RapidMiner do uczenia maszynowego i analizy predykcyjnej - Plan Szkolenia

W tym szkoleniu prowadzonym przez instruktora uczestnicy nauczą się podejścia, z jakim należy podchodzić do technologii Big Data, ocenić ich wpływ na istniejące procesy i polityki oraz wdrożyć te technologie w celu identyfikacji działalności kryminalnej i zapobiegania przestępczości. Przeanalizujemy przypadki zastosowania przez organizacje policyjne na całym świecie, aby uzyskać wgląd w ich podejścia do wdrażania, wyzwania oraz wyniki.

Na koniec tego szkolenia uczestnicy będą w stanie:

• Połączyć technologię Big Data z tradycyjnymi procesami gromadzenia danych, aby skonstruować opowieść podczas śledztwa.
• Wdrożyć przemysłowe rozwiązania do przechowywania i przetwarzania dużych zbiorów danych w celach analizy.
• Przygotować propozycję dotyczącą wdrożenia najbardziej odpowiednich narzędzi i procesów, umożliwiających podejście oparte na danych w śledztwie kryminalnym.

Odbiorcy

Jeśli próbujesz zrozumieć dane, do których masz dostęp, lub chcesz analizować nieustrukturyzowane dane dostępne w internecie (np. Twitter, LinkedIn itp.), ten kurs jest dla Ciebie.

Jest on skierowany głównie do decydentów i osób, które muszą decydować, które dane warto zbierać, a które analizować.

Nie jest skierowany do osób konfigurujących rozwiązania, chociaż mogą one skorzystać z ogólnego obrazu.

Tryb prowadzenia

Podczas kursu uczestnicy zapoznają się z działającymi przykładami głównie technologii open source.

Krótkie wykłady będą połączone z prezentacjami i prostymi ćwiczeniami wykonywanymi przez uczestników.

Treść i wykorzystywane oprogramowanie

Wszystkie wykorzystywane oprogramowanie jest aktualizowane za każdym razem, gdy kurs jest prowadzony, więc korzystamy z najnowszych dostępnych wersji.

Kurs obejmuje proces od pozyskiwania, formatowania, przetwarzania i analizy danych, po wyjaśnienie, jak zautomatyzować proces decyzyjny za pomocą uczenia maszynowego.

To szkolenie prowadzone przez instruktora, na żywo w Polsce (online lub na miejscu), jest skierowane do naukowców zajmujących się danymi i analityków danych, którzy chcą automatyzować, oceniać i zarządzać modelami predykcyjnymi przy użyciu możliwości uczenia maszynowego DataRobot.

Pod koniec szkolenia uczestnicy będą mogli:

• Wczytywać zbiory danych w DataRobot w celu analizy, oceny i kontroli jakości danych.
• Tworzyć i trenować modele w celu identyfikacji ważnych zmiennych i osiągania celów predykcyjnych.
• Interpretować modele, aby tworzyć wartościowe wnioski przydatne w podejmowaniu decyzji biznesowych.
• Monitorować i zarządzać modelami w celu utrzymania zoptymalizowanej wydajności predykcyjnej.

To szkolenie prowadzone przez instruktora w Polsce (online lub stacjonarnie) skierowane jest do pośrednio zaawansowanych developerów, którzy chcą tworzyć aplikacje zasilane sztuczną inteligencją, wykorzystując analitykę przewidywującą i generatywne modele.

Na zakończenie tego szkolenia uczestnicy będą mogli:

• Zrozumieć podstawy przewidywującej sztucznej inteligencji i generatywnych modeli.
• Wykorzystywać narzędzia zasilane sztuczną inteligencją do przewidywania kodowania, prognozowania i automatyzacji.
• Wdrożyć LLMs (Large Language Models) i transformatory do generowania tekstu i kodu.
• Zastosować prognozowanie czasowych szeregów danych i rekomendacje oparte na sztucznej inteligencji.
• Rozwijać i dopasowywać modele sztucznej inteligencji do rzeczywistych aplikacji.
• Ocenić etyczne aspekty i najlepsze praktyki w wdrażaniu sztucznej inteligencji.

