Data Science essential for Marketing/Sales professionals Schulung

Dieses von einem Trainer geleitete Live-Training (online oder vor Ort) richtet sich an Datenwissenschaftler und Entwickler, die Data Science erlernen und ihre Karriere mit Kaggle aufbauen möchten.

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

• Lernen Sie etwas über Datenwissenschaft und maschinelles Lernen.
• Erforschen Sie die Datenanalyse.
• Lernen Sie über Kaggle und wie es funktioniert.

Diese von einem Dozenten geleitete Live-Schulung (online oder vor Ort) richtet sich an Datenwissenschaftler und -entwickler, die Modin verwenden möchten, um parallele Berechnungen mit Pandas für eine schnellere Datenanalyse zu erstellen und zu implementieren.

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

• Die notwendige Umgebung einrichten, um mit der Entwicklung von Pandas Workflows in großem Umfang mit Modin zu beginnen.
• Verstehen Sie die Funktionen, die Architektur und die Vorteile von Modin.
• Kennen Sie die Unterschiede zwischen Modin, Dask und Ray.
• Mit Modin Pandas Operationen schneller durchführen.
• Implementieren Sie die gesamte Pandas API und Funktionen.

Diese von einem Trainer geleitete Live-Schulung (online oder vor Ort) richtet sich an Datenwissenschaftler und Entwickler, die mit RAPIDS GPU-beschleunigte Datenpipelines, Workflows und Visualisierungen erstellen und dabei Algorithmen für maschinelles Lernen wie XGBoost, cuML usw. anwenden möchten.

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

• Einrichten der erforderlichen Entwicklungsumgebung zur Erstellung von Datenmodellen mit NVIDIA RAPIDS.
• Verstehen Sie die Funktionen, Komponenten und Vorteile von RAPIDS.
• Grafikprozessoren zur Beschleunigung von End-to-End-Daten- und Analysepipelines nutzen.
• Implementieren Sie GPU-beschleunigte Datenaufbereitung und ETL mit cuDF und Apache Arrow.
• Lernen Sie, wie man maschinelle Lernaufgaben mit XGBoost und cuML-Algorithmen durchführt.
• Erstellen Sie Datenvisualisierungen und führen Sie Graphanalysen mit cuXfilter und cuGraph durch.

Diese von einem Dozenten geleitete Live-Schulung (online oder vor Ort) richtet sich an Datenwissenschaftler, die das Anaconda-Ökosystem zur Erfassung, Verwaltung und Bereitstellung von Paketen und Datenanalyse-Workflows auf einer einzigen Plattform nutzen möchten.

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

• Installieren und Konfigurieren von Anaconda-Komponenten und -Bibliotheken.
• Die Kernkonzepte, Funktionen und Vorteile von Anaconda verstehen.
• Pakete, Umgebungen und Kanäle mit dem Anaconda Navigator verwalten.
• Conda, R und Python-Pakete für Data Science und maschinelles Lernen nutzen.
• Lernen Sie einige praktische Anwendungsfälle und Techniken für die Verwaltung mehrerer Datenumgebungen kennen.

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

Big Data sind Datenmengen, die so umfangreich und komplex sind, dass herkömmliche Anwendungssoftware für die Datenverarbeitung nicht ausreicht, um mit ihnen umzugehen. Zu den großen Datenherausforderungen gehören Datenerfassung, Datenspeicherung, Datenanalyse, Suche, Freigabe, Übertragung, Visualisierung, Abfrage, Aktualisierung und Datenschutz.

Im ersten Teil dieser Schulung behandeln wir die Grundlagen von MATLAB und seine Funktion als Sprache und Plattform. Dazu gehört eine Einführung in die MATLAB-Syntax, Arrays und Matrizen, Datenvisualisierung, Skriptentwicklung und objektorientierte Prinzipien.

Im zweiten Teil wird gezeigt, wie MATLAB für Data Mining, maschinelles Lernen und prädiktive Analysen verwendet werden kann. Um den Teilnehmern eine klare und praktische Perspektive des Ansatzes und der Leistungsfähigkeit von MATLAB zu vermitteln, ziehen wir Vergleiche zwischen der Verwendung von MATLAB und der Verwendung anderer Tools wie Tabellenkalkulationen, C, C++ und Visual Basic.

Im dritten Teil der Schulung lernen die Teilnehmer, wie sie ihre Arbeit durch Automatisierung der Datenverarbeitung und Berichterstellung rationalisieren können.

