Курсы Predictive Analytics

Обзор Communication поставщики услуг (CSP) сталкиваются с давлением, чтобы снизить затраты и максимизировать средний доход на пользователя (ARPU), при этом обеспечивая отличный опыт клиентов, но объемы данных продолжают расти. Глобальный мобильный трафик данных будет расти при смешанном ежегодном темпе роста (CAGR) на 78 процентов к 2016 году, достигая 10,8 экзабит в месяц. Между тем, CSP генерируют большие объемы данных, в том числе записи деталей звонков (CDR), сетевые данные и данные клиентов. Компании, которые полностью используют эти данные, приобретают конкурентоспособную границу. Согласно недавнему опросу The Economist Intelligence Unit, компании, которые используют решения, ориентированные на данные, получают повышение производительности на 5-6%. Тем не менее, 53% компаний используют только половину своих ценных данных, а четверть опрошенных отмечает, что огромные объемы полезных данных не используются. Объем данных настолько высок, что ручный анализ невозможен, и большинство программных систем наследства не могут сохраниться, что приводит к отклонению или игнорированию ценных данных. С Big Data & Analytics’ высокоскоростное, скалируемое программное обеспечение для больших данных, CSPs могут извлечь все свои данные для лучшего принятия решений за меньшее время. Различные Big Data продукты и методы обеспечивают конечную программную платформу для сбора, подготовки, анализа и представления представлений из больших данных. Области применения включают мониторинг сетевой производительности, обнаружение мошенничества, обнаружение клиента и анализ кредитного риска. Big Data & Аналитические продукты масштаба для обработки терабитов данных, но внедрение таких инструментов требует нового типа облачной базы данных системы, таких как Hadoop или массивный масштаб параллельный компьютерный процессор (KPU и т.д.) Этот курс работает на Big Data BI для Telco охватывает все новые области, в которые CSP инвестируют для повышения производительности и открытия нового потока доходов бизнеса. Курс предоставит полный 360-градусный обзор Big Data BI в Telco, чтобы принимающие решения и менеджеры могли иметь очень широкий и всесторонний обзор возможностей Big Data BI в Telco для производительности и дохода. Цели курса Основной целью курса является внедрение новых Big Data бизнес-интелигентных технологий в 4 секторах Telecom Business (Marketing/продажи, сетевые операции, финансовые операции и отношения с клиентами Management). Студенты будут представлены следующим образом:

Введение в Big Data-что 4В (объем, скорость, разнообразие и верность) в Big Data- Генерация, экстракция и управление с точки зрения Telco Как Big Data аналитик отличается от аналитика данных наследия Внутреннее обоснование Big Data -Телько перспективы Введение в Hadoop Экосистема- знакомство со всеми Hadoop инструментами, такими как Hive, Свинья, SPARC – когда и как они используются для решения Big Data проблемы Как Big Data выводится для анализа для аналитического инструмента — как Business Analysis’s могут уменьшить свои точки боли в сборе и анализе данных посредством интегрированного Hadoop подхода к таблице Основное введение в аналитику Insight, аналитику визуализации и прогнозную аналитику для Telco Анализ клиента и Big Data-как Big Data-анализ может уменьшить клиента и неудовлетворенность клиентом в исследованиях Telco-касса Анализ сетевых сбоев и сбоев сервиса из сетевых метаданных и IPDR Финансовый анализ - мошенничество, добыча и прогноз ROI из продаж и операционных данных Проблема приобретения клиентов - целевой маркетинг, сегментация клиентов и кросс-продажи из продаж данных Введение и резюме всех Big Data аналитических продуктов и где они соответствуют аналитическому пространству Telco Заключение-как предпринять шаг за шагом подход к внедрению Big Data Business Intelligence в вашей организации

целевая аудитория

Операция сетей, финансовые менеджеры, менеджеры CRM и топ-менеджеры ИТ в офисе Telco CIO. Business Аналитики в Telco Менеджеры / аналитики ЦФО Операционный менеджер КА менеджеры

Аудитория Если вы попытаетесь понять, какие данные у вас есть или вы хотите проанализировать неструктурированные данные, доступные в сети (например, Twitter, Linked in и т Д), Этот курс для вас Это в основном предназначено для лиц, принимающих решения, и людей, которым необходимо выбирать, какие данные стоит собирать и что стоит анализировать Он не нацелен на людей, настраивающих решение, однако эти люди получат выгоду от большой картины Режим доставки Во время курса делегатам будут представлены рабочие примеры, в основном, технологий с открытым исходным кодом За короткими лекциями последуют презентации и простые упражнения участников Используемое содержимое и программное обеспечение Все используемые программы обновляются каждый раз, когда запускается курс, поэтому мы проверяем новейшие версии Он охватывает процесс получения, форматирования, обработки и анализа данных, чтобы объяснить, как автоматизировать процесс принятия решений с машинным обучением ,.

