RapidMiner pro strojové učení a prediktivní analýzy Počítačový Kurz

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 použití datové analýzy k předvídání budoucích událostí. Tento proces využívá data spolu s technikami datového těžení, statistiky a strojového učení k vytvoření prediktivního modelu pro prognózu budoucích událostí.

V tomto tréninku pod vedením instruktora se účastníci naučí, jak použít Matlab ke vytváření prediktivních modelů a jejich aplikaci na velké soubory vzorků dat k předvídání budoucích událostí na základě těchto dat.

Konec tréninku najdou účastníci, že budou schopni:

• Vytvářet prediktivní modely pro analýzu vzorů v historických a transakčních datech
• Používat prediktivní modelování k identifikaci rizik a příležitostí
• Vytvářet matematické modely, které zachycují důležité trendy
• Používat data z přístrojů a podnikových systémů ke snížení odpadu, ušetření času nebo snížení nákladů

Cílová skupina

• Vývojáři
• Inženýři
• Domačtí odborníci

Formát kurzu

• Přednáška, diskuse, cvičení a intenzivní 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.

R je open-source bezplatný programovací jazyk pro statistické výpočty, analýzu dat a grafiku. R se stále více používá manažery a analytiky dat ve firmách i akademickém prostředí. R nabízí rozsáhlou škálu balíčků pro data mining.

Toto živé školení vedené instruktorem v České republice (online nebo na místě) je zaměřeno na středně pokročilé datové analytiky, kteří se chtějí naučit používat RapidMiner k odhadování a projektování hodnot a využívat analytické nástroje pro prognózování časových řad.

Na konci tohoto školení budou účastníci schopni:

• Naučte se používat metodologii CRISP-DM, vyberte vhodné algoritmy strojového učení a vylepšete konstrukci a výkon modelu.
• Použijte RapidMiner k odhadu a projektování hodnot a použijte analytické nástroje pro prognózování časových řad.

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.