Курс за обучение по DataRobot

В това водено от инструктор обучение на живо в България участниците ще научат нагласата, с която да подходят Big Data към технологиите, да оценят тяхното въздействие върху съществуващите процеси и политики и да внедрят тези технологии с цел идентифициране на престъпна дейност и предотвратяване на престъпления. Ще бъдат разгледани казуси от правоприлагащи организации по целия свят, за да се получи представа за техните подходи за осиновяване, предизвикателства и резултати.

До края на това обучение участниците ще могат:

• Комбинирайте Big Data технологията с традиционните процеси за събиране на данни, за да съставите една история по време на разследване.
• Внедрете индустриални решения за съхранение и обработка на големи данни за анализ на данни.
• Подгответе предложение за приемане на най-адекватните инструменти и процеси за позволяване на основан на данни подход към наказателното разследване.

Публика

Ако се опитвате да разберете смисъла на данните, до които имате достъп, или искате да анализирате неструктурирани данни, налични в мрежата (като Twitter, Linked in и т.н.), този курс е за вас.

Той е насочен най-вече към вземащите решения и хората, които трябва да изберат кои данни си струва да се събират и кои да се анализират.

Не е насочен към хората, които конфигурират решението, но тези хора ще се възползват от общата картина.

Режим на доставка

По време на курса на делегатите ще бъдат представени работещи примери за предимно технологии с отворен код.

Кратки лекции ще бъдат последвани от презентации и прости упражнения от участниците

Използвано съдържание и софтуер

Целият използван софтуер се актуализира при всяко провеждане на курса, така че проверяваме възможно най-новите версии.

Той обхваща процеса от получаване, форматиране, обработка и анализ на данните, за да обясни как да автоматизирате процеса на вземане на решения с машинно обучение.

Товато инструкторско обучение в живо режим (онлайн или на място) е направено към разработчици на среден ниво, които искат да създават приложения с изкуствен интелигентен подход, използващи предиктивна аналитика и генеративни модели.

До края на това обучение участниците ще могат да:

• Разберат основите на предиктивната ИИ и генеративни модели.
• Използват ИИ-базирани инструменти за предиктивно кодиране, прогнозиране и автоматизация.
• Въвеждат LLMs (големи езикови модели) и трансформери за генерация на текст и код.
• Прилагат прогнозиране на временни редове и препоръки, базирани на ИИ.
• Развиват и подреждат ИИ-модели за реални приложения.
• Оценяват етичните аспекти и добрите практики при развертането на ИИ.

Този курс, воден от инструктор (онлайн или на място), е предназначен за IT професионалисти на начално ниво, които искат да разберат основните концепции на Предсказателна AI.

До края на този курс участниците ще могат да:

• Разберат основните концепции на Предсказателна AI и нейните приложения.
• Събират, почистват и подготвят данни за предсказателен анализ.
• Разглеждат и визуализират данни, за да открият инсайти.
• Създават основни статистически модели, за да правят предсказания.
• Оценяват работата на предсказателните модели.
• Прилагат концепциите на Предсказателна AI в реални сценарии.

R е безплатен език за програмиране с отворен код за статистически изчисления, анализ на данни и графики. R се използва от нарастващ брой мениджъри и анализатори на данни в корпорации и академични среди. R има голямо разнообразие от пакети за извличане на данни.

Прогнозното анализиране е процесът на използването на данни за анализ, за да се направят прогнози относно бъдещето. Този процес използва данни, както и методи от минаване през данни (data mining), статистика и машинно обучение, за да се създаде прогнозен модел за предвиждане на бъдещите събития.

В това водено от инструктор обучение, участниците ще научат как да използват Matlab за създаване на прогнозни модели и прилагането им върху големи набори данни, за да предвичават бъдещи събития според данните.

По края на обучението участниците ще могат:

• Създаване на прогнозни модели за анализиране на модели в исторически и трансакционни данни
• Използване на прогнозно моделиране за идентифициране на рискове и възможности
• Създаване на математически модели, които разкриват важни тенденции
• Използване на данни от устройства и бизнес системи за намаляване на отпадъците, спестяване на време или снемане на разходите

Публика

• Разработчици
• Инженери
• Експерти в конкретни области (домейнови експерти)

Формат на курса

• Част лекция, част дискусия, упражнения и много praktični упражнения

Товата обучение с инструктор, провеждащо се в България (онлайн или на място), е направено за професионалисти в областта на данните с среден ниво, които искат да прилагат техники за машинно обучение за решение на бизнес проблеми, базирани на данни, включително прогнозиране на продажби и предсказателно моделиране с помощта на нейронни мрежи.

След завършването на това обучение, участниците ще могат да:

• Разберат основните концепции и видове машинно обучение.
• Прилагат ключови алгоритми за класификация, регресия, кластеризация и асоциационен анализ.
• Извършват експлоративен анализ на данните и подготовка на данните с помощта на Python.
• Използват нейронни мрежи за задачи на нелинейно моделиране.
• Въвеждат предсказателно анализиране за бизнес прогнозиране, включително данни за продажби.
• Оценяват и оптимизират изпълнението на моделите с помощта на визуални и статистически техники.

Този курс с инструктор, провеждан на живо (онлайн или на място), е предназначен за DevOps професионалисти на средно ниво, които искат да интегрират предиктивна AI в своите DevOps практики.

По края на този курс участниците ще бъдат способни да:

• Имплементират предиктивни аналитични модели за предвиждане и разрешаване на предизвикателства в DevOps пайплайн.
• Използват AI-движени инструменти за подобрено мониторинг и операции.
• Прилагат техники за машинно обучение за подобряване на софтуерни доставящи работни процеси.
• Проектират AI стратегии за пролактивно разрешаване на проблеми и оптимизация.
• Навигацират етичните разбирания за използването на AI в DevOps.

R е свободен и отворен за разработка програмен език за статистически изчисления, анализ на данни и графики. R се използва от все по-голям брой мениджъри и аналитици на данни в корпорациите и академичните среди. R има широка гама пакети за минеране на данни.

RapidMiner е софтуерна платформа за научни данни с отворен код за бързо създаване и разработка на прототипи на приложения. Той включва интегрирана среда за подготовка на данни, машинно обучение, задълбочено обучение, копаене на текст и прогнозен анализ.

В това обучение на живо, ръководено от инструктор, участниците ще се научат как да използват RapidMiner Studio за подготовка на данни, машинно обучение и внедряване на предсказуем модел.

До края на това обучение участниците ще могат:

• Инсталирайте и конфигурирайте RapidMiner
• Подгответе и визуализирайте данни с RapidMiner
• Валидирайте модели за машинно обучение
• Комбиниране на данни и създаване на прогнозни модели
• Операционализиране на прогнозния анализ в рамките на бизнес процес
• Отстраняване на неизправности и оптимизиране RapidMiner

Публика

• Учени по данни
• Инженери
• Разработчици

Формат на курса

• Част лекция, част дискусия, упражнения и тежка практическа практика

Забележка

• За да поискате персонализирано обучение за този курс, моля свържете се с нас, за да уговорим.

Това обучение, водено от инструктор (онлайн или на място), е предназначено за аналитици, изследователи и професионалисти на начално до средно ниво, които искат да използват SPSS за подготвяне на данни, статистически анализи и прогнозиране.