R - свободно распространяемый язык программирования для статистических вычислений, анализа данных и графики R используется все большим числом менеджеров и аналитиков данных внутри корпораций и научных кругов R имеет широкий спектр пакетов для интеллектуального анализа данных ,.

R - свободно распространяемый язык программирования для статистических вычислений, анализа данных и графики R используется все большим числом менеджеров и аналитиков данных внутри корпораций и научных кругов R имеет широкий спектр пакетов для интеллектуального анализа данных ,.

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

Достижения в области технологий и растущий объем информации трансформируют то, как осуществляется правоохранительная деятельность Проблемы, стоящие перед большими данными, почти столь же сложны, как обещание Big Data Одной из таких проблем является эффективное хранение данных; Эффективный анализ его - другой В этом обученном на курсах тренинге, участники узнают мышление, с помощью которого можно подойти к технологиям Big Data, оценить их влияние на существующие процессы и политику и внедрить эти технологии с целью выявления преступной деятельности и предотвращения преступности Изучаются примеры из правоохранительных организаций по всему миру, чтобы получить представление о подходах, проблемах и результатах их внедрения К концу этого тренинга участники смогут: Комбинируйте технологию Big Data с традиционными процессами сбора данных, чтобы собрать историю во время расследования Реализовать промышленные решения для хранения и обработки данных для анализа данных Подготовьте предложение о принятии наиболее адекватных инструментов и процессов для обеспечения подхода к уголовному расследованию Аудитория Специалисты правоохранительных органов с технической базой Формат курса Часть лекций, обсуждение частей, упражнения и тяжелая практика handson ,.

Эта учебная сессия, основанная на классе, будет содержать презентации и компьютерные примеры и упражнения для изучения конкретных ситуаций ,.

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 является платформой для предсказуемой аналитики открытого источника. Он поддерживает R, Python, Scala, Java и REST. Этот инструктор-управляемый, живый тренинг (онлайн или онлайн) предназначен для технических лиц, которые хотят построить модели машинного обучения с использованием алгоритмов, таких как GLM, Deep Learning и Random Forests. К концу обучения участники смогут:

Настройка и установка H2O. Создайте модели машинного обучения с использованием различных популярных алгоритмов. Оценка моделей на основе типа данных и бизнес-принципов.

Формат курса

Интерактивная лекция и дискуссия. Много упражнений и практики. Реализация в живой лабораторной среде.

Курс персонализации опций

Для получения персонализированного обучения на этот курс, пожалуйста, свяжитесь с нами для организации. Для получения дополнительной информации H2O, пожалуйста, посетите: https://www.h2o.ai/

DataRobot является платформой машинного обучения, которая упрощает строительство и внедрение предсказуемых моделей. DataRobot ускоряет прогнозную аналитику, помогая компаниям принимать более умные решения. Это инструктор-управляемое, живое обучение (онлайн или онлайн) направлено на ученых данных и аналитиков данных, которые хотят автоматизировать, оценивать и управлять прогнозирующими моделями с использованием возможностей машинного обучения. К концу обучения участники смогут:

Загрузите наборы данных в DataRobot для анализа, оценки и проверки качества данных. Создайте и тренируйте модели для выявления важных переменных и достижения целей прогнозирования. Интерпретируйте модели для создания ценных представлений, которые полезны при принятии деловых решений. Мониторинг и управление моделями для поддержания оптимизированной прогнозируемой производительности.

Формат курса

Интерактивная лекция и дискуссия. Много упражнений и практики. Реализация в живой лабораторной среде.

Курс персонализации опций

Для получения персонализированного обучения на этот курс, пожалуйста, свяжитесь с нами для организации.