Predictive Analytics Počítačové Kurzy

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

Audience If you try to make sense out of the data you have access to or want to analyse unstructured data available on the net (like Twitter, Linked in, etc...) this course is for you. It is mostly aimed at decision makers and people who need to choose what data is worth collecting and what is worth analyzing. It is not aimed at people configuring the solution, those people will benefit from the big picture though. Delivery Mode During the course delegates will be presented with working examples of mostly open source technologies. Short lectures will be followed by presentation and simple exercises by the participants Content and Software used All software used is updated each time the course is run, so we check the newest versions possible. It covers the process from obtaining, formatting, processing and analysing the data, to explain how to automate decision making process with machine learning.

R is an open-source free programming language for statistical computing, data analysis, and graphics. R is used by a growing number of managers and data analysts inside corporations and academia. R has a wide variety of packages for data mining.

R is an open-source free programming language for statistical computing, data analysis, and graphics. R is used by a growing number of managers and data analysts inside corporations and academia. R has a wide variety of packages for data mining.

Predictive analytics is the process of using data analytics to make predictions about the future. This process uses data along with data mining, statistics, and machine learning techniques to create a predictive model for forecasting future events. In this instructor-led, live training, participants will learn how to use Matlab to build predictive models and apply them to large sample data sets to predict future events based on the data. By the end of this training, participants will be able to:

• Create predictive models to analyze patterns in historical and transactional data
• Use predictive modeling to identify risks and opportunities
• Build mathematical models that capture important trends
• Use data from devices and business systems to reduce waste, save time, or cut costs

Audience

• Developers
• Engineers
• Domain experts

Format of the course

• Part lecture, part discussion, exercises and heavy hands-on practice

Advances in technologies and the increasing amount of information are transforming how law enforcement is conducted. The challenges that Big Data pose are nearly as daunting as Big Data's promise. Storing data efficiently is one of these challenges; effectively analyzing it is another. In this instructor-led, live training, participants will learn the mindset with which to approach Big Data technologies, assess their impact on existing processes and policies, and implement these technologies for the purpose of identifying criminal activity and preventing crime. Case studies from law enforcement organizations around the world will be examined to gain insights on their adoption approaches, challenges and results. By the end of this training, participants will be able to:

• Combine Big Data technology with traditional data gathering processes to piece together a story during an investigation
• Implement industrial big data storage and processing solutions for data analysis
• Prepare a proposal for the adoption of the most adequate tools and processes for enabling a data-driven approach to criminal investigation

Audience

• Law Enforcement specialists with a technical background

Format of the course

• Part lecture, part discussion, exercises and heavy hands-on practice

This classroom based training session will contain presentations and computer based examples and case study exercises to undertake.

RapidMiner is an open source data science software platform for rapid application prototyping and development. It includes an integrated environment for data preparation, machine learning, deep learning, text mining, and predictive analytics.  In this instructor-led, live training, participants will learn how to use RapidMiner Studio for data preparation, machine learning, and predictive model deployment.  By the end of this training, participants will be able to:

• Install and configure RapidMiner
• Prepare and visualize data with RapidMiner
• Validate machine learning models
• Mashup data and create predictive models
• Operationalize predictive analytics within a business process
• Troubleshoot and optimize RapidMiner

Audience

• Data scientists
• Engineers
• Developers

Format of the Course

• Part lecture, part discussion, exercises and heavy hands-on practice

Note

• To request a customized training for this course, please contact us to arrange.

H2O je platformou pro prediktivní analýzu s otevřeným zdrojem. Podporuje R, Python, Scala, Java a REST. Tento výcvik vedený instruktorem (online nebo on-site) je zaměřen na technické osoby, které chtějí vybudovat modely strojového učení pomocí algoritmů, jako jsou GLM, Deep Learning a Random Forests. Po ukončení tohoto tréninku budou účastníci schopni:

Instalace a nastavení H2O. Vytvořte model strojového učení pomocí různých populárních algoritmů. Hodnocení modelů na základě typu údajů a obchodních požadavků.

Formát kurzu

Interaktivní přednáška a diskuse. Mnoho cvičení a praxe. Hands-on implementace v živém laboratoři prostředí.

Možnosti personalizace kurzu

Chcete-li požádat o přizpůsobené školení pro tento kurz, kontaktujte nás, abyste uspořádali. Chcete-li se dozvědět více H2O, navštivte prosím: https://www.h2o.ai/

DataRobot je platformou strojového učení, která usnadňuje výstavbu a implementaci prediktivních modelů. DataRobot Zrychluje prediktivní analýzu, pomáhá podnikům přijímat chytřejší rozhodnutí. Tento výcvik vedený instruktorem (online nebo on-site) je zaměřen na vědce údajů a analytiky údajů, kteří chtějí automatizovat, vyhodnotit a spravovat prediktivní modely pomocí schopností strojového učení. Po ukončení tohoto tréninku budou účastníci schopni:

Naložte datové sady v DataRobot pro analýzu, hodnocení a kontrolu kvality údajů. Vytvořte a trénujte modely pro identifikaci důležitých proměnných a splnění cílů předpovědi. Interpretujte modely k vytvoření cenných poznatků, které jsou užitečné při rozhodování o podnikání. Monitorování a řízení modelů s cílem udržet optimalizovanou výkonnost předpovědi.

Formát kurzu

Interaktivní přednáška a diskuse. Mnoho cvičení a praxe. Hands-on implementace v živém laboratoři prostředí.

Možnosti personalizace kurzu

Chcete-li požádat o přizpůsobené školení pro tento kurz, kontaktujte nás, abyste uspořádali.