Struttura del corso
Introduzione
- Analisi predittiva nei settori finanziario, sanitario, farmaceutico, automobilistico, aerospaziale e manifatturiero
Panoramica dei concetti Big Data
Acquisizione di dati da fonti disparate
Cosa sono i modelli predittivi basati sui dati?
Cenni sulle tecniche statistiche e di machine learning
Caso di studio: manutenzione predittiva e pianificazione delle risorse
Applicazione di algoritmi a set di dati di grandi dimensioni con Hadoop e Spark
Predictive Analytics Flusso di lavoro
AccessAnalisi ed esplorazione dei dati
Pre-elaborazione dei dati
Sviluppo di un modello predittivo
Addestramento, test e convalida di un set di dati
Applicazione di diversi approcci di machine learning (regressione di serie temporali, regressione lineare, ecc.)
Integrazione del modello in applicazioni web esistenti, dispositivi mobili, sistemi embedded, ecc.
Integrazione di Matlab e Simulink con sistemi embedded e flussi di lavoro IT aziendali
Creazione di codice C e C++ portabile da codice MATLAB
Distribuzione di applicazioni predittive in sistemi di produzione, cluster e cloud su larga scala
Agire in base ai risultati dell'analisi
Passaggi successivi: Risposta automatica ai risultati utilizzando Prescriptive Analytics
Osservazioni conclusive
Requisiti
- Esperienza con Matlab
- Non è richiesta alcuna esperienza pregressa con la scienza dei dati
Recensioni (2)
nozioni di base e ha amato i documenti e gli esercizi preparati
Rekha Nallam - GE Medical Systems Polska Sp. z o.o.
Corso - Introduction to Predictive AI
Traduzione automatica
I numerosi esempi e la costruzione del codice dall'inizio alla fine.
Toon - Draka Comteq Fibre B.V.
Corso - Introduction to Image Processing using Matlab
Traduzione automatica