Онлайн или на място, водени от инструктори курсове за обучение на живо по Predictive Analytics демонстрират чрез практическа практика как да използвате различни инструменти за изграждане на прогнозни модели и да ги прилагате към големи набори от примерни данни, за да прогнозирате бъдещи събития въз основа на данните. Обучението по Predictive Analytics се предлага като „онлайн обучение на живо“ или „обучение на живо на място“. Онлайн обучението на живо (известно още като „дистанционно обучение на живо“) се извършва чрез интерактивен отдалечен работен плот . Обучението на живо на място може да се проведе локално в помещенията на клиента в България или в корпоративните центрове за обучение на NobleProg в България. NobleProg -- Вашият местен доставчик на обучение
Machine Translated
Oтзиви от потребители
★★★★★
★★★★★
Примерите, които ни даде.
JONATHAN MARIANO, si
Course: Artificial Intelligence (AI) for Managers
Machine Translated
експериментите
JONATHAN MARIANO, si
Course: Artificial Intelligence (AI) for Managers
Machine Translated
Представените упражнения и примери.
Marcos - JONATHAN MARIANO, si
Course: Artificial Intelligence (AI) for Managers
Machine Translated
Теми за машинно обучение.
Víctor Edgar - JONATHAN MARIANO, si
Course: Artificial Intelligence (AI) for Managers
Machine Translated
Отношението на учителя
Ivonne Guadalupe Avendaño Hernandez - JONATHAN MARIANO, si
Course: Artificial Intelligence (AI) for Managers
Machine Translated
Преподадените концепции бяха ясни, практични и помогнаха много за получаване на представа за това как да използвате тази тема за AI & ML.
Miguel - JONATHAN MARIANO, si
Course: Artificial Intelligence (AI) for Managers
Machine Translated
Опитът и знанията на инструктора.
SERGIO BRAVO - JONATHAN MARIANO, si
Course: Artificial Intelligence (AI) for Managers
Machine Translated
Може би малко практика.
Hilario García - JONATHAN MARIANO, si
Course: Artificial Intelligence (AI) for Managers
Machine Translated
една от практиките
JONATHAN MARIANO, si
Course: Artificial Intelligence (AI) for Managers
Machine Translated
Познания на инструктора и управление на темата
Zaira N. - JONATHAN MARIANO, si
Course: Artificial Intelligence (AI) for Managers
Machine Translated
иновативното, защото това е нещо, което вече преживяваме.
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
Audience
If you try to make sense out of the data you have access to or want to analyse unstructured data available on the net (like Twitter, Linked in, etc...) this course is for you.
It is mostly aimed at decision makers and people who need to choose what data is worth collecting and what is worth analyzing.
It is not aimed at people configuring the solution, those people will benefit from the big picture though.
Delivery Mode
During the course delegates will be presented with working examples of mostly open source technologies.
Short lectures will be followed by presentation and simple exercises by the participants
Content and Software used
All software used is updated each time the course is run, so we check the newest versions possible.
It covers the process from obtaining, formatting, processing and analysing the data, to explain how to automate decision making process with machine learning.
R is an open-source free programming language for statistical computing, data analysis, and graphics. R is used by a growing number of managers and data analysts inside corporations and academia. R has a wide variety of packages for data mining.
R is an open-source free programming language for statistical computing, data analysis, and graphics. R is used by a growing number of managers and data analysts inside corporations and academia. R has a wide variety of packages for data mining.
Predictive analytics is the process of using data analytics to make predictions about the future. This process uses data along with data mining, statistics, and machine learning techniques to create a predictive model for forecasting future events.
In this instructor-led, live training, participants will learn how to use Matlab to build predictive models and apply them to large sample data sets to predict future events based on the data.
By the end of this training, participants will be able to:
Create predictive models to analyze patterns in historical and transactional data
Use predictive modeling to identify risks and opportunities
Build mathematical models that capture important trends
Use data from devices and business systems to reduce waste, save time, or cut costs
Audience
Developers
Engineers
Domain experts
Format of the course
Part lecture, part discussion, exercises and heavy hands-on practice
Advances in technologies and the increasing amount of information are transforming how law enforcement is conducted. The challenges that Big Data pose are nearly as daunting as Big Data's promise. Storing data efficiently is one of these challenges; effectively analyzing it is another.
