Corso di formazione Data Science con KNIME Analytics Platform

Questo corso di formazione dal vivo con istruttore in Italia (online o in loco) è rivolto ai data scientist che desiderano utilizzare l'ecosistema Anaconda per acquisire, gestire e distribuire pacchetti e flussi di lavoro di analisi dei dati in un'unica piattaforma.

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

• Installare e configurare Anaconda componenti e librerie.
• Comprendere i concetti fondamentali, le caratteristiche e i vantaggi di Anaconda.
• Gestisci pacchetti, ambienti e canali utilizzando Anaconda Navigator.
• Usa i pacchetti Conda, R e Python per l'analisi scientifica dei dati e l'apprendimento automatico.
• Scopri alcuni casi d'uso pratici e tecniche per la gestione di più ambienti di dati.

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 partecipanti che completano questa formazione acquisiranno una comprensione pratica e reale di Data Science e delle relative tecnologie, metodologie e strumenti.

I partecipanti avranno l'opportunità di mettere in pratica queste conoscenze attraverso esercizi pratici. L'interazione di gruppo e il feedback dell'istruttore costituiscono una componente importante della classe.

Il corso inizia con un'introduzione ai concetti elementari di Data Science, quindi progredisce negli strumenti e nelle metodologie utilizzate in Data Science.

Pubblico

• Gli sviluppatori
• Analisti tecnici
• Consulenti informatici

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.

I big data sono insiemi di dati così voluminosi e complessi che i tradizionali software applicativi per l'elaborazione dei dati non sono adeguati per gestirli. Le sfide relative ai big data comprendono l'acquisizione di dati, l'archiviazione dei dati, l'analisi dei dati, la ricerca, la condivisione, il trasferimento, la visualizzazione, l'interrogazione, l'aggiornamento e la riservatezza delle informazioni.

Questo corso è pensato per professionisti del Marketing e delle Vendite che intendono approfondire l'applicazione della data science nel settore del Marketing/Vendite. Il corso offre una copertura dettagliata di diverse tecniche di data science utilizzate per "upsale", "cross-sale", segmentazione di mercato, branding e CLV (Customer Lifetime Value).

Differenza tra Marketing e Vendite - In cosa consistono le differenze tra vendite e marketing?

In parole molto semplici, si può dire che le vendite sono un processo che si concentra su individui o piccoli gruppi. Il marketing, al contrario, mira a un pubblico più ampio o al grande pubblico. Il marketing include la ricerca (identificazione delle esigenze del cliente), lo sviluppo di prodotti (creazione di prodotti innovativi) e la promozione del prodotto (attraverso pubblicità) per creare consapevolezza tra i consumatori. In sostanza, il marketing significa generare leads o prospettive. Una volta che il prodotto è in commercio, è compito della forza vendita convincere il cliente a comprarlo. Le vendite significano convertire leads o prospettive in acquisti e ordini, mentre il marketing mira a obiettivi a lungo termine, le vendite riguardano obiettivi a breve termine.

Questo corso interattivo guidato dal formatore (online o in presenza) a Italia introduce l'idea dello sviluppo collaborativo nella scienza dei dati e dimostra come utilizzare Jupyter per tracciare ed essere parte di un team nel "ciclo di vita di un'idea computazionale". Conduce i partecipanti attraverso la creazione di un progetto di esempio di scienza dei dati basato sull'estensione del sistema Jupyter.

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

• Installare e configurare Jupyter, incluso la creazione e l'integrazione di un repository di team su Git.
• Utilizzare funzionalità di Jupyter come estensioni, widget interattivi, modalità multiutente e altro per abilitare la collaborazione del progetto.
• Creatare, condividere ed organizzare i Jupyter Notebook con i membri della squadra.
• Scegliere tra Scala, Python, R, per scrivere ed eseguire codice su sistemi di grandi dimensioni come Apache Spark, tutto attraverso l'interfaccia Jupyter.

