Data Science mit der KNIME Analytics Platform Schulung

Diese von einem Dozenten geleitete Live-Schulung in Österreich (online oder vor Ort) richtet sich an Datenwissenschaftler, die das Anaconda-Ökosystem zur Erfassung, Verwaltung und Bereitstellung von Paketen und Datenanalyse-Workflows auf einer einzigen Plattform nutzen möchten.

Am Ende dieser Schulung werden die Teilnehmer in der Lage sein,:

• Anaconda-Komponenten und -Bibliotheken zu installieren und zu konfigurieren.
• Die Kernkonzepte, Funktionen und Vorteile von Anaconda zu verstehen.
• Pakete, Umgebungen und Kanäle mit Anaconda Navigator zu verwalten.
• Conda, R und Python Pakete für Data Science und maschinelles Lernen verwenden.
• Sie lernen einige praktische Anwendungsfälle und Techniken für die Verwaltung mehrerer Datenumgebungen kennen.

Überblick

Communications Service Provider (CSP) stehen unter Druck, um die Kosten zu senken und das durchschnittliche Einkommen pro Benutzer (ARPU) zu maximieren, während eine ausgezeichnete Kundenerfahrung gewährleistet wird, aber Datenvolumen weiter wachsen. Der weltweite mobile Datenverkehr wird bei einer kombinierten jährlichen Wachstumsrate (CAGR) von 78 Prozent bis 2016 auf 10,8 exabytes pro Monat wachsen.

Währenddessen generieren CSPs große Datenvolumen, einschließlich Call Details Records (CDR), Netzwerkdaten und Kundendaten. Unternehmen, die diese Daten vollumfänglich nutzen, gewinnen einen wettbewerbsfähigen Rand. Laut einer jüngsten Umfrage der The Economist Intelligence Unit genießen Unternehmen, die Datenorientierte Entscheidungsfindung nutzen, eine Produktivitätserhöhung von 5-6%. Doch 53% der Unternehmen nutzen nur die Hälfte ihrer wertvollen Daten, und ein Viertel der Befragten bemerkte, dass große Mengen nützlicher Daten unvergesslich sind. Die Datenvolume sind so hoch, dass manuelle Analyse unmöglich ist, und die meisten Legacy-Software-Systeme können nicht aufrechterhalten, was zu wertvollen Daten führt, die abgelehnt oder ignoriert werden.

Mit Big Data & Analytics’ High-Speed, scalable Big Data-Software können CSPs alle ihre Daten für bessere Entscheidungsfindung in weniger Zeit minieren. Verschiedene Big Data Produkte und Techniken bieten eine End-to-End-Software-Plattform für die Sammlung, Vorbereitung, Analyse und Präsentation von Einsichten aus großen Daten. Anwendungsbereiche umfassen Netzwerkleistungsüberwachung, Betrugdetektion, Kundenschurndetektion und Kreditrisikoanalyse. Big Data & Analytics-Produkte schaal, um Terabytes von Daten zu verarbeiten, aber die Implementierung solcher Tools erfordert eine neue Art von Cloud-basiertes Datenbank-System wie Hadoop oder massive schaal parallele Computing-Prozessor (KPU usw.)

Dieser Kurs arbeitet auf Big Data BI für Telco umfasst alle aufstrebenden neuen Bereiche, in denen CSPs für Produktivitätsgewinnung und die Eröffnung neuer Geschäftsausgabenströme investieren. Der Kurs bietet eine vollständige 360 Grad Überblick Big Data BI in Telco, so dass Entscheidungsträger und Manager eine sehr breite und umfassende Überblick über die Möglichkeiten Big Data BI in Telco für Produktivität und Einkommensgewinnung haben können.