To szkolenie prowadzone przez instruktora, na żywo w Polsce (online lub na miejscu) jest skierowane do początkujących profesjonalistów IT, którzy chcą zrozumieć podstawy predykcyjnej sztucznej inteligencji.

Po zakończeniu szkolenia uczestnicy będą mogli:

• Zrozumieć podstawowe koncepcje predykcyjnej sztucznej inteligencji i jej zastosowania.
• Zbierać, czyścić i przetwarzać dane do analizy predykcyjnej.
• Eksplorować i wizualizować dane, aby odkryć wnioski.
• Budować podstawowe modele statystyczne do przewidywania.
• Oceniać wydajność modeli predykcyjnych.
• Stosować koncepcje predykcyjnej sztucznej inteligencji w rzeczywistych scenariuszach.

R to darmowy, otwartoźródłowy język programowania przeznaczony do obliczeń statystycznych, analizy danych oraz tworzenia grafiki. R jest coraz częściej wykorzystywany przez menedżerów i analityków danych w korporacjach oraz środowiskach akademickich. R oferuje szeroki wybór pakietów do eksploracji danych.

To szkolenie prowadzone przez instruktora (online lub na miejscu) jest skierowane do średnio zaawansowanych profesjonalistów danych, którzy chcą stosować techniki uczenia maszynowego do problemów biznesowych opartych na danych, w tym prognozowania sprzedaży i modelowania przewidywania za pomocą sieci neuronowych.

Na koniec tego szkolenia uczestnicy będą w stanie:

• Zrozumieć podstawowe pojęcia i typy uczenia maszynowego.
• Zastosować kluczowe algorytmy do klasyfikacji, regresji, grupowania i analizy powiązań.
• Wykonawać eksploracyjną analizę danych i przygotowywanie danych za pomocą Pythona.
• Używać sieci neuronowych do zadań modelowania nieliniowego.
• Wdrażać analizę przewidywania do prognozowania biznesowego, w tym danych sprzedaży.
• Ocenić i optymalizować wydajność modelu za pomocą technik wizualnych i statystycznych.

To szkolenie prowadzone przez instruktora w Polsce (online lub na miejscu) jest przeznaczone dla profesjonalistów DevOps na poziomie średnim, którzy chcą zintegrować przewidywalną sztuczną inteligencję w swoich praktykach DevOps.

Na zakończenie tego szkolenia uczestnicy będą w stanie:

• Wdrożyć modele analizy przewidywalnej do przewidywania i rozwiązywania problemów w łańcuchu dostaw DevOps.
• Wykorzystywać narzędzia oparte na AI do poprawy monitorowania i operacji.
• Zastosować techniki uczenia maszynowego w celu poprawy przepływu dostaw oprogramowania.
• Projektować strategie AI dla proaktywnego rozwiązywania problemów i optymalizacji.
• Nawigować w etycznych aspektach stosowania AI w DevOps.

R to darmowy język programowania typu open-source do obliczeń statystycznych, analizy danych i grafiki. R jest wykorzystywany przez coraz większą liczbę menedżerów i analityków danych w korporacjach i środowisku akademickim. R oferuje szeroką gamę pakietów do eksploracji danych.

To szkolenie prowadzone przez instruktora na żywo w Polsce (online lub na miejscu) jest skierowane do analityków danych na poziomie średniozaawansowanym, którzy chcą nauczyć się, jak używać RapidMiner do szacowania i prognozowania wartości oraz wykorzystywać narzędzia analityczne do prognozowania szeregów czasowych.

Pod koniec szkolenia uczestnicy będą mogli:

• Nauczyć się stosować metodologię CRISP-DM, wybierać odpowiednie algorytmy uczenia maszynowego oraz poprawiać konstrukcję i wydajność modeli.
• Wykorzystać RapidMiner do szacowania i prognozowania wartości oraz korzystać z narzędzi analitycznych do prognozowania szeregów czasowych.

To szkolenie prowadzone przez instruktora (online lub na miejscu) jest skierowane do analityków, badaczy i profesjonalistów o poziomie początkowym do średniozaawansowanym, którzy chcą używać SPSS do przygotowania danych, analizy statystycznej i modelowania predykcyjnego.