Szkolenia Predictive Analytics

H2O jest platformą analizy predykcyjnej Open Source. Obsługuje R, Python, Scala, Java i REST.

ten prowadzony przez instruktora trening na żywo (na miejscu lub zdalnie) jest skierowany do osób technicznych, które chcą budować modele uczenia maszynowego przy użyciu algorytmów takich jak GLM, Deep Learning i Random lasy.

do końca tego szkolenia uczestnicy będą mogli:

- zainstalować i skonfigurować H2O.
- Tworzenie modeli uczenia maszynowego przy użyciu różnych popularnych algorytmów.
- oceny modeli na podstawie typu danych i wymagań biznesowych.

Format kursu

- Interactive wykładu i dyskusji.
- wiele ćwiczeń i praktyk.
- praktyczne wdrożenie w środowisku laboratorium na żywo.

Opcje dostosowywania kursu

- Aby poprosić o szkolenia dostosowane do tego kursu, skontaktuj się z nami, aby zorganizować.
- Aby dowiedzieć się więcej o H2O, odwiedź: https://www.h2o.ai/

Postępy w technologiach i rosnąca ilość informacji zmieniają sposób przeprowadzania egzekwowania prawa Wyzwania stojące przed Big Data są tak samo trudne, jak obietnica Big Data Skuteczne przechowywanie danych jest jednym z tych wyzwań; efektywna analiza to kolejne W ramach tego instruktażowego szkolenia na żywo uczestnicy poznają sposób, w jaki podchodzą do technologii Big Data, oceniają ich wpływ na istniejące procesy i polityki oraz wdrażają te technologie w celu identyfikowania działalności przestępczej i zapobiegania przestępstwom Studia przypadków z organizacji zajmujących się egzekwowaniem prawa na całym świecie będą badane w celu uzyskania wglądu w ich podejścia do adopcji, wyzwania i wyniki Pod koniec tego szkolenia uczestnicy będą mogli: Połącz technologię Big Data z tradycyjnymi procesami gromadzenia danych, aby złożyć opowieść podczas śledztwa Wdrożyć przemysłowe rozwiązania do przechowywania i przetwarzania dużych zbiorów danych do analizy danych Przygotuj propozycję przyjęcia najbardziej adekwatnych narzędzi i procesów umożliwiających zdecentralizowane podejście do dochodzeń w sprawach karnych Publiczność Specjaliści ds Egzekwowania prawa ze środowiskiem technicznym Format kursu Wykład częściowy, dyskusja częściowa, ćwiczenia i ciężka praktyka handson .

Publiczność

Jeśli próbujesz zrozumieć dane, do których masz dostęp lub chcesz analizować dane niestrukturalne dostępne w sieci (np. Twitter, Linked in, itp.), Ten kurs jest dla Ciebie.

Jest skierowany głównie do decydentów i osób, które muszą wybrać, jakie dane warto gromadzić i co warto przeanalizować.

Nie jest skierowany do osób konfigurujących rozwiązanie, ale te osoby skorzystają z dużego obrazu.

Sposób dostawy

Podczas kursu delegaci zostaną zaprezentowani z działającymi przykładami głównie technologii open source.

Krótkim wykładom towarzyszyć będzie prezentacja i proste ćwiczenia uczestników

Wykorzystane treści i oprogramowanie

Wszystkie używane oprogramowanie jest aktualizowane przy każdym uruchomieniu kursu, dlatego sprawdzamy najnowsze wersje.

Obejmuje proces od uzyskania, formatowania, przetwarzania i analizy danych, aby wyjaśnić, jak zautomatyzować proces podejmowania decyzji za pomocą uczenia maszynowego.

R jest darmowym językiem programowania open source do obliczeń statystycznych, analizy danych i grafiki R jest używany przez coraz większą liczbę menedżerów i analityków danych wewnątrz korporacji i środowisk akademickich R ma szeroką gamę pakietów do eksploracji danych .

R jest darmowym językiem programowania open source do obliczeń statystycznych, analizy danych i grafiki R jest używany przez coraz większą liczbę menedżerów i analityków danych wewnątrz korporacji i środowisk akademickich R ma szeroką gamę pakietów do eksploracji danych .

RapidMiner is an open source data science software platform for rapid application prototyping and development. It includes an integrated environment for data preparation, machine learning, deep learning, text mining, and predictive analytics.

In this instructor-led, live training, participants will learn how to use RapidMiner Studio for data preparation, machine learning, and predictive model deployment.

By the end of this training, participants will be able to:

- Install and configure RapidMiner
- Prepare and visualize data with RapidMiner
- Validate machine learning models
- Mashup data and create predictive models
- Operationalize predictive analytics within a business process
- Troubleshoot and optimize RapidMiner

Audience

- Data scientists
- Engineers
- Developers

Format of the Course

- Part lecture, part discussion, exercises and heavy hands-on practice

Note

- To request a customized training for this course, please contact us to arrange.

Ta sesja szkoleniowa oparta na zajęciach będzie zawierała prezentacje i przykłady na komputerze oraz ćwiczenia z zakresu case study do podjęcia .