Kursziele

Das Hauptziel des Kurses ist es, neue Big Data Business Intelligence-Techniken in 4 Sektoren Telecom Business (Marketing/Sales, Network Operation, Financial Operation und Customer Relation Management) einzuführen. Die Studierenden werden eingeführt, um zu folgen:

• Einführung zu Big Data-was ist 4Vs (Volumen, Geschwindigkeit, Vielfalt und Wahrscheinlichkeit) in Big Data- Generation, Extraction und Management aus Telco Perspektive
• Wie Big Data Analytik unterscheidet sich von Erbe-Datenanalytik
• In-house Begründung von Big Data -Telco Perspektive
• Einführung in Hadoop Ökosystem- Bekanntschaft mit allen Hadoop Tools wie Hive, Pig, SPARC –Wenn und wie sie verwendet werden, um das Problem zu lösen Big Data
• Wie Big Data zur Analyse für Analyse-Tool-Wie Business Analysis’s können ihre Schmerzpunkte der Sammlung und Analyse von Daten durch integrierte Hadoop Dashboard-Ansatz reduzieren
• Grundlegende Einführung in Insight-Analysen, Visualisierungsanalysen und Predictive-Analysen für Telco
• Customer Churn-Analytics und Big Data-how Big Data-Analytics können Customer Churn und Kundenunzufriedenheit in Telco-Case-Studien reduzieren
• Netzwerkfehler- und Servicefehleranalyse aus Netzwerkmetadata und IPDR
• Finanzanalyse - Betrug, Wastage und ROI-Schätzung aus Verkaufs- und Betriebsdaten
• Kundenaufnahme-Problem-Zielmarketing, Kundensegmentation und Cross-Sales von Verkaufsdaten
• Einführung und Zusammenfassung aller Big Data analytischen Produkte und wo sie in den analytischen Raum von Telco passen
• Schlussfolgerung - wie man Schritt für Schritt einen Ansatz zur Einführung Big Data Business Intelligence in Ihre Organisation einnehmen kann

Zielgruppe

• Netzwerkverkehr, Finanzmanager, CRM-Manager und Top-IT-Manager im Telco CIO-Büro.
• Business Analytiker in Telco
• CFO Büro-Manager / Analysten
• Operationsmanager
• QA Manager

Die Informations- und Datenexplosion in der heutigen Welt ist beispiellos, unsere Fähigkeit zur Innovation und zur Erweiterung der Grenzen des Möglichen wächst schneller als je zuvor. Die Rolle des Data Scientist ist heute branchenweit eine der gefragtesten Fähigkeiten.

Wir bieten viel mehr als nur theoretisches Lernen; Wir vermitteln praktische, marktfähige Fähigkeiten, die die Lücke zwischen der akademischen Welt und den Anforderungen der Industrie schließen.

Dieser 7-wöchige Lehrplan kann auf Ihre spezifischen Branchenanforderungen zugeschnitten werden. Bitte kontaktieren Sie uns für weitere Informationen oder besuchen Sie die Website des Nobleprog Institute

Publikum:

Dieses Programm richtet sich an Hochschulabsolventen sowie an alle, die über die erforderlichen Vorkenntnisse verfügen, die durch eine Beurteilung und ein Vorstellungsgespräch ermittelt werden.

Lieferung:

Die Durchführung des Kurses erfolgt als Mischung aus Präsenzunterricht und Online-Kursen; Typischerweise wird die 1. Woche „im Klassenzimmer geführt“, die Wochen 2–6 im „virtuellen Klassenzimmer“ und Woche 7 wieder im „Klassenzimmer geleitet“.

Big Data sind Datenmengen, die so umfangreich und komplex sind, dass herkömmliche Anwendungssoftware für die Datenverarbeitung nicht ausreicht, um mit ihnen umzugehen. Zu den großen Datenherausforderungen gehören Datenerfassung, Datenspeicherung, Datenanalyse, Suche, Freigabe, Übertragung, Visualisierung, Abfrage, Aktualisierung und Datenschutz.

