Online Predictive Analytics Training in České republice

Toto živé školení vedené instruktorem v České republice (online nebo na místě) je zaměřeno na středně pokročilé vývojáře, kteří chtějí vytvářet aplikace založené na umělé inteligenci pomocí prediktivní analýzy a generativních modelů. Na konci tohoto školení budou účastníci schopni:

• Pochopte základy prediktivní umělé inteligence a generativních modelů.
• Využijte nástroje založené na umělé inteligenci pro prediktivní kódování, prognózování a automatizaci.
• Implementujte LLM (Large Language Models) a transformátory pro generování textu a kódu.
• Použijte prognózy časových řad a doporučení založená na umělé inteligenci.
• Vyvíjejte a vylaďujte modely umělé inteligence pro aplikace v reálném světě.
• Vyhodnoťte etické úvahy a osvědčené postupy při zavádění AI.

Toto živé školení vedené instruktorem v České republice (online nebo na místě) je zaměřeno na začínající IT profesionály, kteří chtějí pochopit základy prediktivní umělé inteligence. Na konci tohoto školení budou účastníci schopni:

• Pochopte základní koncepty prediktivní umělé inteligence a jejích aplikací.
• Sbírejte, čistěte a předzpracujte data pro prediktivní analýzu.
• Prozkoumejte a vizualizujte data a odhalte statistiky.
• Sestavte základní statistické modely pro předpovědi.
• Vyhodnoťte výkon prediktivních modelů.
• Aplikujte koncepty prediktivní AI na scénáře reálného světa.

Toto živé školení vedené instruktorem v České republice (online nebo na místě) je zaměřeno na středně pokročilé DevOps profesionály, kteří chtějí začlenit prediktivní AI do svých DevOps postupů. Na konci tohoto školení budou účastníci schopni:

• Implementujte modely prediktivní analýzy k předpovídání a řešení problémů v DevOps kanálu.
• Využijte nástroje řízené umělou inteligencí pro lepší monitorování a operace.
• Aplikujte techniky strojového učení ke zlepšení pracovních postupů dodávání softwaru.
• Navrhněte strategie umělé inteligence pro proaktivní řešení problémů a optimalizaci.
• Procházejte etickými úvahami o používání umělé inteligence v DevOps.

přehled Poskytovatelé služeb (CSP) se potýkají s tlakem na snížení nákladů a maximalizování průměrného příjmu na uživatele (ARPU), přičemž zajišťují vynikající zákazní zkušenosti, ale objem dat stále roste. Globální mobilní data bude růst s kombinovanou roční rychlostí růstu (CAGR) o 78 procent do roku 2016, dosahující 10,8 exabytů měsíčně. Mezitím generují CSP velké množství dat, včetně záznamů o volbách (CDR), sítí a údajů o zákaznících. Společnosti, které tyto údaje plně využívají, získají konkurenční okraj. Podle nedávného průzkumu The Economist Intelligence Unit, společnosti, které využívají datové rozhodování, mají 5-6% zvýšení produktivity. Zatím 53 % společností využívá pouze polovinu svých cenných údajů, a čtvrtina respondentů poznamenala, že obrovské množství užitečných údajů je ztraceno. Objem dat je tak vysoký, že manuální analýza je nemožná a většina softwarových systémů dědictví se nedokáže udržet, což vede k vymazání nebo ignorování cenných dat. S Big Data & Analytics’ vysokorychlostní, skalovatelné Big Data software, CSPs mohou minovat všechny své údaje pro lepší rozhodování v kratším čase. Různé produkty a techniky poskytují konečnou softwarovou platformu pro shromažďování, přípravu, analýzu a prezentaci poznatků z velkých dat. Oblasti aplikace zahrnují monitorování výkonu sítě, detekci podvodů, detekci zákaznických záznamů a analýzu úvěrového rizika. Big Data & Analýza produktů měřítko pro zpracování terabytů dat, ale implementace takových nástrojů vyžaduje nový typ databázového systému založeného na cloudu, jako Hadoop nebo masivní měřítko paralelní počítačový procesor (KPU atd.) Tento kurz pracuje na Big Data BI pro Telco pokrývá všechny vznikající nové oblasti, ve kterých CSP investují pro zvýšení produktivity a otevření nového toku příjmů z podnikání. Kurz poskytne kompletní 360-stupňový přehled Big Data BI v Telco tak, že rozhodovatelé a manažeři mohou mít velmi široký a komplexní přehled možností Big Data BI v Telco pro produktivitu a výnosy. Cíle kurzu Hlavním cílem kurzu je zavést nové Big Data obchodní inteligence techniky v 4 odvětvích Telecom Business (Marketing/prodej, síťová operace, finanční operace a vztah k zákazníkům Management). Studenti budou představeni k následujícím:

