Matlab for Predictive Analytics Treningskurs

Oversikt

Communications tjenesteleverandører (CSP) står overfor press for å redusere kostnader og maksimere gjennomsnittlig inntekt per bruker (ARPU), samtidig som de sikrer en utmerket kundeopplevelse, men datavolumene fortsetter å vokse. Globalt mobildatatrafikk vil vokse ved en kombineret årlig vekstrate (CAGR) på 78 prosent i 2016, opp til 10,8 exabytes per måned.

I mellomtiden genererer CSPs store volumer av data, inkludert call detail records (CDR), nettverksdata og kundedata. Selskaper som fullstendig utnytter disse dataene får en konkurransedyktig edge. Ifølge en nylig undersøkelse av The Economist Intelligence Unit, nyter selskaper som bruker data-drevet beslutningstaking en 5-6% økning i produktivitet. Likevel bruker 53% av selskapene bare halvparten av sine verdifulle data, og en fjerdedel av respondentene noterte at enorme mengder nyttige data går uoppnådd. Datavolumene er så høye at manuell analyse er umulig, og de fleste legacy programvare systemer kan’t holde opp, noe som resulterer i verdifulle data blir bortskaffet eller ignorert.

Med Big Data & Analytics’ høyhastighets, skalerbare big data programvare, kan CSPs gruve alle dataene sine for bedre beslutningstaking i mindre tid. Forskjellige Big Data produkter og teknikker gir en end-to-end programvare plattform for å samle inn, forberede, analysere og presentere innsikt fra store data. Anvendelsesområder inkluderer nettverksprestasjonskontroll, svindeldeteksjon, kundekrondeteksjon og kredittrisikoanalyse. Big Data & Analytics produkter skala for å håndtere terabytes av data, men implementering av slike verktøy krever ny type cloud-basert databasesystem som Hadoop eller massiv skala parallell databehandler (KPU etc.)

Dette kurset arbeider på Big Data BI for Telco dekker alle de nye nye områdene der CSP investerer for produktivitet og åpner opp nye virksomhetsinntektsstrømmer. Kurset vil gi en komplett 360-graders oversikt over Big Data BI i Telco slik at beslutningstakere og ledere kan ha en svært bred og omfattende oversikt over mulighetene for Big Data BI i Telco for produktivitet og inntekt.

Kursets mål

Hovedformålet med kurset er å introdusere nye Big Data forretningsintelligence teknikker i 4 sektorer av Telecom Business (Marketing/Sales, Network Operation, Financial Operation og Customer Relation Management). Studentene vil bli introdusert til å følge:

• Introduksjon til Big Data-hva er 4Vs (volum, hastighet, variasjon og sannhet) i Big Data- Generasjon, ekstraksjon og ledelse fra Telco perspektiv
• Hvordan Big Data analytiker skiller seg fra arvdata analytiker
• In-house begrunnelse av Big Data -Telco perspektiv
• Introduksjon til Hadoop Ecosystem- kjent med alle Hadoop verktøy som Hive, Pig, SPARC – når og hvordan de brukes til å løse Big Data problem
• Hvordan Big Data er utvunnet til analyse for analyse verktøy-hvor Business Analysis’s kan redusere deres smertepunkter av innsamling og analyse av data gjennom integrert Hadoop dashboard tilnærming
• Basisk introduksjon av Insight-analyse, visualisering-analyse og forutsigbar analyse for Telco
• Customer Churn analytics og Big Data-how Big Data analytics kan redusere kundens churn og kundetilfredshet i Telco-casestudier
• Nettverksfeil og servicefeil analyser fra nettverksmetadata og IPDR
• Finansiell analyse - svindel, vasking og ROI-oppskatting fra salgs- og driftsdata
• Kunder oppkjøp problem-Target markedsføring, kundesegmentering og cross-sales fra salgsdata
• Introduksjon og sammendrag av alle Big Data analytiske produkter og hvor de passer inn i Telco analytisk plass
• Konklusjon - hvordan å ta steg for steg tilnærming til å introdusere Big Data Business Intelligence i organisasjonen din

Target publikum

• Nettverksoperasjoner, finansielle ledere, CRM-ledere og topp IT-ledere i Telco CIO-kontoret.
• Business Analytikere i Telco
• CFO kontor ledere/analytikere
• Operasjonelle ledere
• QA ledere

I denne instruktørledede, live-opplæringen i Norge vil deltakerne lære tankesettet for å nærme seg Big Data teknologier, vurdere deres innvirkning på eksisterende prosesser og retningslinjer, og implementere disse teknologiene med det formål å identifisere kriminell aktivitet og forebygge kriminalitet. Kasusstudier fra rettshåndhevelsesorganisasjoner rundt om i verden vil bli undersøkt for å få innsikt i deres adopsjonstilnærminger, utfordringer og resultater.

