Szkolenia Predictive Analytics

Przegląd Communications dostawcy usług (CSP) stają przed presją, aby zmniejszyć koszty i maksymalizować średni dochód na użytkownika (ARPU), jednocześnie zapewniając doskonałe doświadczenie klienta, ale objętości danych nadal rosną. Globalny ruch danych przenośnych wzrośnie przy łącznym rocznym tempie wzrostu (CAGR) o 78 procent do 2016 r., osiągając 10,8 egzabytów miesięcznie. Tymczasem CSP generują duże objętości danych, w tym rekordy szczegółowe połączeń (CDR), dane sieciowe i dane klientów. Firmy, które w pełni wykorzystują te dane, zdobywają konkurencję. Według niedawnego badania przeprowadzonego przez The Economist Intelligence Unit, firmy wykorzystujące podejmowanie decyzji zorientowane na dane korzystają z 5-6% wzrostu wydajności. Jednak 53% firm wykorzystuje tylko połowę swoich wartościowych danych, a jedna czwarta respondentów zauważyła, że ogromne ilości przydatnych danych nie są wykorzystywane. Objętości danych są tak wysokie, że analityka ręczna jest niemożliwa, a większość systemów oprogramowania dziedziczenia nie może się utrzymać, co prowadzi do usunięcia lub ignorowania wartościowych danych. Dzięki Big Data & Analytics’ wysokiej prędkości, skalowalnego oprogramowania Big Data, CSP mogą wydobywać wszystkie swoje dane, aby lepiej podejmować decyzje w krótszym czasie. Różne produkty i techniki zapewniają platformę oprogramowania końcowego do końcowego do gromadzenia, przygotowania, analizowania i prezentacji wglądów z dużych danych. Obszary aplikacji obejmują monitorowanie wydajności sieci, wykrywanie oszustw, wykrywanie klientów i analizę ryzyka kredytowego. Big Data & Skala produktów analizy do obsługi terabytów danych, ale wdrażanie takich narzędzi wymaga nowego rodzaju systemu baz danych w chmurze, takich jak Hadoop lub masywny skala równoległy procesor komputerowy (KPU itp.) Ten kurs pracuje na Big Data BI dla Telco obejmuje wszystkie pojawiające się nowe obszary, w których CSP inwestują w zwiększenie produktywności i otwieranie nowych przepływów dochodów biznesowych. Kurs zapewni kompletny 360 stopniowy przegląd Big Data BI w Telco, dzięki czemu decydenci i menedżerowie mogą mieć bardzo szeroki i kompleksowy przegląd możliwości Big Data BI w Telco dla wydajności i przychodów. Cele kursu Głównym celem kursu jest wprowadzenie nowych Big Data technik inteligencji biznesowej w 4 sektorach Telecom Business (Marketing/sprzedaż, operacja sieci, operacja finansowa i relacja z klientami Management). Uczniowie zostaną zaproszeni do:

Wprowadzenie do Big Data-co to jest 4Vs (objętość, prędkość, różnorodność i prawidłowość) w Big Data- Generacja, ekstrakcja i zarządzanie z perspektywy Telco Jak Big Data analityka różni się od dziedzictwa danych analityka In-house uzasadnienie Big Data -Telco perspektywy Wprowadzenie do Hadoop Ekosystem- znajomość wszystkich Hadoop narzędzi, takich jak Hive, Świnia, SPARC – kiedy i jak są one używane do rozwiązywania Big Data problemu Jak Big Data jest wyciągnięty do analizy dla narzędzia analitycznego-jak Business Analysis’s mogą zmniejszyć swoje punkty bólu zbierania i analizy danych za pośrednictwem zintegrowanej Hadoop podejścia do tablicy Podstawowe wprowadzenie analizy Insight, analizy wizualizacji i analizy przewidywalnej dla Telco Analityka klienta Churn i Big Data-jak Big Data analityka może zmniejszyć churn klienta i niezadowolenie klienta w badaniach przypadków Telco Analiza niewydolności sieci i niewydolności usług z metadanych sieci i IPDR Analiza finansowa - oszustwa, oszustwa i szacunek ROI z danych sprzedaży i operacyjnych Problem nabycia klienta-Marketing docelowy, segmentacja klienta i cross-sprzedaż z danych sprzedaży Wprowadzenie i podsumowanie wszystkich Big Data produktów analitycznych i gdzie pasują do przestrzeni analitycznej Telco Podsumowanie-jak podjąć krok po kroku podejście do wprowadzenia Big Data Business Intelligence w swojej organizacji

Odbiorca docelowy

Operacje sieciowe, menedżerowie finansowi, menedżerowie CRM i szefowie IT w biurze Telco CIO. Business Analitycy w Telco Dyrektor ds. CFO / Analityk menedżerów operacyjnych Zarządcy QA

Publiczność Jeśli próbujesz zrozumieć dane, do których masz dostęp lub chcesz analizować dane nieustrukturyzowane dostępne w sieci (np. Twitter, Połączone itp.), Ten kurs jest dla Ciebie. Jest on skierowany głównie do decydentów i osób, które muszą wybrać, które dane są warte gromadzenia i co warto przeanalizować. Nie jest on przeznaczony dla osób konfigurujących rozwiązanie, ale ci ludzie skorzystają z dużego obrazu. Sposób dostawy Podczas kursu delegaci zostaną zaprezentowani działające przykłady głównie technologii open source. Po krótkich wykładach uczestnicy zapoznają się z prezentacją i prostymi ćwiczeniami Wykorzystywane treści i oprogramowanie Wszystkie używane programy są aktualizowane za każdym razem, gdy kurs jest uruchamiany, więc sprawdzamy najnowsze wersje. Obejmuje proces od uzyskania, formatowania, przetwarzania i analizy danych, aby wyjaśnić, jak zautomatyzować proces podejmowania decyzji dzięki uczeniu maszynowemu.

R to darmowy język programowania open source do obliczeń statystycznych, analizy danych i grafiki. R jest używany przez coraz większą liczbę menedżerów i analityków danych w korporacjach i środowiskach akademickich. R ma szeroką gamę pakietów do eksploracji danych.

R to darmowy język programowania open source do obliczeń statystycznych, analizy danych i grafiki. R jest używany przez coraz większą liczbę menedżerów i analityków danych w korporacjach i środowiskach akademickich. R ma szeroką gamę pakietów do eksploracji danych.

Postępy technologiczne i rosnąca ilość informacji zmieniają sposób egzekwowania prawa. Wyzwania stojące przed Big Data są niemal tak samo trudne, jak obietnica Big Data . Wydajne przechowywanie danych jest jednym z tych wyzwań; efektywna analiza to kolejna sprawa. W tym prowadzonym przez instruktora szkoleniu na żywo uczestnicy poznają sposób podejścia do technologii Big Data , oceny ich wpływu na istniejące procesy i zasady oraz wdrożenia tych technologii w celu identyfikacji działalności przestępczej i zapobiegania przestępczości. Studia przypadków z organów ścigania na całym świecie zostaną przeanalizowane w celu uzyskania wglądu w ich podejścia do przyjmowania, wyzwania i wyniki. Pod koniec tego szkolenia uczestnicy będą mogli:

• Połącz technologię Big Data z tradycyjnymi procesami gromadzenia danych, aby poskładać historię podczas dochodzenia
• Wdrożenie przemysłowych rozwiązań do przechowywania i przetwarzania dużych zbiorów danych do analizy danych
• Przygotuj propozycję przyjęcia najbardziej odpowiednich narzędzi i procesów umożliwiających oparte na danych podejście do dochodzenia karnego

Publiczność

• Specjaliści organów ścigania z wykształceniem technicznym

Format kursu

• Część wykładu, część dyskusji, ćwiczenia i ciężka praktyka

Ta sesja szkoleniowa oparta na zajęciach będzie zawierać prezentacje i przykłady komputerowe oraz ćwiczenia studium przypadku, które należy podjąć.

RapidMiner to platforma oprogramowania do nauki danych o otwartym kodzie źródłowym do szybkiego prototypowania i opracowywania aplikacji. Zawiera zintegrowane środowisko do przygotowywania danych, uczenia maszynowego, głębokiego uczenia się, eksploracji tekstu i analizy predykcyjnej. W tym instruktażowym szkoleniu na żywo uczestnicy dowiedzą się, jak korzystać z RapidMiner Studio do przygotowywania danych, uczenia maszynowego i wdrażania modelu predykcyjnego. Pod koniec tego szkolenia uczestnicy będą mogli:

• Zainstaluj i skonfiguruj RapidMiner
• Przygotuj i wizualizuj dane za pomocą RapidMiner
• Sprawdź modele uczenia maszynowego
• Połącz dane i twórz modele predykcyjne
• Operacjonalizacja analiz predykcyjnych w ramach procesu biznesowego
• Rozwiązywanie problemów i optymalizacja RapidMiner

Publiczność

• Dane naukowców
• Inżynierowie
• Deweloperzy

Format kursu

• Wykład częściowy, dyskusja częściowa, ćwiczenia i ciężka praktyka praktyczna

Uwaga

• Aby poprosić o niestandardowe szkolenie na ten kurs, skontaktuj się z nami w celu umówienia.

H2O Jest to otwarta platforma przewidywalnej analizy. Podtrzymuje R, Python, Scala, Java i REST. Ten szkolenie na żywo prowadzone przez instruktora (online lub on-site) jest skierowane do osób technicznych, które chcą zbudować modele uczenia się maszynowego za pomocą algorytmów takich jak GLM, Deep Learning i Random Forests. Po zakończeniu szkolenia uczestnicy będą mogli:

Instalacja i konfiguracja H2O. Stwórz modele uczenia się maszynowego za pomocą różnych popularnych algorytmów. Ocena modeli w oparciu o typ danych i wymagania biznesowe.

Format kursu

Interaktywne wykłady i dyskusje. Dużo ćwiczeń i praktyk. Wdrażanie rąk w środowisku Live-Lab.

Opcje dostosowania kursu

Aby poprosić o dostosowane szkolenie dla tego kursu, prosimy o kontakt, aby zorganizować. Aby dowiedzieć się więcej H2O, proszę odwiedzić: https://www.h2o.ai/

DataRobot to platforma uczenia się maszynowego, która ułatwia budowę i wdrażanie modeli przewidywalnych. DataRobot przyspiesza przewidywalną analizę, pomagając firmom podejmować mądrzejsze decyzje. Ten szkolenie na żywo prowadzone przez instruktora (online lub on-site) jest skierowane do naukowców danych i analityków danych, którzy chcą automatyzować, oceniać i zarządzać modelami przewidywalnymi przy użyciu zdolności uczenia się maszynowego. Po zakończeniu szkolenia uczestnicy będą mogli:

Pobierz zestawy danych w DataRobot w celu analizy, oceny i kontroli jakości danych. Buduj i trenuj modele, aby zidentyfikować ważne zmienne i spełniać cele przewidywania. Interpretuj modele, aby stworzyć cenne zrozumienia, które są przydatne w podejmowaniu decyzji biznesowych. Monitorowanie i zarządzanie modelami w celu utrzymania optymalnej wydajności przewidywania.

Format kursu

Interaktywne wykłady i dyskusje. Dużo ćwiczeń i praktyk. Wdrażanie rąk w środowisku Live-Lab.

Opcje dostosowania kursu

Aby poprosić o dostosowane szkolenie dla tego kursu, prosimy o kontakt, aby zorganizować.