Questo corso di formazione dal vivo con istruttore in Italia (online o in loco) è rivolto a data scientist e sviluppatori che desiderano apprendere e costruire la propria carriera in Data Science utilizzando Kaggle.

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

• Scopri di più sulla scienza dei dati e sull'apprendimento automatico.
• Esplora l'analisi dei dati.
• Scopri di più su Kaggle e su come funziona.

KNIME Analytics Platform è un'opzione open source di primo piano per l'innovazione basata sui dati, che ti aiuta a scoprire il potenziale nascosto nei tuoi dati, a scavare per nuove intuizioni o a prevedere futuri diversi. Con più di 1000 moduli, centinaia di esempi pronti all'uso, un ampio spettro di strumenti integrati e la scelta più vasta di algoritmi avanzati disponibili, KNIME Analytics Platform è lo strumento ideale per qualsiasi data scientist e business analyst.

Questo corso su KNIME Analytics Platform rappresenta un'opportunità ideale per principianti, utenti avanzati ed esperti di KNIME per essere introdotti a KNIME, imparare come utilizzarlo in modo più efficace e creare rapporti chiari e completi basati sui flussi di lavoro di KNIME

Il corso di formazione "Analytics Platform KNIME" offre una panoramica completa di questa piattaforma gratuita di analisi dei dati. Il programma include un'introduzione all'elaborazione e all'analisi dei dati, all'installazione e alla configurazione KNIME, alla costruzione del flusso di lavoro, alla metodologia per la creazione di modelli di business e alla modellazione dei dati. Il corso discute anche strumenti avanzati di analisi dei dati, importazione ed esportazione di flussi di lavoro, integrazione di strumenti, processi ETL, data mining, visualizzazione, estensioni e integrazioni con strumenti come R, Java, Python, Gephi, Neo4j. La conclusione include una panoramica della reportistica, l'integrazione con BIRT e KNIME WebPortal.

Questo corso di formazione guidato dal docente (online o in loco) è rivolto ai data scientist che desiderano programmare in Python e R per KNIME.

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

• Pianificare, costruire e distribuire modelli di machine learning in KNIME.
• Prendere decisioni basate sui dati per le operazioni.
• Implementare progetti di data science end-to-end.

Nella prima parte di questo corso di formazione, tratteremo i fondamenti di MATLAB e la sua funzione sia come linguaggio che come piattaforma.  In questa discussione è inclusa un'introduzione alla sintassi MATLAB, agli array e alle matrici, alla visualizzazione dei dati, allo sviluppo di script e ai principi orientati agli oggetti.

Nella seconda parte, dimostriamo come utilizzare MATLAB per il data mining, l'apprendimento automatico e l'analisi predittiva. Per fornire ai partecipanti una prospettiva chiara e pratica dell'approccio e della potenza di MATLAB, facciamo confronti tra l'uso di MATLAB e l'uso di altri strumenti come fogli di calcolo, C, C++ e Visual Basic.

Nella terza parte della formazione, i partecipanti imparano come semplificare il loro lavoro automatizzando l'elaborazione dei dati e la generazione di report.

Durante il corso, i partecipanti metteranno in pratica le idee apprese attraverso esercizi pratici in un ambiente di laboratorio. Al termine della formazione, i partecipanti avranno una conoscenza approfondita delle capacità di MATLAB e saranno in grado di utilizzarle per risolvere problemi di scienza dei dati del mondo reale e per semplificare il loro lavoro attraverso l'automazione.

Durante il corso verranno condotte valutazioni per valutare i progressi.

Formato del corso

• Il corso include esercizi teorici e pratici, tra cui discussioni di casi, ispezione di codici di esempio e implementazione pratica.

Nota

• Le sessioni di pratica si baseranno su modelli di report di dati di esempio prestabiliti. Se avete esigenze specifiche, vi preghiamo di contattarci per organizzare.