Ved slutten av denne opplæringen vil deltakerne kunne:

• Kombiner Big Data teknologi med tradisjonelle datainnsamlingsprosesser for å sette sammen en historie under en etterforskning.
• Implementer industrielle løsninger for lagring og prosessering av store data for dataanalyse.
• Utarbeide et forslag for å ta i bruk de mest passende verktøyene og prosessene for å muliggjøre en datadrevet tilnærming til kriminell etterforskning.

Publikum

Hvis du prøver å være fornuftig ut fra dataene du har tilgang til eller ønsker å analysere ustrukturerte data tilgjengelig på nettet (som Twitter, koblet inn osv.), Er dette kurset noe for deg.

Det er mest rettet mot beslutningstakere og personer som trenger å velge hvilke data som er verdt å samle inn og hva som er verdt å analysere.

Det er ikke rettet mot folk som konfigurerer løsningen, de menneskene vil dra nytte av det store bildet.

Leveringsmodus

I løpet av kurset vil delegatene bli presentert med fungerende eksempler på stort sett åpen kildekode-teknologier.

Korte forelesninger blir fulgt av presentasjon og enkle øvelser av deltakerne

Innhold og programvare brukt

All programvare som brukes oppdateres hver gang kurset kjøres, så vi sjekker de nyeste versjonene som er mulig.

Den dekker prosessen fra innhenting, formatering, behandling og analyse av dataene, for å forklare hvordan man kan automatisere beslutningsprosesser med maskinlæring.

Denne instruktørledede, direkteopplæringen i Norge (online eller på stedet) er rettet mot dataforskere og dataanalytikere som ønsker å automatisere, evaluere og administrere prediktive modeller ved å bruke DataRobots maskinlæringsfunksjoner.

Ved slutten av denne opplæringen vil deltakerne kunne:

• Last inn datasett i DataRobot for å analysere, vurdere og kvalitetssjekke data.
• Bygg og tren modeller for å identifisere viktige variabler og møte prediksjonsmål.
• Tolke modeller for å skape verdifull innsikt som er nyttig for å ta forretningsbeslutninger.
• Overvåk og administrer modeller for å opprettholde en optimalisert prediksjonsytelse.

Denne instruktørledede, live-trainingen på Norge (online eller på sted) er rettet mot mellomnivåutviklere som ønsker å bygge AI-baserte applikasjoner ved hjelp av prediktiv analyse og generative modeller.

Ved slutten av denne opplæringen vil deltakerne kunne:

• Forstå grunnleggende prinsipper for prediktiv AI og generative modeller.
• Bruke AI-baserte verktøy for prediktiv kodning, forutsiing og automatisering.
• Implementere LLMs (Large Language Models) og transformere for tekst- og kodegenerering.
• Anvende tidsrekkeforutsiing og AI-baserte anbefalinger.
• Utvikle og fine-tune AI-modeller for virkelige applikasjoner.
• Vurdere etiske overveielser og beste praksis for AI-innføring.

Denne opplæringskurset ledet av instruktør, live (online eller på stedet), er rettet mot IT-profesjonelle på begynnernivå som ønsker å forstå grunnleggende prinsipper for Predictive AI.

Ved avslutningen av denne opplæringen vil deltakerne kunne:

• Forstå kjernekonseptene i Predictive AI og dets applikasjoner.
• Samle inn, rense og forbehandle data for prediktiv analyse.
• Utforske og visualisere data for å avsløre innsikt.
• Bygge grunnleggende statistiske modeller for å gjøre forutsiinger.
• Vurdere ytelsen til prediktive modeller.
• Bruke Predictive AI-konsepter i reelle scenarier.

