Corso di formazione Modellazione predittiva con R

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

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 di formazione dal vivo con istruttore in Italia (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 questo corso di formazione, i partecipanti saranno in grado di:

• Carica i set di dati in DataRobot per analizzare, valutare e controllare la qualità dei dati.
• Crea e addestra modelli per identificare 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.

Questo training guidato dall'insegnante in Italia (online o presenza) è rivolto a analisti di dati intermediari e professionisti aziendali che desiderano eseguire la previsione delle serie temporali ed automatizzare i flussi di lavoro dell'analisi dei dati utilizzando R.

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

• Comprendere i fondamenti delle tecniche di previsione in R.
• Applicare modelli di smoothing esponenziale e ARIMA per l'analisi delle serie temporali.
• Utilizzare il pacchetto 'forecast' per generare modelli di previsione accurati.
• Automatizzare i flussi di lavoro della previsione per applicazioni aziendali e di ricerca.

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.

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.

Pubblico

• manager
• sviluppatori
• scienziati
• studenti

Formato del corso

istruzione e discussione on-line o seminari faccia a faccia

R  è un linguaggio di programmazione open source gratuito per la computazione statistica, l'analisi dei dati e la grafica. La ricerca viene utilizzata da un numero crescente di manager e analisti di dati all'interno delle società e delle accademie. R ha anche trovato seguaci tra statistici, ingegneri e scienziati senza competenze di programmazione informatica che lo trovano facile da usare. La sua popolarità è dovuta all'aumento dell'uso del mining dei dati per diversi obiettivi, come ad esempio l'impostazione dei prezzi pubblicitari, la ricerca di nuovi farmaci più velocemente o modelli finanziari fin-tune. R ha una vasta gamma di pacchetti per l'estrazione dei dati.

Questo corso copre la manipolazione degli oggetti in R compresi i dati di lettura, l'accesso ai pacchetti R, la scrittura delle funzioni R e la creazione di grafici informativi. Include l'analisi dei dati utilizzando modelli statistici comuni. Il corso insegna come utilizzare il software R (https://www.r-project.org) sia su una linea di comando che in un'interfaccia utente grafica (GUI).

Pubblico

Formato del corso

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

In questo corso tenuto dal formatore, i partecipanti impareranno come manipolare e visualizzare dati utilizzando gli strumenti inclusi nel Tidyverse.

Il Tidyverse è una raccolta di pacchetti R flessibili per pulire, elaborare, modellare e visualizzare dati. Alcuni dei pacchetti inclusi sono: ggplot2, dplyr, tidyr, readr, purrr e tibble.

• Principianti nella lingua R
• Principianti nell'analisi dei dati e nella visualizzazione di dati

• Parte lezione, parte discussione, esercizi ed esperienza pratica intensiva

• Eseguire l'analisi dei dati e creare visualizzazioni attraenti
• Trarre conclusioni utili da vari set di dati di esempio
• Filtrare, ordinare e riepilogare i dati per rispondere a domande esplorative
• Trasformare i dati elaborati in line plot informativi, grafici a barre, istogrammi
• Importare e filtrare dati da diverse fonti di dati, inclusi Excel, CSV e file SPSS