Predictive Analytics Formazione in Bologna

Questo corso di formazione dal vivo con istruttore in Bologna (online o in loco) è rivolto a persone tecniche che desiderano costruire modelli di apprendimento automatico utilizzando algoritmi come GLM, Deep Learning e Random Forests. Al termine di questa formazione, i partecipanti saranno in grado di:

• Installare e configurare H2O.
• Crea modelli di machine learning usando diversi algoritmi popolari.
• Valuta i modelli in base al tipo di dati e ai requisiti aziendali.

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

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

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.

Questo corso di formazione dal vivo con istruttore in Bologna (online o in loco) è rivolto a data scientist e analisti di dati che desiderano automatizzare, valutare e gestire modelli predittivi utilizzando le funzionalità di apprendimento automatico di DataRobot. Al termine di questa formazione, i partecipanti saranno in grado di:

• Caricare i set di dati in DataRobot per analizzare, valutare e controllare i dati di qualità.
• Crea e addestra modelli per identificare le variabili importanti e raggiungere gli obiettivi di previsione.
• Interpreta i modelli per creare informazioni preziose utili per prendere decisioni aziendali.
• Monitora e gestisci i modelli per mantenere prestazioni di previsione ottimizzate.

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 .

L'analisi predittiva è il processo di utilizzo dell'analisi dei dati per fare previsioni sul futuro Questo processo utilizza i dati insieme a tecniche di data mining, statistiche e machine learning per creare un modello predittivo per la previsione di eventi futuri In questo corso di formazione dal vivo con istruttore, i partecipanti impareranno come usare Matlab per costruire modelli predittivi e applicarli a grandi serie di dati di esempio per prevedere eventi futuri basati sui dati Alla fine di questa formazione, i partecipanti saranno in grado di: Creare modelli predittivi per analizzare i modelli nei dati storici e transazionali Utilizzare la modellazione predittiva per identificare rischi e opportunità Costruisci modelli matematici che catturino tendenze importanti Utilizzare i dati di dispositivi e sistemi aziendali per ridurre gli sprechi, risparmiare tempo o ridurre i costi Pubblico Sviluppatori ingegneri Esperti di dominio Formato del corso Lezione di parte, discussione parziale, esercitazioni e pratica intensiva .

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.

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.

This classroom based training session will contain presentations and computer based examples and case study exercises to undertake.