I corsi di formazione Predictive Analytics dal vivo, istruttori e interattivi dimostrano attraverso la pratica pratica come utilizzare diversi strumenti per costruire modelli predittivi e applicarli a grandi serie di dati di esempio per prevedere eventi futuri basati sui dati La formazione di Predictive Analytics è disponibile come "allenamento dal vivo in loco" o "formazione dal vivo a distanza" La formazione on-site in loco può essere svolta localmente presso la sede del cliente in Italia o nei centri di formazione aziendale NobleProg in Italia La formazione in remoto dal vivo viene effettuata tramite un desktop remoto interattivo NobleProg Il tuo fornitore di formazione locale.
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Recensioni
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Lui è stato molto istruttivo e utile.
Pratheep Ravy
Corso: Predictive Modelling with R
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gamma di materiali
Maciej Jonczyk
Corso: From Data to Decision with Big Data and Predictive Analytics
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sistematizzare le conoscenze nel campo della ML
Orange Polska
Corso: From Data to Decision with Big Data and Predictive Analytics
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Lo stile di formazione di Richard lo rendeva interessante, gli esempi del mondo reale usati contribuivano a portare a casa i concetti.
Jamie Martin-Royle - NBrown Group
Corso: From Data to Decision with Big Data and Predictive Analytics
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Il contenuto, come ho trovato molto interessante e penso che mi avrebbe aiutato nel mio ultimo anno all'Università.
Krishan Mistry - NBrown Group
Corso: From Data to Decision with Big Data and Predictive Analytics
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la questione è stata ben presentata e in modo ordinato.
Marylin Houle - Ivanhoe Cambridge
Corso: Introduction to R with Time Series Analysis
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L'impostazione della classe remota ha funzionato molto bene
Trimac Management Services LP
Corso: Introduction to R with Time Series Analysis
di Overview
I fornitori di servizi (CSP) sono sotto pressione per ridurre i costi e massimizzare il reddito medio per utente (ARPU), assicurando al contempo un'ottima esperienza clienti, ma i volumi dei dati continuano a crescere. Il traffico globale dei dati mobili crescerà a un tasso di crescita annuale combinato (CAGR) del 78 per cento entro il 2016, raggiungendo 10,8 exabiti al mese.
Nel frattempo, i CSP generano grandi volumi di dati, tra cui registri dettagliati delle chiamate (CDR), dati di rete e dati dei clienti. Le aziende che sfruttano pienamente questi dati guadagnano un margine competitivo. Secondo un recente sondaggio di The Economist Intelligence Unit, le aziende che utilizzano la presa di decisioni basate sui dati godono di un aumento della produttività del 5-6%. Tuttavia, il 53% delle aziende utilizza solo la metà dei loro dati preziosi, e un quarto degli intervistati ha notato che enormi quantità di dati utili non sono stati utilizzati. I volumi dei dati sono così alti che l'analisi manuale è impossibile, e la maggior parte dei sistemi software ereditari non può mantenere, il che porta a dati preziosi che vengono rimossi o ignorati.
Con Big Data & Analytics’ software di big data ad alta velocità, scalabile, i CSP possono minare tutti i loro dati per una migliore presa di decisioni in meno tempo. Diversi prodotti e tecniche forniscono una piattaforma software end-to-end per la raccolta, la preparazione, l'analisi e la presentazione di insegnamenti provenienti da grandi dati. Le aree di applicazione includono il monitoraggio del rendimento della rete, la rilevazione della frode, la rilevazione del cliente e l'analisi del rischio di credito. Big Data & Scala dei prodotti di analisi per gestire terabiti di dati ma l'implementazione di tali strumenti richiede un nuovo tipo di sistema di database basato sul cloud come Hadoop o processore di computer parallelo di scala massiccia (KPU, ecc.)
Questo corso funziona su Big Data BI per Telco copre tutte le nuove aree emergenti in cui i CSP stanno investendo per aumentare la produttività e aprire nuovi flussi di reddito aziendale. Il corso fornirà una panoramica completa di 360 gradi di Big Data BI in Telco in modo che i decisori e i manager possano avere una panoramica molto ampia e completa delle possibilità di Big Data BI in Telco per la produttività e il guadagno delle entrate.
