Plan Szkolenia
Wprowadzenie
Historia, ewolucja i trendy dla Machine Learning
Rola dużych zbiorów danych w Machine Learning
Infrastruktura do zarządzania Big Data
Wykorzystanie danych historycznych i w czasie rzeczywistym do przewidywania zachowań
Studium przypadku: Machine Learning W różnych branżach
Ocena istniejących aplikacji i możliwości
Upskilling dla Machine Learning
Narzędzia do wdrażania Machine Learning
Chmura a usługi lokalne
Zrozumienie zaplecza środkowej warstwy danych
Przegląd Data Mining i analiza
Połączenie Machine Learning z eksploracją danych
Studium przypadku: Wdrażanie Intelligent Applications w celu dostarczania użytkownikom spersonalizowanych doświadczeń
Podsumowanie i wnioski
Wymagania
- Zrozumienie koncepcji baz danych
- Doświadczenie w tworzeniu aplikacji
Uczestnicy
- Deweloperzy
Opinie uczestników (2)
- Paktyczne zastosowanie tematyki szkolenia, - doświadczenie i duża widza, - udzielanie odpwiedzi na zadawane pytania w rozumiały i jasny sposób.
Magdalena Zabielska - Wyzsza Szkola Bankowa w Poznaniu
Szkolenie - Machine Learning and Big Data
Praktyczne przykłady, wyczerpujące odpowiedzi na zadawane przez uczestników pytania, ogromna wiedza i doświadczenie