Predictive Analytics Schulungen in Dresden

Diese von einem Trainer geleitete Live-Schulung in Dresden (online oder vor Ort) richtet sich an Entwickler auf mittlerem Niveau, die KI-gestützte Anwendungen mit Hilfe von prädiktiven Analysen und generativen Modellen erstellen möchten. Am Ende dieser Schulung werden die Teilnehmer in der Lage sein:

• die Grundlagen von prädiktiver KI und generativen Modellen zu verstehen.
• KI-gestützte Tools für prädiktive Kodierung, Vorhersage und Automatisierung zu nutzen.
• LLMs (Large Language Models) und Transformatoren für die Text- und Codegenerierung zu implementieren.
• Anwendung von Zeitreihenprognosen und KI-basierten Empfehlungen.
• Entwicklung und Feinabstimmung von KI-Modellen für reale Anwendungen.
• Bewertung ethischer Überlegungen und bewährter Praktiken beim Einsatz von KI.

Dieser von einem Trainer geleitete Live-Kurs in Dresden (online oder vor Ort) richtet sich an fortgeschrittene Datenprofis, die maschinelles Lernen auf datengetriebene Geschäftsaufgaben wie Verkaufsprognose und prädiktive Modellierung mit neuronalen Netzen anwenden möchten.Am Ende des Kurses werden die Teilnehmer in der Lage sein:

• Die Kernkonzepte und Arten des maschinellen Lernens zu verstehen.
• Kerne Algorithmen für Klassifizierung, Regression, Clustering und Assoziationsanalyse anzuwenden.
• Explorative Datenanalyse und Datenvorbereitung mit Python durchzuführen.
• Neuronale Netze für nichtlineare Modellierungsaufgaben zu nutzen.
• Prädiktive Analytik zur Geschäftsprognose, einschließlich Verkaufsdaten, umzusetzen.
• Modellleistung mit visuellen und statistischen Techniken zu bewerten und zu optimieren.

Diese von einem Trainer geleitete Live-Schulung in Dresden (online oder vor Ort) richtet sich an IT-Anfänger, die die Grundlagen der prädiktiven KI kennenlernen möchten. Am Ende dieser Schulung werden die Teilnehmer in der Lage sein:

• Die Kernkonzepte von Predictive AI und ihre Anwendungen zu verstehen.
• Daten für die prädiktive Analyse sammeln, bereinigen und vorverarbeiten.
• Daten zu erforschen und zu visualisieren, um Erkenntnisse zu gewinnen.
• Grundlegende statistische Modelle zu erstellen, um Vorhersagen zu treffen.
• Bewertung der Leistung von Vorhersagemodellen.
• Anwendung von Predictive AI-Konzepten auf reale Szenarien.

Diese von einem Trainer geleitete Live-Schulung in Dresden (online oder vor Ort) richtet sich an fortgeschrittene DevOps-Fachleute, die prädiktive KI in ihre DevOps-Praxis integrieren möchten. Am Ende dieser Schulung werden die Teilnehmer in der Lage sein:

• Predictive-Analytics-Modelle zur Vorhersage und Lösung von Herausforderungen in der DevOps-Pipeline zu implementieren.
• KI-gesteuerte Tools für eine verbesserte Überwachung und den Betrieb zu nutzen.
• Techniken des maschinellen Lernens anwenden, um die Arbeitsabläufe bei der Softwarebereitstellung zu verbessern.
• Entwurf von KI-Strategien für die proaktive Problemlösung und Optimierung.
• Sich mit den ethischen Aspekten des Einsatzes von KI in DevOps auseinandersetzen.

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

In dieser von einem Ausbilder geleiteten Live-Schulung in Dresden 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.

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.

Diese von einem Trainer geleitete Live-Schulung in Dresden (online oder vor Ort) richtet sich an Datenwissenschaftler und Datenanalysten, die Vorhersagemodelle mit den Funktionen des maschinellen Lernens von DataRobot automatisieren, bewerten und verwalten möchten. Am Ende dieser Schulung werden die Teilnehmer in der Lage sein,:

• Datensätze in DataRobot zu laden, um Daten zu analysieren, zu bewerten und ihre Qualität zu prüfen.
• Modelle erstellen und trainieren, um wichtige Variablen zu identifizieren und Vorhersageziele zu erreichen.
• Modelle zu interpretieren, um wertvolle Erkenntnisse zu gewinnen, die für Geschäftsentscheidungen nützlich sind.
• Modelle zu überwachen und zu verwalten, um eine optimierte Vorhersageleistung zu erhalten.

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 .

Unter Predictive Analytics versteht man den Prozess der Datenanalyse zur Erstellung von Zukunftsprognosen. Bei diesem Prozess werden Daten zusammen mit Data Mining, Statistik und Techniken des maschinellen Lernens verwendet, um ein Vorhersagemodell für die Prognose zukünftiger Ereignisse zu erstellen. In dieser von einem Kursleiter geleiteten Live-Schulung lernen die Teilnehmer, wie man mit Matlab Vorhersagemodelle erstellt und diese auf große Beispieldatensätze anwendet, um zukünftige Ereignisse auf der Grundlage der Daten vorherzusagen. Am Ende dieses Kurses werden die Teilnehmer in der Lage sein

• Vorhersagemodelle zu erstellen, um Muster in historischen und transaktionalen Daten zu analysieren
• Mit Hilfe von Prognosemodellen Risiken und Chancen zu erkennen
• mathematische Modelle zu erstellen, die wichtige Trends erfassen
• Daten von Geräten und Geschäftssystemen zu nutzen, um Verschwendung zu reduzieren, Zeit zu sparen oder Kosten zu senken

Zielgruppe

• Entwickler
• Ingenieure
• Fachexperten

Format des Kurses

• Teilweise Vorlesung, teilweise Diskussion, Übungen und umfangreiche praktische Übungen

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 quelloffene Data-Science-Softwareplattform für Rapid Application Prototyping und Entwicklung. Sie umfasst eine integrierte Umgebung für Datenaufbereitung, maschinelles Lernen, Deep Learning, Text Mining und prädiktive Analysen. In dieser von einem Trainer geleiteten Live-Schulung lernen die Teilnehmer, wie sie RapidMiner Studio für die Datenaufbereitung, das maschinelle Lernen und die Bereitstellung von Vorhersagemodellen nutzen können. Am Ende dieser Schulung werden die Teilnehmer in der Lage sein

• Installieren und Konfigurieren von RapidMiner
• Daten mit RapidMiner aufbereiten und visualisieren
• Modelle für maschinelles Lernen zu validieren
• Daten zu mischen und Vorhersagemodelle zu erstellen
• Predictive Analytics innerhalb eines Geschäftsprozesses zu operationalisieren
• Fehlerbehebung und Optimierung RapidMiner

Zielgruppe

• Datenwissenschaftler
• Ingenieure
• Entwickler

Format des Kurses

• Teilweise Vorlesung, teilweise Diskussion, Übungen und umfangreiche praktische Übungen

Hinweis

• Wenn Sie eine maßgeschneiderte Schulung für diesen Kurs wünschen, nehmen Sie bitte Kontakt mit uns auf, um dies zu vereinbaren.