Questo corso guidato dal formatore in Italia (online o presenza) è rivolto a analisti dei dati di livello intermedio, sviluppatori o aspiranti scienziati dei dati che desiderano applicare tecniche di apprendimento automatico in Python per estrarre indicazioni, fare previsioni ed automatizzare decisioni basate sui dati.

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

• Comprendere e differenziare i principali paradigmi dell'apprendimento automatico.
• Esplorare tecniche di preprocessing dei dati e metriche di valutazione dei modelli.
• Applicare algoritmi di apprendimento automatico per risolvere problemi reali con i dati.
• Utilizzare le librerie Python e i notebook Jupyter per lo sviluppo pratico.
• Costruire modelli per la previsione, la classificazione, le raccomandazioni e il clustering.

Questo corso di formazione dal vivo con istruttore in Italia (online o in loco) è rivolto a data scientist e sviluppatori che desiderano utilizzare Modin per creare e implementare calcoli paralleli con Pandas per un'analisi più rapida dei dati.

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

• Configura l'ambiente necessario per iniziare a sviluppare Pandas flussi di lavoro su larga scala con Modin.
• Comprendere le caratteristiche, l'architettura e i vantaggi di Modin.
• Conosci le differenze tra Modin, Dask e Ray.
• Esegui Pandas operazioni più velocemente con Modin.
• Implementa l'intera API e le funzioni Pandas.

Python è un linguaggio di programmazione che ha guadagnato un'enorme popolarità nel settore finanziario. Adottato dalle maggiori banche di investimento e hedge fund, viene utilizzato per costruire una vasta gamma di applicazioni finanziarie che vanno dai programmi di trading di base ai sistemi di gestione del rischio.

In questo corso di formazione dal vivo con istruttore, i partecipanti impareranno come utilizzare Python per sviluppare applicazioni pratiche per risolvere una serie di problemi finanziari specifici.

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

• Comprendere i fondamenti del linguaggio di programmazione Python
• Scaricare, installare e mantenere i migliori strumenti di sviluppo per la creazione di applicazioni finanziarie in Python
• Selezionare e utilizzare i pacchetti e le tecniche di programmazione Python più adatti per organizzare, visualizzare e analizzare dati finanziari provenienti da varie fonti (CSV, Excel, database, web, ecc.)
• Costruire applicazioni che risolvano problemi relativi all'allocazione degli asset, all'analisi del rischio, alla performance degli investimenti e altro ancora
• Risolvere problemi, integrare, distribuire e ottimizzare un'applicazione Python

Pubblico

• Sviluppatori
• Analisti
• Quantitativi

Formato del corso

• In parte lezione teorica, in parte discussione, esercizi e pratica intensiva

Nota

• Questo corso di formazione mira a fornire soluzioni ad alcuni dei principali problemi affrontati dai professionisti della finanza. Tuttavia, se hai un argomento, uno strumento o una tecnica particolare che desideri approfondire o elaborare ulteriormente, ti preghiamo di contattarci per organizzare.

Questo corso di formazione guidato dal docente (online o in sede) è rivolto a data scientists e sviluppatori che desiderano utilizzare RAPIDS per costruire pipeline di dati, flussi di lavoro e visualizzazioni accelerate da GPU, applicando algoritmi di machine learning come XGBoost, cuML, ecc.

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

• Configurare l'ambiente di sviluppo necessario per costruire modelli di dati con NVIDIA RAPIDS.
• Comprendere le funzionalità, i componenti e i vantaggi di RAPIDS.
• Sfruttare le GPU per accelerare pipeline end-to-end di dati e analisi.
• Implementare la preparazione dei dati e l'ETL accelerati da GPU con cuDF e Apache Arrow.
• Imparare come eseguire compiti di machine learning con algoritmi XGBoost e cuML.
• Creare visualizzazioni dei dati ed eseguire l'analisi grafica con cuXfilter e cuGraph.