Während des gesamten Kurses werden die Teilnehmer die erlernten Ideen durch praktische Übungen in einer Laborumgebung in die Praxis umsetzen. Am Ende des Kurses werden die Teilnehmer die Möglichkeiten von MATLAB genau kennen und in der Lage sein, sie zur Lösung realer Data-Science-Probleme sowie zur Rationalisierung ihrer Arbeit durch Automatisierung einzusetzen.

Während des gesamten Kurses werden Beurteilungen durchgeführt, um den Fortschritt zu messen.

Format des Kurses

• Der Kurs umfasst theoretische und praktische Übungen, einschließlich Falldiskussionen, Code-Beispielen und praktischer Implementierung.

Hinweis

• Die praktischen Übungen werden auf der Grundlage von vorab vereinbarten Musterdatenberichten durchgeführt. Wenn Sie spezielle Anforderungen haben, kontaktieren Sie uns bitte, um dies zu vereinbaren.

Jupyter ist eine webbasierte, interaktive Open-Source-IDE und Rechenumgebung.

Diese von einem Ausbilder geleitete Live-Schulung (online oder vor Ort) führt in die Idee der kollaborativen Entwicklung in der Datenwissenschaft ein und zeigt, wie man Jupyter verwendet, um den "Lebenszyklus einer Berechnungsidee" zu verfolgen und als Team daran teilzunehmen. Sie führt die Teilnehmer durch die Erstellung eines Beispielprojekts der Datenwissenschaft, das auf dem Jupyter-Ökosystem basiert.

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

• Jupyter zu installieren und zu konfigurieren, einschließlich der Erstellung und Integration eines Team-Repositorys auf Git.
• Jupyter-Funktionen wie Erweiterungen, interaktive Widgets, Mehrbenutzermodus und mehr zu nutzen, um die Zusammenarbeit an Projekten zu ermöglichen.
• Erstellen, teilen und organisieren Sie Jupyter Notebooks mit Teammitgliedern.
• Wählen Sie aus Scala, Python, R, um Code gegen Big-Data-Systeme wie Apache Spark zu schreiben und auszuführen, alles über die Jupyter-Schnittstelle.

Format des Kurses

• Interaktive Vorlesung und Diskussion.
• Viele Übungen und Praxis.
• Praktische Umsetzung in einer Live-Laborumgebung.

Optionen zur Kursanpassung

• Das Jupyter Notebook unterstützt über 40 Sprachen, einschließlich R, Python, Scala, Julia, etc. Wenn Sie diesen Kurs an die Sprache(n) Ihrer Wahl anpassen möchten, nehmen Sie bitte Kontakt mit uns auf.

Data Science ist die Anwendung von statistischer Analyse, maschinellem Lernen, Datenvisualisierung und Programmierung zum Verständnis und zur Interpretation von realen Daten F # ist eine gut geeignete Programmiersprache für Data Science, da es effiziente Ausführung, REPL-Skripting, leistungsfähige Bibliotheken und skalierbare Datenintegration kombiniert In diesem instruierten Live-Training lernen die Teilnehmer, wie sie mit F # eine Reihe von realen datenwissenschaftlichen Problemen lösen können Am Ende dieses Trainings werden die Teilnehmer in der Lage sein: Verwenden Sie die integrierten Data Science-Pakete von F # Verwenden Sie F # für die Zusammenarbeit mit anderen Sprachen und Plattformen, einschließlich Excel, R, Matlab und Python Verwenden Sie das Deedle-Paket, um Zeitreihenprobleme zu lösen Führen Sie eine erweiterte Analyse mit minimalen Zeilen des Produktionsqualitätscodes durch Verstehen Sie, wie funktionale Programmierung für wissenschaftliche und Big-Data-Berechnungen geeignet ist Zugriff und Visualisierung von Daten mit F # Wenden Sie F # für maschinelles Lernen an Entdecken Sie Lösungen für Probleme in Bereichen wie Business Intelligence und Social Gaming Publikum Entwickler Datenwissenschaftler Format des Kurses Teilvorlesung, Teildiskussion, Übungen und schwere Handsonsübungen .

Python ist eine Programmiersprache, die in der Finanzbranche große Popularität erlangt hat. Angenommen von den größten Investmentbanken und Hedgefonds, wird es verwendet, um eine breite Palette von Finanzanwendungen aufzubauen, die von Kernhandelsprogrammen bis hin zu Risikomanagementsystemen reichen.