In this instructor-led, live training, participants will learn the mindset with which to approach Big Data technologies, assess their impact on existing processes and policies, and implement these technologies for the purpose of identifying criminal activity and preventing crime. Case studies from law enforcement organizations around the world will be examined to gain insights on their adoption approaches, challenges and results.
By the end of this training, participants will be able to:
Combine Big Data technology with traditional data gathering processes to piece together a story during an investigation
Implement industrial big data storage and processing solutions for data analysis
Prepare a proposal for the adoption of the most adequate tools and processes for enabling a data-driven approach to criminal investigation
Audience
Law Enforcement specialists with a technical background
Format of the course
Part lecture, part discussion, exercises and heavy hands-on practice
RapidMiner is an open source data science software platform for rapid application prototyping and development. It includes an integrated environment for data preparation, machine learning, deep learning, text mining, and predictive analytics.
In this instructor-led, live training, participants will learn how to use RapidMiner Studio for data preparation, machine learning, and predictive model deployment.
By the end of this training, participants will be able to:
Install and configure RapidMiner
Prepare and visualize data with RapidMiner
Validate machine learning models
Mashup data and create predictive models
Operationalize predictive analytics within a business process
Troubleshoot and optimize RapidMiner
Audience
Data scientists
Engineers
Developers
Format of the Course
Part lecture, part discussion, exercises and heavy hands-on practice
Note
To request a customized training for this course, please contact us to arrange.
H2O е платформа за предсказуеми анализи с отворен код. Той подкрепя R, Python, Scala, Java и REST.
Това обучение, ръководено от инструктори (онлайн или онлайн) е насочено към технически лица, които искат да изградят модели за машинно обучение, като използват алгоритми като GLM, Deep Learning и Random Forests.
В края на обучението участниците ще могат да:
Настройка и настройка H2O.
Създайте модели за машинно обучение, използвайки различни популярни алгоритми.
Оценявайте модели въз основа на вида на данните и бизнес изискванията.
Формат на курса
Интерактивна лекция и дискусия.
Много упражнения и упражнения.
Изпълнение на ръката в живо лабораторна среда.
Опции за персонализиране на курса
За да поискате персонализирано обучение за този курс, моля, свържете се с нас, за да организирате.
За да научите повече за H2O, моля посетете: https://www.h2o.ai/
DataRobot е платформа за машинно обучение, която улеснява изграждането и внедряването на предсказуеми модели. DataRobot ускорява прогнозния анализ, като помага на предприятията да вземат по-умни решения.
Това обучение, ръководено от инструктори (онлайн или онлайн) е насочено към учени на данни и аналитици на данни, които искат да автоматизират, оценяват и управляват предсказуеми модели с помощта на възможностите за машинно обучение.
В края на обучението участниците ще могат да:
Изтеглете набор от данни в DataRobot за анализиране, оценка и проверка на качеството на данните.
Изграждане и обучение модели, за да се идентифицират важни променливи и да отговарят на целите на прогнозата.
Тълкувайте модели, за да създадете ценни познания, които са полезни при вземането на бизнес решения.
Мониторинг и управление на модели, за да се поддържа оптимизирана прогнозна ефективност.
Формат на курса
Интерактивна лекция и дискусия.
Много упражнения и упражнения.
Изпълнение на ръката в живо лабораторна среда.
Опции за персонализиране на курса
За да поискате персонализирано обучение за този курс, моля, свържете се с нас, за да организирате.
Ние се отнасяме с Вашите данни поверително и не ги предоставяме на трети страни. Можете да промените настройките си по всяко време или да се отпишете изцяло.
НЯКОИ ОТ НАШИТЕ КЛИЕНТИ
is growing fast!
We are looking for a good mixture of IT and soft skills in Bulgaria!
As a NobleProg Trainer you will be responsible for:
delivering training and consultancy Worldwide
preparing training materials
creating new courses outlines
delivering consultancy
quality management
At the moment we are focusing on the following areas:
Statistic, Forecasting, Big Data Analysis, Data Mining, Evolution Alogrithm, Natural Language Processing, Machine Learning (recommender system, neural networks .etc...)
SOA, BPM, BPMN
Hibernate/Spring, Scala, Spark, jBPM, Drools
R, Python
Mobile Development (iOS, Android)
LAMP, Drupal, Mediawiki, Symfony, MEAN, jQuery
You need to have patience and ability to explain to non-technical people
To apply, please create your trainer-profile by going to the link below: