RapidMiner do uczenia maszynowego i analizy predykcyjnej - Plan Szkolenia

Podczas tego szkolenia prowadzonego przez instruktora w Polsce, uczestnicy nauczą się, jak 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 ścigania na całym świecie, aby uzyskać wgląd w ich podejścia do adopcji, wyzwania i wyniki.

Pod koniec szkolenia uczestnicy będą mogli:

• Połączyć technologię Big Data z tradycyjnymi procesami gromadzenia danych, aby złożyć w całość historię podczas śledztwa.
• Wdrożyć przemysłowe rozwiązania do przechowywania i przetwarzania dużych zbiorów danych do analizy danych.
• Przygotować propozycję adopcji najbardziej odpowiednich narzędzi i procesów umożliwiających podejście oparte na danych w śledztwach kryminalnych.

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, na żywo w Polsce (online lub na miejscu) jest skierowane do programistów na poziomie średniozaawansowanym, którzy chcą tworzyć aplikacje napędzane AI, wykorzystując analizy predykcyjne i modele generatywne.

Po zakończeniu szkolenia uczestnicy będą mogli:

• Zrozumieć podstawy predictive AI i modeli generatywnych.
• Wykorzystywać narzędzia napędzane AI do predykcyjnego kodowania, prognozowania i automatyzacji.
• Implementować LLM (Large Language Models) i transformatory do generowania tekstu i kodu.
• Stosować prognozowanie szeregów czasowych i rekomendacje oparte na AI.
• Tworzyć i dostosowywać modele AI do rzeczywistych zastosowań.
• Oceniać kwestie etyczne i najlepsze praktyki wdrażania AI.

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, na żywo w Polsce (online lub na miejscu), jest skierowane do średnio zaawansowanych specjalistów od danych, którzy chcą zastosować techniki uczenia maszynowego w problemach biznesowych opartych na danych, w tym prognozowaniu sprzedaży i modelowaniu predykcyjnym z wykorzystaniem sieci neuronowych.

Po zakończeniu szkolenia uczestnicy będą mogli:

• Zrozumieć podstawowe koncepcje i rodzaje uczenia maszynowego.
• Stosować kluczowe algorytmy do klasyfikacji, regresji, grupowania i analizy asocjacyjnej.
• Przeprowadzać eksploracyjną analizę danych i przygotowywać dane przy użyciu Pythona.
• Wykorzystywać sieci neuronowe do nieliniowych zadań modelowania.
• Wdrażać analizę predykcyjną do prognozowania biznesowego, w tym danych sprzedaży.
• Oceniać i optymalizować wydajność modelu za pomocą technik wizualnych i statystycznych.

To szkolenie prowadzone przez instruktora, na żywo w Polsce (online lub na miejscu) jest skierowane do profesjonalistów DevOps na poziomie średniozaawansowanym, którzy chcą zintegrować predykcyjną AI ze swoimi praktykami DevOps.

Pod koniec szkolenia uczestnicy będą mogli:

• Wdrażać modele analizy predykcyjnej, aby przewidywać i rozwiązywać wyzwania w potoku DevOps.
• Wykorzystywać narzędzia napędzane AI do lepszego monitorowania i operacji.
• Stosować techniki uczenia maszynowego w celu poprawy przepływów pracy w dostarczaniu oprogramowania.
• Projektować strategie AI dla proaktywnego rozwiązywania problemów i optymalizacji.
• Poruszać się w kwestiach etycznych związanych z wykorzystaniem 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, na żywo (online lub na miejscu) skierowane jest do analityków, badaczy i profesjonalistów na poziomie początkującym i średnio zaawansowanym, którzy chcą korzystać z SPSS do przygotowywania danych, analizy statystycznej i modelowania predykcyjnego.