Návrh Školení

Úvod

    Prediktivní analytika ve financích, zdravotnictví, farmacii, automobilovém průmyslu, letectví a výrobě

Přehled Big Data pojmů

Zachycování dat z různých zdrojů

Co jsou prediktivní modely založené na datech?

Přehled statistických technik a technik strojového učení

Případová studie: prediktivní údržba a plánování zdrojů

Aplikace algoritmů na velké soubory dat pomocí Hadoop a Spark

Predictive Analytics Pracovní postup

Accesszjišťování a zkoumání dat

Předzpracování dat

Vývoj prediktivního modelu

Školení, testování a ověřování datové sady

Aplikace různých přístupů strojového učení (regrese časových řad, lineární regrese atd.)

Integrace modelu do stávajících webových aplikací, mobilních zařízení, vestavěných systémů atd.

Matlab a Simulink integrace s vestavěnými systémy a podnikovými IT workflow

Vytváření přenosného kódu C a C++ z kódu MATLAB

Nasazování prediktivních aplikací do rozsáhlých produkčních systémů, clusterů a cloudů

Jednat na základě výsledků vaší analýzy

Další kroky: Automatická reakce na zjištění pomocí Prescriptive Analytics

Závěrečné poznámky

Požadavky

  • Zkušenosti s Matlabem
  • Nejsou vyžadovány žádné předchozí zkušenosti s datovou vědou
  21 hodiny
 

Počet účastníků


Začátek

Konec


Dates are subject to availability and take place between 09:30 and 16:30.

Price per participant
Open Training Courses require 5+ participants.

Reference (5)

Související kurzy

Big Data Business Intelligence for Telecom and Communication Service Providers

  35 hodiny

Související kategorie