R er et gratis programmeringsspråk med åpen kildekode for statistisk databehandling, dataanalyse og grafikk. R brukes av et økende antall ledere og dataanalytikere i selskaper og akademia. R har et bredt utvalg av pakker for data mining.

MATLAB er et numerisk datamiljø og programmeringsspråk utviklet av MathWorks.

Denne to-dagers kurs gir en omfattende introduksjon til MATLAB®s tekniske beregningsmiljø. Kurset er ment for nybegynnere og de som ser etter en oppfriskning. Det kreves ingen forhåndskunnskap i programmering eller kunnskap om MATLAB. Temaene dataanalyse, visualisering, modellering og programmering utforskes gjennom hele kurset.

Denne instruktørledede, live trening (online eller på stedet) er rettet mot mellomnivådatafagfolk som ønsker å anvende maskinlæringsmetoder på datadrivne forretningsproblemer, inkludert salgsprognoser og prediktiv modellering ved bruk av neuronnettverk.

Ved avslutningen av denne treningen vil deltakerne kunne:

• Forstå kjernekonseptene og typene av maskinlæring.
• Bruke nøkkelalgoritmer for klassifisering, regresjon, klusteranalyse og assosiasjonsanalyse.
• Utføre utforskende dataanalyse og datapreparering ved bruk av Python.
• Bruke neuronnettverk for ikke-lineære modelleringssituasjoner.
• Implementere prediktiv analyse for forretningsprognoser, inkludert salgsdata.
• Vurdere og optimalisere modellprestasjon ved bruk av visuelle og statistiske teknikker.

Denne instruktørledede, live-treningen (online eller på sted) er rettet mot DevOps-profesjoneller på mellomnivå som ønsker å integrere prediktiv AI i sine DevOps-praksis.

Ved slutten av denne trenigen vil deltakerne kunne:

• Implementere prediktive analysemodeller for å forutsi og løse utfordringer i DevOps-pipelinen.
• Bruke AI-drevne verktøy for forbedret overvåking og operasjoner.
• Bruke maskinlæringsmetoder for å forbedre programvareleveringsprosesser.
• Utforme AI-strategier for proaktiv feiloppløsning og optimalisering.
• Navigere i de etiske overveielser ved bruk av AI i DevOps.

R er et åpent kildekodeprogrammeringsspråk for statistisk beregning, dataanalyse og grafikk. R blir brukt av et økende antall ledere og dataanalytikere i bedrifter og akademiske institusjoner. R har et bredt utvalg av pakker for datamining.

RapidMiner er en åpen kildekode datavitenskap programvareplattform for rask applikasjonsprototyping og utvikling. Det inkluderer et integrert miljø for dataforberedelse, maskinlæring, dyp læring, tekstutvinning og prediktiv analyse.

I denne instruktørledede, direkteopplæringen vil deltakerne lære hvordan de bruker RapidMiner Studio for dataforberedelse, maskinlæring og prediktiv modellimplementering.

Ved slutten av denne opplæringen vil deltakerne kunne:

• Installer og konfigurer RapidMiner
• Forbered og visualiser data med RapidMiner
• Validere maskinlæringsmodeller
• Mashup data og lag prediktive modeller
• Operasjonaliser prediktiv analyse i en forretningsprosess
• Feilsøk og optimaliser RapidMiner

Publikum

• Dataforskere
• Ingeniører
• Utviklere

Kursets format

• Del forelesning, del diskusjon, øvelser og tung praktisk praksis

Note

• For å be om en tilpasset opplæring for dette kurset, vennligst kontakt oss for å avtale.

Dette kurset inneholder et omfattende materiale om MATLAB som et kraftig simuleringsverktøy for kommunikasjon. Målet med dette kurset er å introdusere MATLAB ikke bare som et generelt programmeringsspråk, snarere vektlegges rollen til de ekstremt kraftige MATLAB egenskapene som simuleringsverktøy. Eksemplene gitt for å illustrere materialet i kurset er ikke bare en direkte bruk av MATLAB kommandoer, i stedet representerer de ofte reelle problemer.

Denne instruktørførte, liveopplæringen (online eller plassert) er rettet mot begynner- til mellomnivås analyseførere, forskere og profesjonelle som ønsker å bruke SPSS for dataforberedelse, statistisk analyse og prediktiv modellering.