Predictive Analytics Schulungen in Frankfurt am Main

Dieses von einem Trainer geleitete Live-Seminar in Frankfurt am Main (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.

Dieser von einem Trainer geleitete Live-Kurs in Frankfurt am Main (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 durchgeführte Live-Ausbildung in Frankfurt am Main (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.

Dieses von einem Lehrer geleitete Live-Training in Frankfurt am Main (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.

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 Frankfurt am Main 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 Frankfurt am Main (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 quelloffene, kostenlose Programmiersprache für statistische Berechnungen, Datenanalyse und Grafiken. R wird von einer wachsenden Anzahl von Managern und Datenanalysten innerhalb von Unternehmen und Hochschulen verwendet. R verfügt über eine große Auswahl an Paketen zur Datenanalyse.

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.