• Úvod do Big Data-co je 4Vs (volumen, rychlost, rozmanitost a pravděpodobnost) v Big Data- Generace, extrakce a řízení z perspektivy Telco
• Jak se analytika liší od analytiky dědictví
• Vnitřní odůvodnění Big Data -Telco perspektivy
• Úvod do Hadoop Ecosystem- seznámení se všemi Hadoop nástroji jako Hive, Pig, SPARC –kdy a jak jsou používány k řešení Big Data problém
• Jak Big Data je extrahována k analýze pro analytické nástroje-jak Business Analysis’s mohou snížit své bolestivé body shromažďování a analýzy dat prostřednictvím integrovaného Hadoop dashboard přístupu
• Základní úvod do analýzy Insight, analýzy vizualizace a prediktivní analýzy pro Telco
• Zákazník Churn analýza a Big Data-jak Big Data analýza může snížit zákaznický churn a nespokojenost zákazníků v Telco případových studiích
• Analýza síťových selhání a servisních selhání z síťových meta-dát a IPDR
• Finanční analýza - podvody, podvody a odhady ROI z prodeje a operačních údajů
• Zákazník akvizice problém-Cílový marketing, segmentace zákazníků a cross-prodej z prodeje dat
• Úvod a shrnutí všech Big Data analytických produktů a kde se hodí do analytického prostoru společnosti Telco
• Závěr-jak přijmout krok za krokem přístup k zavedení Big Data Business Intelligence ve vaší organizaci

Cílová publikum

• Síťová operace, finanční manažeři, manažeři CRM a špičkové manažeři IT v kanceláři Telco CIO.
• Business Analytici v Telco
• CFO kancelář manažeři / analytici
• Operativní manažeři
• QA manažeři

V tomto instruktorem vedeném živém školení v České republice se účastníci naučí, jakým způsobem přistupovat k technologiím Big Data, hodnotit jejich dopad na stávající procesy a politiky a implementovat tyto technologie za účelem identifikace trestné činnosti a předcházení trestné činnosti. Budou prozkoumány případové studie organizací činných v trestním řízení z celého světa, abychom získali přehled o jejich přístupech, výzvách a výsledcích. Na konci tohoto školení budou účastníci schopni:

• Spojte Big Data technologii s tradičními procesy shromažďování dat a dejte dohromady příběh během vyšetřování.
• Implementujte průmyslová řešení pro ukládání a zpracování velkých dat pro analýzu dat.
• Připravit návrh na přijetí nejvhodnějších nástrojů a procesů umožňujících přístup k vyšetřování trestných činů založený na datech.

