Lokalne, prowadzone przez instruktora kursy szkoleniowe na żywo dotyczące analizy predykcyjnej demonstrują poprzez praktyczne ćwiczenia, jak używać różnych narzędzi do tworzenia modeli predykcyjnych i stosować je do dużych przykładowych zestawów danych w celu przewidywania przyszłych zdarzeń na podstawie danych. Szkolenie z analizy predykcyjnej jest dostępne jako "szkolenie online na żywo" lub "szkolenie na żywo na miejscu". Szkolenie na żywo online (inaczej "zdalne szkolenie na żywo") odbywa się za pomocą interaktywnego, zdalnego pulpitu . Szkolenie na żywo na miejscu może odbywać się lokalnie w siedzibie klienta w małopolskie lub w korporacyjnych centrach szkoleniowych NobleProg w małopolskie. NobleProg — Twój lokalny dostawca szkoleń
Kraków
Archeion, Św. Filipa 23/6, Kraków, Polska, 30-636
Sale szkoleniowe znajdują się przy ul. Św. Filipa 23/6 w Krakowie, zaledwie 3 minuty od dworca PKP, w s...
Sale szkoleniowe znajdują się przy ul. Św. Filipa 23/6 w Krakowie, zaledwie 3 minuty od dworca PKP, w sąsiedztwie targowiska Stary Kleparz. Dodatkowo, istnieje możliwość dotarcia do nich dowolną linią komunikacji miejskiej kursującą w okolicach ulic Basztowa, Lubicz, Pawia, Plac Matejki oraz Długa, co sprawia, że są łatwo dostępne dla uczestników podróżujących z różnych części miasta.
Tarnów
Hotel Tarnovia, Kościuszki 10, Tarnów, Polska, 33-100
Sala szkoleniowa NobleProg jest usytuowana w hotelu Tarnovia przy ulicy Kościuszki 10 w Ta...
Sala szkoleniowa NobleProg jest usytuowana w hotelu Tarnovia przy ulicy Kościuszki 10 w Tarnowie. Dzielnica Strusina w której zlokalizowany jest hotel Tarnovia jest największą pod względem ludności dzielnicą Tarnowa. Dworzec PKP od sali szkoleniowej dzieli 500 metrów, jest to ok. 6 minut spaceru, z dworca autbousowego PKS odległość wynosi ok 350 metrów, spacerem przez ulicę Krakowską zajmie to ok. 4 minut.
Zakopane
Dafne, Jagiellońska 30, Zakopane, Polska, 34-500
Sala szkoleniowa jest zlokalizowana zaledwie 350 metrów od dworców PKP i PKS oraz 700 metrów od Krupów...
Sala szkoleniowa jest zlokalizowana zaledwie 350 metrów od dworców PKP i PKS oraz 700 metrów od Krupówek, głównej ulicy handlowej w Zakopanem. Na terenie obiektu znajduje się ogrodzony parking, co zapewnia wygodę dla uczestników szkoleń podróżujących własnym samochodem oraz ułatwia dostęp do obiektu.
Szkolenie na żywo prowadzone przez instruktora (na miejscu lub zdalnie) jest przeznaczone dla osób technicznych, które chcą budować modele uczenia maszynowego przy użyciu algorytmów takich jak GLM, Deep Learning i Random Forest.
Po zakończeniu tego szkolenia uczestnicy będą w stanie
Instalacja i konfiguracja H2O.
Tworzenie modeli uczenia maszynowego przy użyciu różnych popularnych algorytmów.
Ewaluacja modeli w oparciu o typ danych i wymagania biznesowe.
Przegląd
Communication Dostawcy usług (CSP) stoją w obliczu presji na redukcję kosztów i maksymalizację średniego przychodu na użytkownika (ARPU), przy jednoczesnym zapewnieniu doskonałego doświadczenia klienta, ale ilość danych wciąż rośnie. Globalny ruch danych w sieciach komórkowych będzie rósł w tempie 78% rocznie (CAGR) do 2016 roku, osiągając 10,8 eksabajtów miesięcznie.
W międzyczasie CSP generują duże ilości danych, w tym rejestry szczegółów połączeń (CDR), dane sieciowe i dane klientów. Firmy, które w pełni wykorzystują te dane, zyskują przewagę konkurencyjną. Według niedawnego badania przeprowadzonego przez The Economist Intelligence Unit, firmy, które wykorzystują podejmowanie decyzji w oparciu o dane, cieszą się 5-6% wzrostem produktywności. Jednak 53% firm wykorzystuje tylko połowę swoich cennych danych, a jedna czwarta respondentów zauważyła, że ogromne ilości przydatnych danych pozostają niewykorzystane. Ilość danych jest tak duża, że ich ręczna analiza jest niemożliwa, a większość starszych systemów oprogramowania nie nadąża, przez co cenne dane są odrzucane lub ignorowane.
