung von Vorhersagemodellen
• Operationalisieren Sie Predictive Analytics innerhalb eines Geschäftsprozesses
• Problembehandlung und Optimierung von RapidMiner

Publikum

• Datenwissenschaftler
• Ingenieure
• Entwickler

Format des Kurses

• Teilvorlesung, Teildiskussion, Übungen und viel praktisches Üben

Hinweis

• Um ein individuelles Training für diesen Kurs anzufordern, kontaktieren Sie uns bitte, um dies zu arrangieren.

Diese von einem Ausbilder geleitete Live-Schulung (online oder vor Ort) richtet sich an Techniker, die Modelle des maschinellen Lernens mit Algorithmen wie GLM, Deep Learning und Random Forests erstellen möchten.

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

• Installieren und konfigurieren H2O.
• Erstellen von Modellen für maschinelles Lernen mit verschiedenen gängigen Algorithmen.
• Modelle auf der Grundlage der Art der Daten und der Geschäftsanforderungen auswerten.

Dies ist eine fünftägige Einführung in Data Science und AI.

Der Kurs wird mit Beispielen und Übungen mit Python geliefert

Diese von einem Trainer geleitete Live-Schulung (online oder vor Ort) richtet sich an Marketer, die KI nutzen möchten, um ihre digitalen Marketingstrategien durch wertvolle Kundeneinblicke zu verbessern.

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

• Nutzen Sie KI-Software, um die Art und Weise zu verbessern, wie Marken mit Nutzern in Kontakt treten.
• Chatbots zur Optimierung des Nutzererlebnisses einsetzen.
• Steigern Sie die Produktivität und den Umsatz durch die Automatisierung von Aufgaben.

Diese von einem Trainer geleitete Live-Schulung (online oder vor Ort) richtet sich an Manager und Führungskräfte, die die Grundlagen der künstlichen Intelligenz kennenlernen und KI-Projekte für ihr Unternehmen leiten möchten.

Am Ende dieser Schulung werden die Teilnehmer in der Lage sein, KI auf technischer Ebene zu verstehen und die Daten und Ressourcen ihrer Organisation strategisch zu nutzen, um KI-Projekte erfolgreich zu verwalten.

Diese von einem Ausbilder geleitete Live-Schulung (online oder vor Ort) richtet sich an Ingenieure, die Roboter mit grundlegenden KI-Methoden programmieren und erstellen möchten.

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

• Einführung von Filtern (Kalman- und Partikelfilter), die es dem Roboter ermöglichen, sich bewegende Objekte in seiner Umgebung zu lokalisieren.
• Suchalgorithmen und Bewegungsplanung implementieren.
• Implementieren Sie PID-Steuerungen, um die Bewegung eines Roboters innerhalb einer Umgebung zu regulieren.
• Implementieren von SLAM-Algorithmen, die es einem Roboter ermöglichen, eine unbekannte Umgebung zu erfassen.

Dieses von einem Lehrer geleitete Live-Training in Deutschland (online oder vor Ort) richtet sich an Fachleute, die das Konzept der KI erlernen und verstehen möchten und wie man sie effektiv und verantwortungsbewusst nutzt.

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

Lernen Sie das Konzept von Artificial Intelligence (AI). Verstehen Sie die Grenzen und Gefahren der KI und setzen Sie sie verantwortungsvoll ein. Erfahren Sie, wie Sie KI in realen Szenarien effektiv einsetzen können.

In dieser von einem Ausbilder geleiteten Live-Schulung (online oder vor Ort) lernen die Teilnehmer die verschiedenen Technologien, Frameworks und Techniken für die Programmierung unterschiedlicher Robotertypen kennen, die im Bereich der Nukleartechnik und der Umweltsysteme eingesetzt werden.

Der 6-wöchige Kurs findet an 5 Tagen pro Woche statt. Jeder Tag dauert 4 Stunden und besteht aus Vorträgen, Diskussionen und praktischer Roboterentwicklung in einer Live-Laborumgebung. Die Teilnehmer werden verschiedene reale Projekte durchführen, die für ihre Arbeit relevant sind, um ihr erworbenes Wissen in der Praxis anzuwenden.

Die Zielhardware für diesen Kurs wird mit einer Simulationssoftware in 3D simuliert. Das ROS (Robot Operating System) Open-Source-Framework, C++ und Python werden für die Programmierung der Roboter verwendet.

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

• Verstehen der Schlüsselkonzepte der Robotertechnik
• Das Zusammenspiel von Software und Hardware in einem Robotersystem verstehen und steuern können.
• Verstehen und Implementieren der Softwarekomponenten, die der Robotik zugrunde liegen.
• Bau und Betrieb eines simulierten mechanischen Roboters, der sehen, fühlen, verarbeiten, navigieren und mit Menschen durch Sprache interagieren kann.
• Verstehen der notwendigen Elemente der künstlichen Intelligenz (maschinelles Lernen, Deep Learning, etc.), die für den Bau eines intelligenten Roboters anwendbar sind.
• Implementierung von Filtern (Kalman und Partikel), um den Roboter in die Lage zu versetzen, sich bewegende Objekte in seiner Umgebung zu lokalisieren.
• Implementierung von Suchalgorithmen und Bewegungsplanung.
• Implementierung von PID-Steuerungen, um die Bewegung eines Roboters innerhalb einer Umgebung zu regulieren.
• Implementieren Sie SLAM-Algorithmen, um einen Roboter in die Lage zu versetzen, eine unbekannte Umgebung zu erfassen.
• Erweitern Sie die Fähigkeit eines Roboters, komplexe Aufgaben durch Deep Learning auszuführen.
• Test und Fehlerbehebung eines Roboters in realistischen Szenarien.