Predictive Analytics Formazione in Torino

Questa formazione dal vivo con istruttore in Torino (online o in sede) è rivolta agli sviluppatori di livello intermedio che desiderano creare applicazioni basate sull'intelligenza artificiale utilizzando analisi predittive e modelli generativi. Al termine di questa formazione, i partecipanti saranno in grado di:

• Comprendere i fondamenti dell'intelligenza artificiale predittiva e dei modelli generativi.
• Utilizzare strumenti basati sull'intelligenza artificiale per la codifica predittiva, le previsioni e l'automazione.
• Implementare LLM (Large Language Models) e trasformatori per la generazione di testo e codice.
• Applicare previsioni di serie temporali e raccomandazioni basate sull'intelligenza artificiale.
• Sviluppare e perfezionare modelli di intelligenza artificiale per applicazioni nel mondo reale.
• Valutare le considerazioni etiche e le migliori pratiche nell'implementazione dell'intelligenza artificiale.

Questo corso di formazione dal vivo con istruttore in Torino (online o in loco) è rivolto a professionisti IT di livello principiante che desiderano comprendere i fondamenti dell'IA predittiva. Al termine di questa formazione, i partecipanti saranno in grado di:

• Comprendere i concetti fondamentali dell'IA predittiva e delle sue applicazioni.
• Raccogli, pulisci e pre-elabora i dati per l'analisi predittiva.
• Esplora e visualizza i dati per scoprire informazioni dettagliate.
• Costruisci modelli statistici di base per fare previsioni.
• Valutare le prestazioni dei modelli predittivi.
• Applica i concetti dell'intelligenza artificiale predittiva a scenari reali.

Questa formazione dal vivo con istruttore in Torino (online o in loco) è rivolta a professionisti di livello intermedio DevOps che desiderano integrare l'IA predittiva nelle loro DevOps pratiche. Al termine di questa formazione, i partecipanti saranno in grado di:

• Implementa modelli di analisi predittiva per prevedere e risolvere le sfide nella pipeline DevOps.
• Utilizza strumenti basati sull'intelligenza artificiale per migliorare il monitoraggio e le operazioni.
• Applica tecniche di machine learning per migliorare i flussi di lavoro di distribuzione del software.
• Progetta strategie di intelligenza artificiale per la risoluzione e l'ottimizzazione proattiva dei problemi.
• Esplora le considerazioni etiche sull'utilizzo dell'intelligenza artificiale in DevOps.

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 Torino, 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 Torino (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.

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

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 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.