Dieser Kurs richtet sich an Marketing- und Verkaufsfachleute, die tiefer in die Anwendung von Data Science im Marketing/Vertrieb eintauchen möchten. Der Kurs bietet eine detaillierte Abdeckung verschiedener Data-Science-Techniken zur Nutzung für „Upselling“, „Cross-Selling“, Marksegmentierung, Markenbildung und CLV.

Unterschied zwischen Marketing und Vertrieb - Wie unterscheiden sich Verkauf und Marketing?

In einfachen Worten kann der Verkauf als ein Prozess beschrieben werden, der sich auf Einzelpersonen oder kleine Gruppen konzentriert. Das Marketing richtet sich hingegen an größere Gruppen oder die allgemeine Öffentlichkeit. Marketing umfasst Forschung (Bedürfnisse der Kunden identifizieren), Produktentwicklung (innovative Produkte erzeugen) und Werbung für das Produkt sowie seine Verbreitung bei den Verbrauchern. So bedeutet Marketing die Erstellung von Anfragen oder potenziellen Kunden. Sobald das Produkt auf dem Markt ist, ist es die Aufgabe des Vertriebsmitarbeiters, den Kunden dazu zu überreden, das Produkt zu kaufen. Der Verkauf bedeutet, dass Anfragen oder potenzielle Kunden in Käufe und Bestellungen umgewandelt werden, während Marketing langfristige Ziele verfolgt und der Verkauf kurzfristige Ziele hat.

Dieser von einem Trainer geleitete Live-Workshop (online oder vor Ort) führt in das Konzept der kollektiven Entwicklung im Bereich Data Science ein und zeigt, wie Jupyter zum Verfolgen und Teilnehmen am "Lebenszyklus eines berechnungsbasierten Ideen" als Team verwendet werden kann. Dabei wird den Teilnehmern die Erstellung eines Beispiels für einen Datenwissenschaft-Projekt auf der Grundlage des Jupyter-Ekosystems vorgestellt.

Am Ende dieses Trainings werden die Teilnehmer in der Lage sein, Folgendes zu tun:

• Jupyter zu installieren und einzurichten, einschließlich der Erstellung und Integration eines Team-Repositories auf Git.
• Mit Funktionen von Jupyter wie Erweiterungen, interaktiven Widgets, Multiuser-Modus und mehr Projekte zur Zusammenarbeit zu ermöglichen.
• Jupyter Notebooks mit Teammitgliedern zu erstellen, freizugeben und zu organisieren.
• Scala, Python, R auszuwählen, um Code gegen Big Data Systeme wie Apache Spark über die Jupyter-Schnittstelle zu schreiben und auszuführen.

Diese von einem Dozenten geleitete Live-Schulung in Österreich (online oder vor Ort) richtet sich an Datenwissenschaftler und -entwickler, die Data Science mit Kaggle erlernen und ihre Karriere ausbauen möchten.

Am Ende dieser Schulung werden die Teilnehmer in der Lage sein:

• Über Datenwissenschaft und maschinelles Lernen lernen.
• Datenanalytik erforschen.
• Lernen Sie über Kaggle und wie es funktioniert.

KNIME Analytics Platform ist eine führende Open-Source-Lösung für datengetriebene Innovation. Es hilft Ihnen, das in Ihren Daten verborgene Potenzial zu entdecken, frische Einblicke zu gewinnen oder neue Zukunftsszenarien vorherzusagen. Mit mehr als 1000 Modulen, Hunderten von fertigen Beispielen, einem umfassenden Spektrum integrierter Werkzeuge und der breitesten Auswahl an fortgeschrittenen Algorithmen ist KNIME Analytics Platform die perfekte Werkzeugkiste für jeden Datenwissenschaftler und Business-Analyst.

Dieses Kurs zum KNIME Analytics Platform bietet Anfängern, Fortgeschrittenen und KNIME-Experten die ideale Gelegenheit, sich mit KNIME vertraut zu machen, effektiver damit umzugehen zu lernen und klare, umfassende Berichte basierend auf KNIME-Arbeitsabläufen zu erstellen.

