Predictive Analytics Schulungen

H2O ist eine Open-Source-Vorhersageplattform. Es unterstützt R, Python, Scala, Java und REST.

Dieses von Lehrern geleitete Live-Training (vor Ort oder Remote) richtet sich an technische Personen, die maschinelle Lernmodelle mit Algorithmen wie GLM, Deep Learning und Random Forests erstellen möchten.

Am Ende dieses Trainings können die Teilnehmer:

- installieren und H2O konfigurieren.
- Erstellen Sie maschinelle Lernmodelle mit verschiedenen gängigen Algorithmen
. - Bewerten Sie Modelle, die auf der Art der Daten und Geschäftsanforderungen basieren.

Format der

- interaktiven Vortrag und Diskussion
. - Viele Übungen und Übungen
. - Hands-on-Umsetzung in einem Live-Labor-Umfeld
.

- Um ein maßgeschneidertes Training für diesen Kurs anzufordern, kontaktieren Sie uns bitte, um
zu arrangieren. - Um mehr über H2O zu erfahren, besuchen Sie bitte: https://www.h2o.ai/

Fortschritte bei den Technologien und die zunehmende Menge an Informationen verändern die Art und Weise, in der die Strafverfolgung durchgeführt wird Die Herausforderungen, die Big Data mit sich bringt, sind fast so gewaltig wie die Versprechen von Big Data Die effiziente Speicherung von Daten ist eine dieser Herausforderungen es effektiv zu analysieren ist ein anderes In diesem instruierten Live-Training lernen die Teilnehmer die Denkweise kennen, mit der sie Big Data-Technologien angehen, ihre Auswirkungen auf bestehende Prozesse und Richtlinien bewerten und diese Technologien zum Zweck der Identifizierung krimineller Aktivitäten und zur Verhinderung von Kriminalität einsetzen können Fallstudien von Strafverfolgungsbehörden auf der ganzen Welt werden untersucht, um Einblicke in ihre Adoptionsansätze, Herausforderungen und Ergebnisse zu erhalten Am Ende dieses Trainings werden die Teilnehmer in der Lage sein: Kombinieren Sie Big-Data-Technologie mit traditionellen Datenerfassungs-Prozessen, um während einer Untersuchung eine Geschichte zusammenzustellen Implementieren Sie industrielle Big-Data-Speicher- und Verarbeitungslösungen für die Datenanalyse Vorbereitung eines Vorschlags für die Einführung der am besten geeigneten Instrumente und Verfahren zur Ermöglichung eines datengestützten Ansatzes bei strafrechtlichen Ermittlungen Publikum Strafverfolgungsspezialisten mit technischem Hintergrund Format des Kurses Teilvorlesung, Teildiskussion, Übungen und schwere Handsonsübungen .

Publikum

Wenn Sie versuchen, aus den Daten, auf die Sie zugreifen können, einen Sinn zu machen oder unstrukturierte Daten zu analysieren, die im Internet verfügbar sind (wie Twitter, Linked In, etc ...), ist dieser Kurs genau das Richtige für Sie.

Es richtet sich vor allem an Entscheidungsträger und Personen, die wählen müssen, welche Daten gesammelt werden sollten und welche analysiert werden sollten.

Es richtet sich nicht an Personen, die die Lösung konfigurieren, sondern die Menschen werden von dem Gesamtbild profitieren.

Liefermodus

Während des Kurses werden den Delegierten Arbeitsbeispiele von meist Open-Source-Technologien präsentiert.

Auf kurze Vorträge folgen Präsentation und einfache Übungen der Teilnehmer

Inhalt und verwendete Software

Die gesamte Software wird jedes Mal aktualisiert, wenn der Kurs ausgeführt wird, damit wir die neuesten Versionen überprüfen können.

Es umfasst den Prozess vom Erhalten, Formatieren, Verarbeiten und Analysieren der Daten bis zum Erklären, wie der Entscheidungsprozess mit maschinellem Lernen automatisiert werden kann.

R ist eine Open Source-freie Programmiersprache für statistische Berechnungen, Datenanalyse und Grafik R wird von einer wachsenden Zahl von Managern und Datenanalysten in Unternehmen und Hochschulen genutzt R verfügt über eine Vielzahl von Paketen für das Data Mining .

Predictive Analytics ist der Prozess der Verwendung von Datenanalysen, um Vorhersagen über die Zukunft zu treffen Dieser Prozess verwendet Daten zusammen mit Data-Mining-, Statistik- und maschinellen Lerntechniken, um ein Vorhersagemodell für die Vorhersage zukünftiger Ereignisse zu erstellen In diesem instruierten Live-Training lernen die Teilnehmer, wie sie Matlab nutzen können, um Vorhersagemodelle zu erstellen und sie auf große Beispieldatensätze anzuwenden, um zukünftige Ereignisse basierend auf den Daten vorherzusagen Am Ende dieses Trainings werden die Teilnehmer in der Lage sein: Erstellen Sie Vorhersagemodelle, um Muster in historischen und transaktionalen Daten zu analysieren Verwenden Sie Predictive Modeling, um Risiken und Chancen zu identifizieren Erstellen Sie mathematische Modelle, die wichtige Trends erfassen Verwenden Sie Daten von Geräten und Geschäftssystemen, um Verschwendung zu reduzieren, Zeit zu sparen oder Kosten zu senken Publikum Entwickler Ingenieure Domain-Experten Format des Kurses Teilvorlesung, Teildiskussion, Übungen und schwere Handsonsübungen .

R ist eine Open Source-freie Programmiersprache für statistische Berechnungen, Datenanalyse und Grafik R wird von einer wachsenden Zahl von Managern und Datenanalysten in Unternehmen und Hochschulen genutzt R verfügt über eine Vielzahl von Paketen für das Data Mining .

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.

Diese Präsenzschulung wird Präsentationen und computergestützte Beispiele und Fallstudien enthalten .