Dzięki szybkiemu, skalowalnemu oprogramowaniu Big Data & Analytics&rsquo, dostawcy usług CSP mogą wydobywać wszystkie swoje dane w celu podejmowania lepszych decyzji w krótszym czasie. Różne produkty i techniki Big Data zapewniają kompleksową platformę oprogramowania do gromadzenia, przygotowywania, analizowania i prezentowania wniosków z dużych zbiorów danych. Obszary zastosowań obejmują monitorowanie wydajności sieci, wykrywanie oszustw, wykrywanie rezygnacji klientów i analizę ryzyka kredytowego. Produkty Big Data & Analytics skalują się do obsługi terabajtów danych, ale wdrożenie takich narzędzi wymaga nowego rodzaju systemu baz danych opartego na chmurze, takiego jak Hadoop lub masowego procesora obliczeń równoległych (KPU itp.).
Ten kurs na temat Big Data BI dla Telco obejmuje wszystkie pojawiające się nowe obszary, w które CSP inwestują w celu zwiększenia produktywności i otwarcia nowego strumienia przychodów biznesowych. Kurs zapewni pełny 360-stopniowy przegląd Big Data BI w Telco, dzięki czemu decydenci i menedżerowie będą mieli bardzo szeroki i kompleksowy przegląd możliwości Big Data BI w Telco w celu zwiększenia produktywności i przychodów.
Cele kursu
Głównym celem kursu jest wprowadzenie nowych technik analityki biznesowej Big Data w 4 sektorach Telecom biznesu (marketing / sprzedaż, operacje sieciowe, operacje finansowe i zarządzanie relacjami z klientami). Studenci zostaną zapoznani z następującymi zagadnieniami:
Wprowadzenie do Big Data - czym są 4V (objętość, szybkość, różnorodność i prawdziwość) w Big Data - generowanie, ekstrakcja i zarządzanie z perspektywy Telco
Czym różni się analityka Big Data od dotychczasowej analityki danych
Wewnętrzne uzasadnienie Big Data - perspektywa Telco
Wprowadzenie do ekosystemu Hadoop - znajomość wszystkich narzędzi Hadoop, takich jak Hive, Pig, SPARC – kiedy i jak są one wykorzystywane do rozwiązywania problemów Big Data
W jaki sposób Big Data są pozyskiwane do analizy w narzędziach analitycznych - w jaki sposób analiza biznesowa może zmniejszyć ból związany z gromadzeniem i analizą danych dzięki zintegrowanemu podejściu do pulpitu nawigacyjnego Hadoop
Podstawowe wprowadzenie do analityki Insight, analityki wizualizacyjnej i analityki predykcyjnej dla Telco
Analityka rezygnacji klientów i Big Data - jak analityka Big Data może zmniejszyć rezygnację klientów i niezadowolenie klientów w Telco - studia przypadków
Analiza awarii sieci i usług na podstawie metadanych sieciowych i IPDR
Analiza finansowa - oszustwa, marnotrawstwo i szacowanie ROI na podstawie danych sprzedażowych i operacyjnych
Problem pozyskiwania klientów - marketing docelowy, segmentacja klientów i sprzedaż krzyżowa na podstawie danych sprzedażowych
Wprowadzenie i podsumowanie wszystkich produktów analitycznych Big Data i ich miejsca w przestrzeni analitycznej Telco
Podsumowanie - jak krok po kroku wprowadzić Big Data Business Intelligence w swojej organizacji
Docelowi odbiorcy
Operacje sieciowe, menedżerowie finansowi, menedżerowie CRM i najlepsi menedżerowie IT w biurze Telco CIO.
Postęp technologiczny i rosnąca ilość informacji zmieniają sposób egzekwowania prawa. Wyzwania stawiane przez Big Data są prawie tak samo zniechęcające, jak obietnica Big Data. Efektywne przechowywanie danych jest jednym z tych wyzwań; skuteczna ich analiza jest kolejnym.
W tym prowadzonym przez instruktora szkoleniu na żywo uczestnicy poznają sposób myślenia, z jakim należy podejść do technologii Big Data, ocenić ich wpływ na istniejące procesy i polityki oraz wdrożyć te technologie w celu identyfikacji działalności przestępczej i zapobiegania przestępczości. Przeanalizowane zostaną studia przypadków z organizacji zajmujących się egzekwowaniem prawa na całym świecie, aby uzyskać wgląd w ich podejścia, wyzwania i wyniki.
Po zakończeniu tego szkolenia uczestnicy będą w stanie
Łączenie technologii Big Data z tradycyjnymi procesami gromadzenia danych w celu złożenia historii podczas dochodzenia
Wdrożenie przemysłowych rozwiązań w zakresie przechowywania i przetwarzania dużych zbiorów danych do analizy danych
Przygotowanie propozycji przyjęcia najbardziej adekwatnych narzędzi i procesów w celu umożliwienia opartego na danych podejścia do dochodzenia w sprawach karnych.
