Prediktivní modelování s R Počítačový Kurz

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.

Tento instruktorům řízený, živý kurz v České republice (online nebo na místě) je určen pro středně pokročilé vývojáře, kteří chtějí budovat AI-zapalované aplikace pomocí prediktivní analýzy a generativních modelů.

Po ukončení tohoto kurzu budou účastníci schopni:

• Porozumět základům prediktivního AI a generativních modelů.
• Využívat AI-zapalované nástroje pro prediktivní kódování, předpovídání a automatizaci.
• Implementovat LLM (Large Language Models) a transformery pro generování textu a kódu.
• Používat časové řady pro předpovědi a AI-založené doporučení.
• Vyvíjet a ladit AI modely pro reálné aplikace.
• Evalurovat etické aspekty a nejlepší praktiky v nasazování AI.

Tento instruktorův kurz (na více místech nebo online) je určen začínajícím odborníkům v IT, kteří chtějí pochopit základy Predictive AI.

Po absolvování tohoto kurzu budou účastníci schopni:

• Pochopit klíčové koncepty Predictive AI a jejich aplikace.
• Sbírat, čistit a předzpracovávat data pro prediktivní analýzu.
• Prozkoumávat a vizualizovat data k odhalení výsledků.
• Vytvářet základní statistické modely pro predikci.
• Evalurovat výkon prediktivních modelů.
• Aplikovat koncepty Predictive AI na skutečné případy ze života.

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 analýza je proces využívání datové analýzy k předvídání budoucích událostí. Tento proces používá data spolu s datovým miningem, statistikou a technikami strojového učení ke vytvoření prediktivního modelu pro prognózu budoucích událostí.

V tomto instruktorem vedeném živém tréninku se účastníci naučí, jak použít Matlab k vytváření prediktivních modelů a aplikaci těchto modelů na velké soubory dat pro předpovídání budoucích událostí na základě dat.

Koncem tohoto tréninku budou účastníci schopni:

• Vytvářet prediktivní modely pro analýzu vzorů v historických a transakčních datech
• Používat prediktivní modelování k identifikaci rizik a příležitostí
• Vytvářet matematické modely zachycující klíčové trendy
• Používat data z zařízení a firemních systémů k snížení odpadu, ušetření času nebo nákladů

Cílová skupina

• Vývojáři
• Inženýři
• Doménoví odborníci

Formát kurzu

• Část přednášky, část diskuse, cvičení a značné praktické procvičování

Toto školení vedené instruktorem a probíhající v České republice (online nebo na místě) je určeno prodatelsky zaměřeným datovým profesionálům střední úrovně, kteří chtějí použít techniky strojového učení na problémy založené na datech, včetně prognóz prodeje a prediktivního modelování pomocí neuronových sítí.

Na konci tohoto školení budou účastníci schopni:

• Chápat základní pojętí a typy strojového učení.
• Používat klíčové algoritmy pro klasifikaci, regresi, shlukovou analýzu a asociativní analýzy.
• Provádět explorativní analýzy dat a přípravu dat pomocí Pythonu.
• Používat neuronové sítě pro nelineární modelovací úkoly.
• Implementovat prediktivní analýzy pro obchodní prognózy, včetně dat o prodeji.
• Evaluovat a optimalizovat výkon modelů pomocí vizuálních a statistických technik.

Tento živý kurz vedoucího instruktora v České republice (online nebo na místě) je určen pro středně pokročilé odborníky na DevOps, kteří chtějí integrovat přediktivní umělou inteligenci do svých praktik DevOps.

Po ukončení tohoto kurzu budou účastníci schopni:

• Implementovat modely přediktivní analýzy pro predikci a řešení výzev v DevOps potrubí.
• Využít AI-založená nástroje pro zlepšené monitorování a operace.
• Používat techniky strojového učení k zlepšení pracovních toků dodávky softwaru.
• Navrhnout AI strategie pro proaktivní řešení problémů a optimalizaci.
• Zvládat etické aspekty používání AI v DevOps.

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.

Cílová skupina

• manažeři
• vývojáři
• vědci
• studenti

Formát kurzu

on-line výuka a diskuse NEBO prezenční semináře

R  je open-source programovací jazyk pro statistické výpočetní techniky, analýzu dat a grafiku. Výzkum využívá rostoucí počet manažerů a analytiků v korporacích a akademii. R také našel následovníky mezi statistiky, inženýry a vědci bez počítačových programovacích dovedností, kteří ji snadno používají. Jeho popularita je vzhledem k rostoucímu používání datového těžby pro různé účely, jako je nastavení reklamních cen, nalezení nových léků rychleji nebo fin-tune finanční modely. R má širokou škálu balíčků pro data mining.

Tento kurz se zabývá manipulací s objekty v R včetně čtení dat, přístupu k R balíčkům, psaní funkcí R a tvorby informačních grafů. To zahrnuje analýzu dat pomocí běžných statistických modelů. Tento kurz učí, jak používat software R (https://www.r-project.org) jak na příkazové linii, tak v grafickém uživatelském rozhraní (GUI).

Toto instruktorem vedené tréninkové kurzy (online nebo přízemní) jsou určeny začínajícím až středně pokročilým analytikům, výzkumcům a profesionálům, kteří chtějí používat SPSS pro přípravu dat, statistickou analýzu a prediktivní modelování.

Cílová skupina

Formát kurzu

Po ukončení tohoto školení budou účastníci schopni:

Během tohoto vedeného instruktorem živého kurzu se účastníci naučí, jak manipulovat s daty a je visualizovat pomocí nástrojů obsažených v Tidyverse.

Tidyverse je sbírka flexibilních R balíčků pro čištění, zpracování, modelování a vizualizaci dat. Některé z obsažených balíčků jsou: ggplot2, dplyr, tidyr, readr, purrr a tibble.

• Začátečníci v jazyce R
• Začátečníci ve vyhledávání dat a vizualizaci dat

• Část přednášky, část diskuse, cvičení a intenzivní praxe

• Provádět analýzu dat a vytvářet působivé vizualizace
• Těžit užitečné závěry z různých souborů vzorných dat
• Filtrovat, řadit a shrnout data k odpovědi na zkoumavé otázky
• Převádět zpracovaná data do informačních čarových grafů, sloupcových grafů a histogramů
• Importovat a filtrovat data ze široké škály datových zdrojů, včetně Excel, CSV a SPSS souborů