Lokale, instruktorierte Live-Trainingsseminare von Predictive Analytics demonstrieren anhand praktischer Übungen, wie mit verschiedenen Tools Vorhersagemodelle erstellt und auf große Beispieldatensätze angewendet werden können, um zukünftige Ereignisse basierend auf den Daten vorherzusagen Predictive Analytics Training ist als "Live-Training vor Ort" oder "Remote-Live-Training" verfügbar Onsite Live Training kann vor Ort bei Kunden durchgeführt werden Deutschland oder in NobleProg Corporate Trainingszentren in Deutschland Remote-Live-Training wird über einen interaktiven Remote-Desktop durchgeführt NobleProg Ihr lokaler Trainingsanbieter.
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Erfahrungsberichte
★★★★★
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Er war sehr informativ und hilfsbereit.
Pratheep Ravy
Kurs: Predictive Modelling with R
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Bereich des Materials
Maciej Jonczyk
Kurs: From Data to Decision with Big Data and Predictive Analytics
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Systematisierung von Wissen im Bereich ML
Orange Polska
Kurs: From Data to Decision with Big Data and Predictive Analytics
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Richard's Trainingsstil hielt es interessant, die Beispiele aus der realen Welt halfen, die Konzepte nach Hause zu bringen.
Jamie Martin-Royle - NBrown Group
Kurs: From Data to Decision with Big Data and Predictive Analytics
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Der Inhalt, wie ich es sehr interessant fand und denke, dass es mir in meinem letzten Jahr an der Universität helfen würde.
Krishan Mistry - NBrown Group
Kurs: From Data to Decision with Big Data and Predictive Analytics
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Die Angelegenheit war gut präsentiert und ordentlich.
Marylin Houle - Ivanhoe Cambridge
Kurs: Introduction to R with Time Series Analysis
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Die Remote-Klassenzimmer-Einstellung funktionierte sehr gut
Trimac Management Services LP
Kurs: Introduction to R with Time Series Analysis
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Good detail on what R is used for and how to start using it right away
Hoss Shenassa - Trimac Management Services LP
Kurs: Introduction to R with Time Series Analysis
The many practical examples / assignments that we went through were great. For me, I learn better by seeing examples and applying them elsewhere. The use of real data and applying what was taught against it was extremely valuable. Michaels PowerPoint presentations and his ability to work through each solution was invaluable.
H2O ist eine Open Source Predictive Analytics-Plattform. Es unterstützt R, Python , Scala , Java und REST.
Dieses von Lehrern geleitete Live-Training (vor Ort oder per Fernzugriff) richtet sich an technische Personen, die Modelle für maschinelles Lernen mit Algorithmen wie GLM, Deep Learning und Random Forests erstellen möchten.
Am Ende dieser Schulung können die Teilnehmer:
- Installieren und konfigurieren Sie H2O . - Erstellen Sie Modelle für maschinelles Lernen mit verschiedenen gängigen Algorithmen. - Bewerten Sie Modelle basierend auf der Art der Daten und den Geschäftsanforderungen.
Format des Kurses
- Interaktiver Vortrag und Diskussion. - Viele Übungen und Übungen. - Praktische Implementierung in einer Live-Laborumgebung.
Anpassungsoptionen für den Kurs
- Um ein individuelles Training für diesen Kurs anzufordern, kontaktieren Sie uns bitte, um dies zu arrangieren. - Um mehr über H2O zu erfahren, besuchen Sie bitte: https://www.h2o.ai/
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
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 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 .
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.
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.
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