Corso di formazione DataRobot

In questa formazione dal vivo condotta da un istruttore in Italia, i partecipanti apprenderanno la mentalità con cui approcciare le tecnologie Big Data, valutare il loro impatto sui processi e sulle politiche esistenti e implementare queste tecnologie allo scopo di identificare attività criminali e prevenire la criminalità. Saranno esaminati casi di studio di organizzazioni di forze dell'ordine in tutto il mondo per ottenere informazioni sui loro approcci di adozione, sfide e risultati.

Al termine di questa formazione, i partecipanti saranno in grado di:

• Combinare la tecnologia Big Data con i tradizionali processi di raccolta dati per ricostruire una storia durante un'indagine.
• Implementare soluzioni industriali di archiviazione ed elaborazione di big data per l'analisi dei dati.
• Preparare una proposta per l'adozione degli strumenti e dei processi più adeguati per abilitare un approccio basato sui dati alle indagini penali.

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 interattivo e live, tenuto da un instructore (Italia, online o presenziale), è rivolto a sviluppatori di livello intermedio che desiderano creare applicazioni alimentate dall'IA utilizzando analisi predittive e modelli generativi.

Al termine del corso, i partecipanti saranno in grado di:

• Comprendere le basi dell'IA predittiva e dei modelli generativi.
• Utilizzare strumenti alimentati dall'IA per la codifica predittiva, la previsione e l'automaticazione.
• Implementare LLM (Large Language Models) e transformer per la generazione di testo e codice.
• Applicare la previsione delle serie temporali e le raccomandazioni basate sull'IA.
• Sviluppare e raffinare modelli AI per applicazioni reali.
• Valutare le considerazioni etiche e le migliori pratiche nella distribuzione dell'AI.

Questo corso interattivo guidato dal formatore in Italia (online o in sede) è rivolto a professionisti IT di livello principiante che desiderano acquisire le basi dell'Intelligenza Artificiale Previsionale.

Al termine del corso, i partecipanti saranno in grado di:

• Comprendere i concetti base dell'Intelligenza Artificiale Previsionale e le sue applicazioni.
• Raccogliere, pulire e pre-processare dati per l'analisi previsionale.
• Esplorare e visualizzare i dati per scoprire le informazioni significative.
• Costruire modelli statistici di base per fare previsioni.
• Valutare le prestazioni dei modelli previsionali.
• Applicare i concetti dell'Intelligenza Artificiale Previsionale a scenari reali.

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 utilizzare Matlab per creare modelli predittivi e applicarli a grandi set di dati campione per prevedere eventi futuri in base ai dati.

Al termine di questo corso di formazione, i partecipanti saranno in grado di:

• Crea modelli predittivi per analizzare i modelli nei dati storici e transazionali
• Utilizza la modellazione predittiva per identificare rischi e opportunità
• Crea modelli matematici che catturano tendenze importanti
• Utilizza i dati provenienti da dispositivi e sistemi aziendali per ridurre gli sprechi, risparmiare tempo o tagliare i costi

Pubblico

• Gli sviluppatori
• Ingegneri
• Esperti del settore

Formato del corso

• In parte lezione, in parte discussione, esercizi e pratica pratica pesante

Questo corso di formazione guidato dal docente, in Italia (online o in sede), è rivolto a professionisti dei dati di livello intermedio che desiderano applicare tecniche di machine learning per risolvere problemi aziendali basati sui dati, inclusa la previsione delle vendite e il modellamento predittivo utilizzando reti neurali.

Al termine di questo corso, i partecipanti saranno in grado di:

• Comprendere i concetti fondamentali e i tipi di machine learning.
• Applicare gli algoritmi chiave per la classificazione, la regressione, il clustering e l'analisi associativa.
• Eseguire l'analisi esplorativa dei dati e la preparazione dei dati utilizzando Python.
• Utilizzare reti neurali per compiti di modellazione non lineare.
• Implementare analitiche predittive per la previsione aziendale, inclusi i dati sulle vendite.
• Valutare e ottimizzare le prestazioni del modello utilizzando tecniche visive e statistiche.

Questo addestramento guidato dall'insegnante (online o sul posto) è rivolto a professionisti DevOps di livello intermedio che desiderano integrare l'AI predittiva nelle loro pratiche DevOps.

Al termine di questo addestramento, i partecipanti saranno in grado di:

• Implementare modelli di analisi predittiva per prevedere e risolvere sfide nel ciclo DevOps.
• Utilizzare strumenti guidati dall'IA per un monitoraggio e operazioni migliorati.
• Applicare tecniche di apprendimento automatico per migliorare i flussi di lavoro della consegna del software.
• Progettare strategie AI per la risoluzione proattiva dei problemi e l'ottimizzazione.
• Navigare le considerazioni etiche nell'utilizzo dell'AI in DevOps.

R è un linguaggio di programmazione open-source gratuito per il calcolo statistico, l'analisi dei dati e la creazione di grafici. R viene utilizzato da un numero crescente di manager e analisti dati all'interno delle aziende e dell'accademia. R dispone di 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 rapido di applicazioni. Include un ambiente integrato per la preparazione dei dati, l'apprendimento automatico, l'apprendimento profondo, il text mining e l'analitica predittiva. 

In questo corso di formazione dal vivo con istruttore, i partecipanti impareranno a utilizzare RapidMiner Studio per la preparazione dei dati, l'apprendimento automatico e la distribuzione di modelli predittivi. 

Al termine di questo corso di formazione, i partecipanti saranno in grado di:

• Installare e configurare RapidMiner
• Preparare e visualizzare i dati con RapidMiner
• Convalidare i modelli di Machine Learning
• Combina i dati e crea modelli predittivi
• Rendi operativa l'analitica predittiva all'interno di un processo aziendale
• Risoluzione dei problemi e ottimizzazione RapidMiner

Pubblico

• Scienziati dei dati
• Ingegneri
• Gli sviluppatori

Formato del corso

• In parte lezione, in parte discussione, esercizi e pratica pratica pesante

Nota

• Per richiedere una formazione personalizzata per questo corso, contattateci per l'organizzazione.

Questo corso guidato dal formatore (online o in loco) è rivolto a analisti, ricercatori e professionisti di livello principiante a intermedio che desiderano utilizzare SPSS per la preparazione dei dati, l'analisi statistica e il modellamento predittivo.