Predictive Analytics Training Courses

Predictive Analytics Training Courses

Local, instructor-led live Predictive Analytics training courses demonstrate through hands-on practice how to use different tools to build predictive models and apply them to large sample data sets to predict future events based on the data.

Predictive Analytics training is available as "onsite live training" or "remote live training". Onsite live Predictive Analytics trainings in Italia can be carried out locally on customer premises or in NobleProg corporate training centers. Remote live training is carried out by way of an interactive, remote desktop.

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Recensioni

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Schema generale del corso Predictive Analytics

Title
Duration
Overview
Title
Duration
Overview
14 hours
Overview
H2O è una piattaforma di analisi predittiva open source. Supporta R, Python, scala, Java e REST.

questa formazione dal vivo dell'istruttore (in loco o a distanza) è rivolta a persone tecniche che desiderano costruire modelli di machine learning utilizzando algoritmi come GLM, Deep Learning e foreste casuali.

entro la fine di questa formazione, i partecipanti saranno in grado di:

- installare e configurare H2O.
- creare modelli di apprendimento automatico utilizzando diversi algoritmi popolari.
- valutare i modelli in base al tipo di dati e ai requisiti aziendali.

formato del corso

- conferenza interattiva e discussione.
- un sacco di esercizi e pratica.
- implementazione hands-on in un ambiente lab Live.

Opzioni di personalizzazione del corso

- per richiedere una formazione personalizzata per questo corso, si prega di contattarci per organizzare.
- per saperne di più su H2O, si prega di visitare: https://www.h2o.ai/
35 hours
Overview
I progressi delle tecnologie e la crescente quantità di informazioni stanno trasformando il modo in cui vengono condotte le forze dell'ordine Le sfide poste dai Big Data sono quasi scoraggianti quanto le promesse di Big Data Memorizzare i dati in modo efficiente è una di queste sfide; analizzarlo efficacemente è un altro In questo corso di formazione dal vivo istruito, i partecipanti apprenderanno la mentalità con cui affrontare le tecnologie dei Big Data, valutare il loro impatto sui processi e le politiche esistenti e implementare queste tecnologie allo scopo di identificare l'attività criminale e prevenire il crimine Verranno esaminati casi di studio da organizzazioni di polizia di tutto il mondo per ottenere informazioni sugli approcci, le sfide e i risultati di adozione Alla fine di questa formazione, i partecipanti saranno in grado di: Combina la tecnologia Big Data con i tradizionali processi di raccolta dei dati per ricostruire una storia durante un'indagine Implementare soluzioni di archiviazione e elaborazione di big data industriali 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 criminali Pubblico Specialisti di Law Enforcement con un background tecnico Formato del corso Lezione di parte, discussione parziale, esercitazioni e pratica intensiva .
21 hours
Overview
Pubblico

Se cerchi di dare un senso ai dati a cui hai accesso o vuoi analizzare i dati non strutturati disponibili in rete (come Twitter, Linked in, ecc ...) questo corso fa al caso tuo.

Si rivolge principalmente a decisori e persone che hanno bisogno di scegliere quali dati vale la pena raccogliere e cosa vale la pena analizzare.

Non è rivolto alle persone che configurano la soluzione, anche se queste persone beneficeranno del quadro generale.

Modalità di consegna

Durante il corso i delegati saranno presentati con esempi operativi di tecnologie per lo più open source.

Le lezioni brevi saranno seguite da presentazioni e semplici esercizi da parte dei partecipanti

Contenuto e software utilizzati

Tutto il software utilizzato viene aggiornato ogni volta che viene eseguito il corso, 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.
21 hours
Overview
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 .
21 hours
Overview
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 .
14 hours
Overview
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 .
14 hours
Overview
RapidMiner is an open source data science software platform for rapid application prototyping and development. It includes an integrated environment for data preparation, machine learning, deep learning, text mining, and predictive analytics.

In this instructor-led, live training, participants will learn how to use RapidMiner Studio for data preparation, machine learning, and predictive model deployment.

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

- Install and configure RapidMiner
- Prepare and visualize data with RapidMiner
- Validate machine learning models
- Mashup data and create predictive models
- Operationalize predictive analytics within a business process
- Troubleshoot and optimize RapidMiner

Audience

- Data scientists
- Engineers
- Developers

Format of the Course

- Part lecture, part discussion, exercises and heavy hands-on practice

Note

- To request a customized training for this course, please contact us to arrange.
14 hours
Overview
Questa sessione di formazione in classe conterrà presentazioni e esempi basati su computer e esercizi di case study da intraprendere .
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