In diesem von Lehrern geleiteten Live-Training lernen die Teilnehmer, wie sie mit Python praktische Anwendungen zur Lösung einer Reihe spezifischer finanzbezogener Probleme entwickeln.

Am Ende dieser Schulung können die Teilnehmer:

• Verstehen Sie die Grundlagen der Programmiersprache Python
• Laden Sie die besten Entwicklungstools zum Erstellen von Finanzanwendungen in Python herunter, installieren Sie sie und warten Sie sie
• Auswählen und Verwenden der am besten geeigneten Python Pakete und Programmiertechniken zum Organisieren, Visualisieren und Analysieren von Finanzdaten aus verschiedenen Quellen (CSV, Excel , Datenbanken, Web usw.)
• Erstellen Sie Anwendungen, die Probleme in Bezug auf Asset Allocation, Risikoanalyse, Anlageperformance und mehr lösen
• Problembehandlung, Integration, Bereitstellung und Optimierung einer Python Anwendung

Publikum

• Entwickler
• Analysten
• Quants

Format des Kurses

• Teilvorlesung, Teildiskussion, Übungen und viel praktisches Üben

Hinweis

• Diese Schulung soll Lösungen für einige der Hauptprobleme bieten, mit denen Finanzfachleute konfrontiert sind. Wenn Sie jedoch ein bestimmtes Thema, Werkzeug oder eine bestimmte Technik haben, die Sie anhängen oder weiter ausarbeiten möchten, kontaktieren Sie uns bitte, um dies zu arrangieren.

Dieser Kurs richtet sich an Marketing Vertriebsprofis, die tiefer in die Anwendung von Data Science im Marketing/Vertrieb einsteigen möchten. Der Kurs bietet eine detaillierte Abdeckung verschiedener datenwissenschaftlicher Techniken, die für „Upsale“, „Cross-Sale“, Marktsegmentierung, Branding und CLV verwendet werden.

Unterschied zwischen Marketing und Vertrieb – Wie unterscheiden sich Vertrieb und Marketing?

In sehr einfachen Worten kann Verkauf als ein Prozess bezeichnet werden, der sich auf Einzelpersonen oder kleine Gruppen konzentriert oder darauf abzielt. Marketing hingegen richtet sich an eine größere Gruppe bzw. die breite Öffentlichkeit. Marketing umfasst Forschung (Identifizierung der Bedürfnisse des Kunden), Entwicklung von Produkten (Herstellung innovativer Produkte) und Werbung für das Produkt (durch Werbung) sowie die Schaffung eines Bewusstseins für das Produkt bei den Verbrauchern. Marketing bedeutet also die Generierung von Leads oder Interessenten. Sobald das Produkt auf dem Markt ist, ist es die Aufgabe des Verkäufers, den Kunden zum Kauf des Produkts zu bewegen. Beim Verkauf geht es darum, Leads oder Interessenten in Käufe und Bestellungen umzuwandeln, während das Marketing auf längere Fristen abzielt, bezieht sich der Verkauf auf kürzere Ziele.

In dieser Präsenzschulung werden Tools für maschinelles Lernen mit (empfohlen) Python erkundet. Die Teilnehmer werden computerbasierte Beispiele und Fallstudienübungen durchführen.

Diese klassenzimmerbasierte Schulungssitzung enthält Präsentationen und Fragen- und Antwortsitzungen

Teilnehmer, die diese Schulung absolvieren, erhalten ein praxisnahes Verständnis von Data Science und den damit verbundenen Technologien, Methoden und Tools Die Teilnehmer haben die Möglichkeit, dieses Wissen durch praktische Übungen in die Praxis umzusetzen Gruppeninteraktion und Instructor Feedback sind ein wichtiger Bestandteil der Klasse Der Kurs beginnt mit einer Einführung in elementare Konzepte von Data Science und führt dann zu den Werkzeugen und Methoden, die in Data Science verwendet werden Publikum Entwickler Technische Analysten IT-Berater Format des Kurses Teilvorlesung, Teildiskussion, Übungen und schwere Handsonsübungen Hinweis Um ein maßgeschneidertes Training für diesen Kurs anzufordern, kontaktieren Sie uns bitte, um zu vereinbaren .

Der Trainingskurs wird den Teilnehmern helfen, sich für Web Application Development mit Python Programming mit Data Analytics vorzubereiten. Eine solche Datenvisualisierung ist ein großartiges Werkzeug für Top Management in der Entscheidungsfindung.