Publiczność
Specjaliści ds. egzekwowania prawa z wykształceniem technicznym
Format kursu
Część wykładu, część dyskusji, ćwiczenia i ciężka praktyka praktyczna
Publiczność
Jeśli próbujesz nadać sens danym, do których masz dostęp lub chcesz analizować nieustrukturyzowane dane dostępne w sieci (takie jak Twitter, LinkedIn itp.), ten kurs jest dla Ciebie.
Jest on skierowany głównie do decydentów i osób, które muszą wybrać, jakie dane warto gromadzić i co warto analizować.
Nie jest on skierowany do osób konfigurujących rozwiązanie, jednak osoby te skorzystają z szerszej perspektywy.
Tryb dostawy
Podczas kursu delegaci zostaną zapoznani z działającymi przykładami głównie technologii open source.
Po krótkich wykładach odbędzie się prezentacja i proste ćwiczenia dla uczestników.
Używana zawartość i oprogramowanie
Całe używane oprogramowanie jest aktualizowane za każdym razem, gdy kurs jest uruchamiany, więc sprawdzamy najnowsze możliwe wersje.
Obejmuje proces pozyskiwania, formatowania, przetwarzania i analizowania danych, aby wyjaśnić, jak zautomatyzować proces podejmowania decyzji za pomocą uczenia maszynowego.
Ten prowadzony przez instruktora trening na żywo w małopolskie (online lub na miejscu) jest skierowany do analityków danych i analityków danych, którzy chcą zautomatyzować, oceniać i zarządzać modelami predykcyjnymi przy użyciu możliwości uczenia maszynowego DataRobot.
Po zakończeniu tego szkolenia uczestnicy będą w stanie
Ładowanie zestawów danych w DataRobot w celu analizy, oceny i sprawdzenia jakości danych.
Buduj i trenuj modele, aby zidentyfikować ważne zmienne i osiągnąć cele predykcyjne.
Interpretuj modele, aby tworzyć cenne spostrzeżenia przydatne w podejmowaniu decyzji biznesowych.
Monitorowanie i zarządzanie modelami w celu utrzymania zoptymalizowanej wydajności przewidywania.
R to darmowy język programowania o otwartym kodzie źródłowym do obliczeń statystycznych, analizy danych i grafiki. R jest używany przez rosnącą liczbę menedżerów i analityków danych w korporacjach i środowiskach akademickich. R posiada szeroką gamę pakietów do eksploracji danych.
R to darmowy język programowania o otwartym kodzie źródłowym do obliczeń statystycznych, analizy danych i grafiki. R jest używany przez rosnącą liczbę menedżerów i analityków danych w korporacjach i środowiskach akademickich. R posiada szeroką gamę pakietów do eksploracji danych.
RapidMiner to platforma oprogramowania do nauki o danych typu open source do szybkiego prototypowania i rozwoju aplikacji. Zawiera zintegrowane środowisko do przygotowywania danych, uczenia maszynowego, głębokiego uczenia, eksploracji tekstu i analizy predykcyjnej;
W tym prowadzonym przez instruktora szkoleniu na żywo uczestnicy dowiedzą się, jak używać RapidMiner Studio do przygotowywania danych, uczenia maszynowego i wdrażania modeli predykcyjnych;
Po zakończeniu tego szkolenia uczestnicy będą w stanie
Instalacja i konfiguracja RapidMiner
Przygotowanie i wizualizacja danych za pomocą RapidMiner
Weryfikacja modeli uczenia maszynowego
Łączenie danych i tworzenie modeli predykcyjnych
Operacjonalizacja analityki predykcyjnej w ramach procesu biznesowego
Rozwiązywanie problemów i optymalizacja RapidMiner
Publiczność
Naukowcy zajmujący się danymi
Inżynierowie
Programiści
Format kursu
Część wykładu, część dyskusji, ćwiczenia i ciężka praktyka praktyczna
Uwaga
Aby zamówić niestandardowe szkolenie dla tego kursu, skontaktuj się z nami.
Ta sesja szkoleniowa w klasie będzie zawierać prezentacje i przykłady komputerowe oraz ćwiczenia studium przypadku do wykonania.
Więcej...
Last Updated:
Opinie uczestników (4)
All the examples used and the lecturing style was on point even for a begginer i was able to understand and the training was so patient and always willing to go extra mile when in need of assistance.
Mathipa Chepape - Vodacom
Szkolenie - Big Data Business Intelligence for Telecom and Communication Service Providers
The exercises.
Elena Velkova - CEED Bulgaria
Szkolenie - Predictive Modelling with R
Good detail on what R is used for and how to start using it right away
Hoss Shenassa - Trimac Management Services LP
Szkolenie - Introduction to R with Time Series Analysis
The content, as I found it very interesting and think it would help me in my final year at University.
Krishan - NBrown Group
Szkolenie - From Data to Decision with Big Data and Predictive Analytics