Návrh Školení

Úvod

  • Prediktivní analýza v finančnictví, zdravotnictví, farmaceutice, automobilovém průmyslu, letectví a výrobě

Přehled konceptů Big Data

Získávání dat ze různých zdrojů

Co jsou datově řízené prediktivní modely?

Přehled statistických a strojově učících se technik

Případová studie: prediktivní údržba a plánování zdrojů

Aplikace algoritmů na velké soubory dat pomocí Hadoopu a Sparku

Pracovní postup prediktivní analýzy

Přístup k datům a jejich prozkoumávání

Předzpracování dat

Vývoj prediktivního modelu

Trenování, testování a ověřování souboru dat

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

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

Integrace Matlabu a Simulinku s vestavěnými systémy a podnikovými IT pracovními postupy

Vytváření přenosného kódu v C a C++ z MATLAB kódu

Sazení prediktivních aplikací do velkém měřítku produkčních systémů, clusterů a cloudu

Reakce na výsledky analýzy

Další kroky: Automatické reagování na zjištěná data pomocí preskriptivní analýzy

Závěrečné poznámky

Požadavky

  • Zkušenosti s Matlabem
  • Nejsou požadovány předchozí zkušenosti s datovou vědou
 21 hodiny

Počet účastníků


Cena za účastníka

Reference (5)

Nadcházející kurzy

Související kategorie