Obiettivi corsi
L'obiettivo principale del corso è quello di introdurre nuove Big Data tecniche di intelligenza aziendale in 4 settori di Telecom Business (Marketing/Vendite, Operazione di rete, Operazione finanziaria e Relazioni con i clienti Management). Gli studenti saranno invitati a seguire:
Introduzione a Big Data-che è 4Vs (volume, velocità, varietà e veracità) in Big Data- Generazione, estrazione e gestione dalla prospettiva Telco
Come Big Data l'analisi differisce dall'analisi dei dati di eredità
In-house giustificazione di Big Data -Telco prospettiva
Introduzione a Hadoop Ecosistema- familiarità con tutti gli strumenti Hadoop come Hive, Pig, SPARC –quando e come vengono utilizzati per risolvere il problema Big Data
Come Big Data viene estratto per l'analisi per lo strumento di analisi-come Business Analysis’s può ridurre i loro punti di dolore di raccolta e analisi dei dati attraverso un approccio integrato Hadoop dashboard
Introduzione di base all'analisi di Insight, all'analisi di visualizzazione e all'analisi preditiva per Telco
L'analisi del cliente Churn e Big Data-how Big Data analisi possono ridurre il timore del cliente e l'insoddisfazione del cliente negli studi del caso Telco
Analisi di fallimenti di rete e fallimenti di servizio da metadati di rete e IPDR
Analisi finanziaria - frode, scorta e stima del ROI dalle vendite e dai dati operativi
Problemi di acquisizione dei clienti-Marketing target, segmentazione dei clienti e cross-sales dai dati di vendita
Introduzione e sintesi di tutti i Big Data prodotti analitici e dove si adattano allo spazio analistico di Telco
Conclusione-come prendere un approccio passo dopo passo per introdurre Big Data Business Intelligence nella tua organizzazione
Pubblicità target
Operazioni di rete, Manageri finanziari, manageri CRM e top IT manageri presso l'ufficio Telco CIO.
Business Gli analisti di Telco
Direttori/analisti di CFO
Direttori operativi
Direttore QA
Pubblico Se cerchi di dare un senso ai dati a cui hai accesso o desideri analizzare i dati non strutturati disponibili in rete (come Twitter, Linked in, ecc ...) questo corso fa per te. Si rivolge principalmente ai decisori e alle persone che devono scegliere quali dati devono essere raccolti e quali vale la pena analizzare. Non si rivolge alle persone che configurano la soluzione, ma quelle persone trarranno beneficio dal quadro generale. Modalità di consegna Durante il corso, ai delegati verranno presentati esempi funzionanti di tecnologie prevalentemente open source. Seguiranno brevi lezioni con presentazione e semplici esercitazioni da parte dei partecipanti Contenuto e software utilizzati Tutto il software utilizzato viene aggiornato ogni volta che il corso viene eseguito, quindi controlliamo le versioni più recenti possibili. Copre il processo dall'ottenimento, formattazione, elaborazione e analisi dei dati, per spiegare come automatizzare il processo decisionale con l'apprendimento automatico.
R è un linguaggio di programmazione gratuito open source per elaborazione statistica, analisi dei dati e grafica. R è utilizzato da un numero crescente di manager e analisti di dati all'interno di aziende e università. R ha una vasta gamma di pacchetti per il data mining.
R è un linguaggio di programmazione open source per calcolo statistico, analisi dei dati e grafica R è utilizzato da un numero crescente di manager e analisti di dati all'interno di aziende e università R ha una vasta gamma di pacchetti per il data mining .
Predictive analytics is the process of using data analytics to make predictions about the future. This process uses data along with data mining, statistics, and machine learning techniques to create a predictive model for forecasting future events.
In this instructor-led, live training, participants will learn how to use Matlab to build predictive models and apply them to large sample data sets to predict future events based on the data.