Publikum Pokud se snažíte dát smysl datům, ke kterým máte přístup, nebo chcete analyzovat nestrukturovaná data dostupná na internetu (jako Twitter, Linked in atd...), tento kurz je pro vás. Většinou se zaměřuje na osoby s rozhodovací pravomocí a lidi, kteří si potřebují vybrat, jaká data stojí za shromažďování a která stojí za to analyzovat. Není zaměřen na lidi, kteří konfigurují řešení, tito lidé však budou mít prospěch z celkového obrazu. Režim doručení V průběhu kurzu budou delegátům prezentovány pracovní příklady převážně open source technologií. Po krátkých přednáškách bude následovat prezentace a jednoduchá cvičení účastníků Obsah a použitý software Veškerý používaný software je aktualizován při každém spuštění kurzu, takže kontrolujeme nejnovější možné verze. Pokrývá proces od získávání, formátování, zpracování a analýzy dat, aby vysvětlil, jak automatizovat proces rozhodování pomocí strojového učení.

Toto živé školení vedené instruktorem v České republice (online nebo na místě) je zaměřeno na datové vědce a datové analytiky, kteří chtějí automatizovat, vyhodnocovat a spravovat prediktivní modely pomocí schopností strojového učení DataRobot. Na konci tohoto školení budou účastníci schopni:

• Načtěte datové sady v DataRobot pro analýzu, hodnocení a kontrolu kvality dat.
• Vytvářejte a trénujte modely pro identifikaci důležitých proměnných a splnění předpovědních cílů.
• Interpretujte modely a vytvořte cenné poznatky, které jsou užitečné při obchodních rozhodnutích.
• Monitorujte a spravujte modely pro udržení optimalizovaného výkonu predikce.

R je bezplatný programovací jazyk s otevřeným zdrojovým kódem pro statistické výpočty, analýzu dat a grafiku. R je používán rostoucím počtem manažerů a datových analytiků v korporacích a na akademické půdě. R má širokou škálu balíčků pro dolování dat.

Prediktivní analytika je proces používání datové analýzy k předpovídání budoucnosti. Tento proces využívá data spolu s dolováním dat, statistikami a technikami strojového učení k vytvoření prediktivního modelu pro předpovídání budoucích událostí. V tomto živém školení vedeném instruktorem se účastníci naučí, jak používat Matlab k vytváření prediktivních modelů a aplikovat je na velké sady dat, aby na základě dat předpovídali budoucí události. Na konci tohoto školení budou účastníci schopni:

Vytvářejte prediktivní modely pro analýzu vzorců v historických a transakčních datech Použití prediktivního modelování k identifikaci rizik a příležitostí Vytváření matematických modelů, které zachycují důležité trendy Použití dat ze zařízení a obchodních systémů ke snížení plýtvání, úspoře času nebo snížení nákladů

Publikum

Vývojáři Inženýři Experti na domény

Formát kurzu

Část přednáška, část diskuse, cvičení a těžké praktické cvičení

R je bezplatný programovací jazyk s otevřeným zdrojovým kódem pro statistické výpočty, analýzu dat a grafiku. R je používán rostoucím počtem manažerů a datových analytiků v korporacích a na akademické půdě. R má širokou škálu balíčků pro dolování dat.

RapidMiner je open source softwarová platforma pro vědu o datech pro rychlé prototypování a vývoj aplikací. Zahrnuje integrované prostředí pro přípravu dat, strojové učení, hluboké učení, dolování textu a prediktivní analytiku. V tomto živém školení vedeném instruktorem se účastníci naučí, jak používat RapidMiner Studio pro přípravu dat, strojové učení a nasazování prediktivních modelů. Na konci tohoto školení budou účastníci schopni:

• Nainstalujte a nakonfigurujte RapidMiner
• Připravte a vizualizujte data pomocí RapidMiner
• Ověřte modely strojového učení
• Mashup dat a vytváření prediktivních modelů
• Operacionalizujte prediktivní analytiku v rámci obchodního procesu
• Odstraňování problémů a optimalizace RapidMiner

Publikum

• Datoví vědci
• Inženýři
• Vývojáři

Formát kurzu

• Část přednáška, část diskuse, cvičení a těžké praktické cvičení

Poznámka

• Chcete-li požádat o školení na míru pro tento kurz, kontaktujte nás a domluvíme se.