Курс за обучение по Предсказуемо моделиране с R

Преглед

Communication доставчиците на услуги (CSP) се сблъскват с натиск, за да намалят разходите и да максимизират средния доход на потребител (ARPU), като същевременно осигуряват отличен клиентски опит, но обемите на данните продължават да растат. Глобален мобилен трафик на данни ще расте с комбиниран годишен темп на растеж (CAGR) от 78% до 2016 г., достигайки 10,8 екзабит на месец.

Междувременно CSPs генерират големи обеми данни, включително записи за подробности за обаждания (CDR), данни за мрежата и данни за клиентите. Компаниите, които напълно експлоатират тези данни, получават конкурентен ръб. Според неотдавнашно проучване на The Economist Intelligence Unit, компаниите, които използват вземане на решения, насочени към данни, получават 5-6% увеличение на производителността. Въпреки това 53% от компаниите използват само половината от ценните си данни, а една четвърт от анкетираните отбелязват, че огромни количества полезни данни са пропуснати. Обемът на данните е толкова висок, че ръчното анализиране е невъзможно и повечето софтуерни системи могат да се запазят, което води до пренебрегване или пренебрегване на ценни данни.

С Big Data & Analytics’ високоскоростен, скалиращ софтуер за големи данни, CSPs могат да минат всичките си данни за по-добро вземане на решения в по-малко време. Различни Big Data продукти и техники осигуряват крайно-на-крайната софтуерна платформа за събиране, подготовка, анализ и представяне на увид от големите данни. Областите на приложенията включват мониторинг на мрежовата ефективност, откриване на измами, откриване на клиентите и анализ на кредитния риск. Big Data & Продукти за анализ мащаб за обработка на терабити от данни, но изпълнението на такива инструменти изисква нов вид на база данни на облака система като Hadoop или масивен мащаб паралелен компютър процесор ( KPU и т.н.)

Този курс работи върху Big Data BI за Telco обхваща всички възникващи нови области, в които CSP инвестират за увеличаване на производителността и отваряне на нов бизнес поток на приходи. Курсът ще осигури пълен 360 градуса поглед върху Big Data BI в Telco, така че вземащите решения и мениджърите могат да имат много широк и цялостен преглед на възможностите на Big Data BI в Telco за производителност и печалби.

Цели на курса

Основната цел на курса е да се въведат нови Big Data бизнес интелигентни техники в 4 сектори на Telecom Business (Marketing / продажби, мрежови операции, финансови операции и взаимоотношения с клиентите Management). Студентите ще бъдат поканени да следват:

• Въведение в Big Data-което е 4Vs (обем, скорост, разнообразие и вертикалност) в Big Data- Генерация, екстракция и управление от перспектива на Telco
• Как Big Data анализът се различава от наследствения анализ на данните
• Вътрешно оправдание на Big Data -Telco перспектива
• Въведение в Hadoop Екосистема- запознаване с всички Hadoop инструменти като Hive, Pig, SPARC –кога и как те се използват за решаване на проблема Big Data
• Как Big Data е извлечен за анализ за аналитичен инструмент-как Business Analysis’s могат да намалят техните точки на болка на събиране и анализ на данни чрез интегриран Hadoop подход на таблата
• Основно въведение в анализа на Insight, анализа на визуализацията и прогнозната анализа за Telco
• Анализът на клиента и Big Data-как Big Data анализът могат да намалят недоволството на клиента и недоволството на клиента в изследванията на Telco-каса
• Анализ на мрежови неуспехи и сервизни неуспехи от мрежови метаданни и IPDR
• Финансов анализ - измама, измама и оценка на ROI от продажбите и оперативните данни
• Проблеми с закупуването на клиенти-Целена маркетинг, сегментация на клиентите и кръстопродажба от данни за продажбите
• Въведение и обобщение на всички Big Data аналитични продукти и къде се вписват в аналитичното пространство на Telco
• Заключение-как да се вземе стъпка по стъпка подход за въвеждане Big Data Business Intelligence в организацията си

Целенасочена аудитория

• Операция на мрежата, финансови мениджъри, CRM мениджъри и топ ИТ мениджъри в офиса на Telco CIO.
• Business Аналитикуващи в Telco
• Мениджъри / Аналитици на CFO
• Оперативни мениджъри
• КА мениджъри

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.

Това водено от инструктор обучение на живо в България (онлайн или на място) е насочено към специалисти по данни и анализатори на данни, които желаят да автоматизират, оценяват и управляват прогнозни модели, използвайки възможностите за машинно обучение на DataRobot.

До края на това обучение участниците ще могат:

• Заредете набори от данни в DataRobot, за да анализирате, оцените и проверите качеството на данните.
• Изградете и обучете модели за идентифициране на важни променливи и постигане на целите за прогнозиране.
• Интерпретирайте модели, за да създадете ценни прозрения, които са полезни при вземането на бизнес решения.
• Наблюдавайте и управлявайте модели, за да поддържате оптимизирана производителност на прогнозиране.

Този курс с инструктор, проводим на живо (онлайн или на място), е предназначен за данни аналитици и бизнес професионалисти на среден ниво, които желаят да изпълняват прогнозиране на временни редове и да автоматизират потокове за анализ на данни с помощта на R.

До края на този курс участниците ще могат да:

• Разберат основните принципи на техниките за прогнозиране в R.
• Прилагат експоненциално гладене и модели ARIMA за анализ на временни редове.
• Използват пакета ‘forecast’, за да създават точни модели за прогнозиране.
• Автоматизират прогнозни потокове за бизнес и научни приложения.

Това водено от инструктор обучение на живо в България (онлайн или на място) е насочено към разработчици на средно ниво, които желаят да създават приложения, задвижвани от AI, използвайки предсказуеми анализи и генеративни модели.

До края на това обучение участниците ще могат:

• Разберете основите на предсказуемия AI и генеративните модели.
• Използвайте задвижвани от AI инструменти за предсказуемо кодиране, прогнозиране и автоматизация.
• Внедрете LLM (модели на големи езици) и трансформатори за генериране на текст и код.
• Прилагайте прогнозиране на времеви серии и базирани на AI препоръки.
• Разработване и фина настройка на AI модели за реални приложения.
• Оценете етичните съображения и най-добрите практики при внедряването на AI.

Това водено от инструктор обучение на живо в България (онлайн или на място) е насочено към ИТ професионалисти на ниво начинаещи, които искат да разберат основите на Predictive AI.

До края на това обучение участниците ще могат:

• Разберете основните концепции на Predictive AI и неговите приложения.
• Събирайте, почиствайте и обработвайте предварително данни за прогнозен анализ.
• Изследвайте и визуализирайте данни, за да разкриете прозрения.
• Изградете основни статистически модели, за да правите прогнози.
• Оценете ефективността на прогнозните модели.
• Приложете концепции за предсказуем AI към сценарии от реалния свят.

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.

Прогностичният анализ е процес на използване на анализ на данни за правене на прогнози за бъдещето. Този процес използва данни заедно с техники за извличане на данни, статистика и машинно обучение, за да създаде прогнозен модел за прогнозиране на бъдещи събития.

В това обучение на живо, водено от инструктор, участниците ще се научат как да използват Matlab за изграждане на предсказуеми модели и да ги прилагат към големи набори от примерни данни, за да предскажат бъдещи събития въз основа на данните.

До края на това обучение участниците ще могат:

Създавайте прогнозни модели за анализиране на модели в исторически и транзакционни данни Използвайте прогнозно моделиране за идентифициране на рискове и възможности Създавайте математически модели, които улавят важни тенденции Използвайте данни от устройства и бизнес системи, за да намалите отпадъците, да спестите време или да намалите разходите

Публика

Разработчици Инженери Експерти в областта

Формат на курса

Част лекция, част дискусия, упражнения и тежка практическа практика

Този курс с инструктор, който се провежда на живо в България (онлайн или на място), е предназначен за специалисти с променителски данни на средно ниво, които искат да приложат техники на машинно обучение към бизнес проблеми, базирани на данни, включително прогнозиране на продажби и предвидително моделиране с използване на нейронни мрежи.

Към края на този курс участниците ще могат да:

• Разбират основните концепции и видове машинно обучение.
• Прилагат ключови алгоритми за класификация, регресия, кластеризация и асоциативен анализ.
• Извършват експлоатационен анализ на данни и подготовка на данни използвайки Python.
• Използват нейронни мрежи за нелинейни задачи на моделиране.
• Реализират предвидителна аналитика за бизнес прогнози, включително данни за продажби.
• Оценяват и оптимизират ефективността на модела с използване на визуални и статистически техники.

Това водено от инструктор обучение на живо в България (онлайн или на място) е насочено към професионалисти на средно ниво DevOps, които желаят да интегрират предсказуем AI в своите DevOps практики.

До края на това обучение участниците ще могат:

• Внедрете модели за предсказуем анализ, за да прогнозирате и разрешите предизвикателства в DevOps етапа.
• Използвайте управлявани от AI инструменти за подобрено наблюдение и операции.
• Прилагайте техники за машинно обучение, за да подобрите работните процеси за доставка на софтуер.
• Проектирайте AI стратегии за проактивно разрешаване на проблеми и оптимизиране.
• Навигирайте в етичните съображения за използване на AI в DevOps.

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.

Публика

мениджъри разработчици учени студенти

Формат на курса

онлайн инструкции и дискусии ИЛИ семинари лице в лице

R  е свободен език за програмиране с отворен код за статистически компютри, анализ на данни и графики. Изследванията се използват от нарастващ брой мениджъри и аналитици на данни в корпорациите и академиите. R също така е намерил последователи сред статистиците, инженерите и учените без умения за компютърно програмиране, които го намират лесен за използване. Нейната популярност се дължи на нарастващото използване на данните за различни цели като определяне на рекламни цени, намиране на нови лекарства по-бързо или фини финансови модели. R има широк спектър от пакети за извличане на данни.

Този курс обхваща манипулацията на обекти в R включително данни за четене, достъп до R пакети, писане на R функции и създаване на информативни графики. Той включва анализ на данни с помощта на общи статистически модели. Курсът учи как да се използва софтуерът R (https://www.r-project.org) както на командна линия, така и в графичен потребителски интерфейс (GUI).

Целева аудитория

Формат на курса

След края на това обучение участниците ще могат да:

В този курс с инструктор, участниците ще научат как да манипулират и визуализират данни, използвайки инструментите, включени в Tidyverse.

Tidyverse е колекция от разнообразни пакети на R за почистване, обработка, моделиране и визуализация на данни. Някои от пакетите, включени в него са: ggplot2, dplyr, tidyr, readr, purrr и tibble.

• Началоци в езика R
• Началоци в анализ на данни и визуализация на данни

• Частично лекции, частично дискусии, упражнения и много практика

• Извършват анализ на данни и създават привлекателни визуализации
• Извличат полезни заключения от различни набори от примерни данни
• Филтруват, сортират и резюмират данни, за да отговорят на експлоративни въпроси
• Превръщат обработени данни в информативни линейни графики, столбови графики, хистограми
• Внасят и филтруват данни от различни източници, включително Excel, CSV и SPSS файлове