Das Training "Analyseplattform KNIME" bietet einen umfassenden Überblick über diese kostenlose Datenanalyse-Plattform. Der Kursumfang umfasst eine Einführung in die Verarbeitung und Analyse von Daten, Installation und Konfiguration von KNIME, Erstellung von Workflows, Methodologie der Erstellung von Geschäftsmodellen und Datenaufbereitung. Der Kurs behandelt auch fortgeschrittene Werkzeuge zur Datenanalyse, den Import und Export von Workflows, die Integration von Tools, ETL-Prozesse, Datenexploration, Visualisierung, Erweiterungen und Integrationen mit Werkzeugen wie R, Java, Python, Gephi, Neo4j. Der Abschluss umfasst eine Besprechung der Berichterstattung, der Integration in BIRT und die KNIME WebPortal.

Dieses von einem Dozenten angeführte, Live-Training in Österreich (online oder vor Ort) richtet sich an Data Scientists, die in Python und R für KNIME programmieren möchten.

Am Ende dieses Trainings werden die Teilnehmer in der Lage sein:

• Maschinelles Lernen in KNIME zu planen, aufzubauen und bereitzustellen.
• Datengetriebene Entscheidungen für Operationen zu treffen.
• Data Science-Projekte von Anfang bis Ende umzusetzen.

Im ersten Teil dieser Schulung behandeln wir die Grundlagen von MATLAB und seine Funktion als Sprache und Plattform. Dazu gehört eine Einführung in die MATLAB-Syntax, Arrays und Matrizen, Datenvisualisierung, Skriptentwicklung und objektorientierte Prinzipien.

Im zweiten Teil wird gezeigt, wie MATLAB für Data Mining, maschinelles Lernen und prädiktive Analysen verwendet werden kann. Um den Teilnehmern eine klare und praktische Perspektive des Ansatzes und der Leistungsfähigkeit von MATLAB zu vermitteln, ziehen wir Vergleiche zwischen der Verwendung von MATLAB und der Verwendung anderer Tools wie Tabellenkalkulationen, C, C++ und Visual Basic.

Im dritten Teil der Schulung lernen die Teilnehmer, wie sie ihre Arbeit durch Automatisierung der Datenverarbeitung und Berichterstellung rationalisieren können.

Während des gesamten Kurses werden die Teilnehmer die erlernten Ideen durch praktische Übungen in einer Laborumgebung in die Praxis umsetzen. Am Ende des Kurses werden die Teilnehmer die Möglichkeiten von MATLAB genau kennen und in der Lage sein, sie zur Lösung realer Data-Science-Probleme sowie zur Rationalisierung ihrer Arbeit durch Automatisierung einzusetzen.

Während des gesamten Kurses werden Beurteilungen durchgeführt, um den Fortschritt zu messen.

Format des Kurses

• Der Kurs umfasst theoretische und praktische Übungen, einschließlich Falldiskussionen, Code-Beispielen und praktischer Implementierung.

Hinweis

• Die praktischen Übungen werden auf der Grundlage von vorab vereinbarten Musterdatenberichten durchgeführt. Wenn Sie spezielle Anforderungen haben, kontaktieren Sie uns bitte, um dies zu vereinbaren.

Dieses von einem Dozenten geleitete, live-Training in Österreich (online oder vor Ort) richtet sich an fortgeschrittene Datenanalytiker, Entwickler oder aspirierende Data Scientists, die maschinelles Lernen in Python anwenden möchten, um Erkenntnisse zu gewinnen, Vorhersagen zu treffen und datengestützte Entscheidungen zu automatisieren.

Am Ende dieses Kurses werden die Teilnehmer in der Lage sein:

• Schlüsselmaschinelles Lernen Paradigmen zu verstehen und zu differenzieren.
• Daten vorzubereiten und Modellbewertungsmetriken zu erkunden.
• Maschinelle Lernalgorithmen anzuwenden, um reale Datenprobleme zu lösen.
• Python-Bibliotheken und Jupyter-Notebooks für die praktische Entwicklung zu verwenden.
• Modelle zur Vorhersage, Klassifizierung, Empfehlung und Clustering aufzubauen.

