Predictive Analytics Training Courses

H2O is an open source predictive analytics platform. It supports R, Python, Scala, Java and REST.

This instructor-led, live training (onsite or remote) is aimed at technical persons who wish to build machine learning models using algorithms such as GLM, Deep Learning and Random Forests.

By the end of this training, participants will be able to:

- Install and configure H2O.
- Create machine learning models using different popular algorithms.
- Evaluate models based on the type of data and business requirements.

Format of the Course

- Interactive lecture and discussion.
- Lots of exercises and practice.
- Hands-on implementation in a live-lab environment.

Course Customization Options

- To request a customized training for this course, please contact us to arrange.
- To learn more about H2O, please visit: https://www.h2o.ai/

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.

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.

Questa sessione di formazione in aula conterrà presentazioni ed esempi basati su computer ed esercitazioni di casi studio da svolgere.