By the end of this training, participants will be able to:
Create predictive models to analyze patterns in historical and transactional data
Use predictive modeling to identify risks and opportunities
Build mathematical models that capture important trends
Use data from devices and business systems to reduce waste, save time, or cut costs
Audience
Developers
Engineers
Domain experts
Format of the course
Part lecture, part discussion, exercises and heavy hands-on practice
I progressi nelle tecnologie e la crescente quantità di informazioni stanno trasformando il modo in cui viene condotta l'applicazione della legge. Le sfide poste dai Big Data sono quasi scoraggianti come la promessa dei Big Data . La memorizzazione efficiente dei dati è una di queste sfide; analizzarlo efficacemente è un altro. In questo corso di formazione dal vivo con istruttore, i partecipanti impareranno la mentalità con cui affrontare le tecnologie dei Big Data , valutare il loro impatto sui processi e sulle politiche esistenti e implementare queste tecnologie allo scopo di identificare l'attività criminale e prevenire la criminalità. Verranno esaminati casi di studio da parte delle forze dell'ordine di tutto il mondo per ottenere approfondimenti sugli approcci, le sfide e i risultati relativi all'adozione. Al termine di questa formazione, i partecipanti saranno in grado di:
Combina la tecnologia dei Big Data con i tradizionali processi di raccolta dei dati per mettere insieme una storia durante un'indagine
Implementare soluzioni industriali di archiviazione e elaborazione dei big data per l'analisi dei dati
Preparare una proposta per l'adozione degli strumenti e dei processi più adeguati per consentire un approccio basato sui dati alle indagini penali
Pubblico
Specialisti delle forze dell'ordine con un background tecnico
Formato del corso
Parte lezione, parte discussione, esercitazioni e esercitazioni pratiche
RapidMiner è una piattaforma software open source per la scienza dei dati per la prototipazione e lo sviluppo rapidi di applicazioni. Include un ambiente integrato per la preparazione dei dati, l'apprendimento automatico, l'apprendimento approfondito, l'estrazione del testo e l'analisi predittiva. In questo corso di formazione dal vivo con istruttore, i partecipanti impareranno come utilizzare RapidMiner Studio per la preparazione dei dati, l'apprendimento automatico e la distribuzione di modelli predittivi. Al termine di questa formazione, i partecipanti saranno in grado di:
Installa e configura RapidMiner
Prepara e visualizza i dati con RapidMiner
Convalida dei modelli di apprendimento automatico
Mashup dei dati e creazione di modelli predittivi
Operazionalizzare l'analisi predittiva all'interno di un processo aziendale
RapidMiner problemi e ottimizza RapidMiner
Pubblico
Data scientist
ingegneri
Sviluppatori
Formato del corso
Parte lezione, parte discussione, esercitazioni e esercitazioni pratiche
Nota
Per richiedere una formazione personalizzata per questo corso, ti preghiamo di contattarci per organizzare.
H2O è una piattaforma di analisi preditiva open source. Si tratta di R, Python, Scala, Java e REST.
Questo allenamento guidato da istruttori, dal vivo (online o on-site) è rivolto a persone tecniche che desiderano costruire modelli di apprendimento automatico utilizzando algoritmi come GLM, Deep Learning e Random Forests.
Al termine di questo corso, i partecipanti saranno in grado di:
Installazione e configurazione H2O.
Creare modelli di apprendimento automatico utilizzando diversi algoritmi popolari.
Valutare i modelli in base al tipo di dati e ai requisiti aziendali.
Il formato del corso
Interattiva lezione e discussione.
Molti esercizi e pratiche.
Implementazione a mano in un ambiente live-lab.
Opzioni di personalizzazione del corso
Per richiedere una formazione personalizzata per questo corso, si prega di contattarci per organizzare.
Per saperne di più H2O, si prega di visitare: https://www.h2o.ai/
DataRobot è una piattaforma di apprendimento automatico che semplifica la costruzione e l'implementazione di modelli predettivi. DataRobot accelera l'analisi preditiva, aiutando le imprese a prendere decisioni più intelligenti.
Questo istruttore guidato, la formazione in diretta (online o on-site) è rivolto a scienziati di dati e analisti di dati che vogliono automatizzare, valutare e gestire modelli predettivi utilizzando le capacità di apprendimento automatico.
Al termine di questo corso, i partecipanti saranno in grado di:
Carica i set di dati in DataRobot per analizzare, valutare e verificare i dati di qualità.
Costruisci e addestrati modelli per identificare importanti variabili e soddisfare gli obiettivi di previsione.
Interpretare i modelli per creare preziose conoscenze che sono utili nella presa di decisioni aziendali.
Monitorare e gestire i modelli per mantenere una prestazione di previsione ottimizzata.
Il formato del corso
Interattiva lezione e discussione.
Molti esercizi e pratiche.
Implementazione a mano in un ambiente live-lab.
Opzioni di personalizzazione del corso
Per richiedere una formazione personalizzata per questo corso, si prega di contattarci per organizzare.
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