Diese von einem Trainer geleitete Live-Schulung in Österreich (online oder vor Ort) richtet sich an Datenwissenschaftler und Entwickler, die Modin verwenden möchten, um parallele Berechnungen mit Pandas für eine schnellere Datenanalyse zu erstellen und zu implementieren.

Am Ende dieser Schulung werden die Teilnehmer in der Lage sein,:

• die notwendige Umgebung einzurichten, um mit der Entwicklung von Pandas-Workflows in großem Maßstab mit Modin zu beginnen.
• die Funktionen, die Architektur und die Vorteile von Modin zu verstehen.
• Die Unterschiede zwischen Modin, Dask und Ray kennen.
• Schnellere Durchführung von Pandas-Vorgängen mit Modin.
• Implementierung der gesamten Pandas API und Funktionen.

Python ist eine Programmiersprache, die in der Finanzbranche enorme Popularität erlangt hat. Von den größten Investmentbanken und Hedgefonds übernommen, wird sie verwendet, um ein breites Spektrum von Finanzanwendungen zu erstellen, von Kernhandelsprogrammen bis hin zu Risikomanagementsystemen.

In diesem vom Dozenten angeleiteten Live-Training lernen die Teilnehmer, wie man Python zur Entwicklung praktischer Anwendungen verwendet, um eine Reihe spezifischer Finanzprobleme zu lösen.

Am Ende dieses Trainings werden die Teilnehmer in der Lage sein:

• Die Grundlagen der Python-Programmiersprache zu verstehen
• Python-Entwicklungstools herunterzuladen, zu installieren und zu warten, um Finanzanwendungen zu erstellen
• Die geeignetsten Python-Pakete und -Techniken auszuwählen, um Finanzdaten aus verschiedenen Quellen (CSV, Excel, Datenbanken, Web usw.) zu organisieren, visualisieren und analysieren
• Anwendungen zu erstellen, die Probleme im Zusammenhang mit Vermögensallokation, Risikoanalyse, Investitionsleistung und mehr lösen
• Fehler in einer Python-Anwendung zu beheben, sie zu integrieren, bereitzustellen und zu optimieren

Zielgruppe

• Entwickler
• Analysten
• Quants

Kursformat

• Teil Vorlesung, Teil Diskussion, Übungen und intensive praktische Arbeit

Hinweis

• Dieses Training zielt darauf ab, Lösungen für einige der wichtigsten Probleme zu bieten, die Finanzprofis gegenüberstehen. Wenn Sie jedoch ein bestimmtes Thema, Tool oder Verfahren hinzufügen oder erweitern möchten, kontaktieren Sie uns gerne, um dies einzurichten.

Dieses von einem Dozenten geführte, live-Training in Österreich (online oder vor Ort) richtet sich an Data Scientists und Entwickler, die RAPIDS verwenden möchten, um GPU-beschleunigte Datenpipelines, Workflows und Visualisierungen zu erstellen, wobei maschinelles Lernen mit Algorithmen wie XGBoost, cuML usw. angewendet wird.

Am Ende dieses Trainings werden die Teilnehmer in der Lage sein:

• Die notwendige Entwicklungsumgebung zum Erstellen von Datenmodellen mit NVIDIA RAPIDS einzurichten.
• Die Funktionen, Komponenten und Vorteile von RAPIDS zu verstehen.
• GPUs zur Beschleunigung von Daten- und Analysepipelines von Anfang bis Ende zu nutzen.
• GPU-beschleunigte Datenvorbereitung und ETL mit cuDF und Apache Arrow zu implementieren.
• Maschinelles Lernen mit XGBoost- und cuML-Algorithmen zu erlernen.
• Datenvisualisierungen zu erstellen und Graphanalysen mit cuXfilter und cuGraph durchzuführen.