Prediktiv modellering med R Treningskurs

Oversikt

Kommunikasjonstjenesteleverandører (CSP) står overfor presset om å redusere kostnader og maksimere gjennomsnittlig inntekt per bruker (ARPU), samtidig som de må sørge for en fremragende kundeeiendom, men datavolumene fortsetter å vokse. Globale mobil datastrømmer vil vokse med en sammensatt årlig vekstfart (CAGR) på 78 prosent til 2016, og oppnår 10,8 eksabytes per måned.

Samtidig genererer CSP store volumer av data, inkludert opkaldsdetaljposter (CDR), nettverksdata og kundedata. Virksomheter som fullt ut nyttiggjør disse dataene får en konkurransefordel. Ifølge en nylig undersøkelse av The Economist Intelligence Unit, har virksomheter som bruker datastyrt beslutningsprosessering en produksivitetsforbedring på 5-6 prosent. Likevel nyttiggjør bare 53 prosent av virksomhetene halvparten av deres verdifulle data, og en fjerdedel av respondenter angir at store mengder nyttige data blir ubrukt. Datavolumene er så høye at manuell analyse er umulig, og de fleste legaciesystemer klarer ikke å følge med, noe som fører til at verdifulle data forkastes eller ignoreres.

Med Big Data & Analytics' høyhastighets-, skalbare big datasoftware kan CSP gruve gjennom alt deres data for bedre beslutningsprosessering i kortere tid. Ulike Big Data-produkter og teknikker gir en end-to-end programvareplattform for samling, forberedelse, analyse og presentasjon av innsikter fra big data. Anvendelsesområder inkluderer nettverksprestasjonsmonitorering, svindeldeteksjon, kundemotstandsdeteksjon og kredittrisikoanalyse. Big Data & Analytics-produkter skalerer til å håndtere terabytes med data, men implementeringen av slike verktøy krever nye skybaserte database-systemer som Hadoop eller store skala parallelle beregningsprosessorer (KPU etc.).

Dette kursarbeidet om Big Data BI for Telco dekker alle de nye utviklingsområdene hvor CSP investerer for å øke produktivitet og å åpne nye inntektsstrømmer. Kurset vil gi en full 360 graders oversikt over Big Data BI i Telco, slik at beslutningstagere og manager kan ha et bredt og omfattende syn på mulighetene for Big Data BI i Telco for produktivitet og inntektsvinning.

Kursmål

Hovedmålet med kurset er å introdusere nye Big Data business intelligence-teknikker i fire sektorer av Telekom-forretning (Markedsføring/Salg, Nettverksdrift, Finansiell drift og Kundeservicemanagement). Studentene vil bli introdusert for følgende:

• Introduksjon til Big Data - hva er 4Vs (volum, hastighet, variasjon og sannhet) i Big Data - generering, ekstraksjon og administration fra Telco perspektiv
• Hvorfor Big Data-analyse skiller seg ut fra legacypens dataanalyse
• Innhuse jusfisering av Big Data - Telco perspektiv
• Introduksjon til Hadoop Ecosystem - kjennskap til alle Hadoop-verktøy som Hive, Pig, SPARC - når og hvordan de brukes for å løse Big Data-problem
• Hvordan Big Data ekstraheres for analyse av analysetverktytt - hvordan Business Analysts kan redusere sine problemstillinger med samling og analyse av data gjennom en integrert Hadoop-dashboardtilnærming
• Grunnleggende introduksjon til innsiktsanalyse, visualiseringsanalyse og prediktiv analyser for Telco
• Kundemotstandsanalyse og Big Data - hvordan Big Data-analyse kan redusere kundemotstand og kundetilfredshet i Telco-case studier
• Nettverksfeil- og tjenestefeilanalyse fra nettverkens metadata og IPDR
• Finansiell analyse - svindel, spilloverspill og ROI-estimering fra salg og driftsdata
• Kundeanslutsningsproblemer - målretted markedsføring, kundesegmentering og krysssalg fra salgsdata
• Introduksjon til alle Big Data-analysenprodukter og hvor de passer inn i Telco analyseområdet
• Avslutning - hvordan ta en trinnvis tilnærming for å introdusere Big Data Business Intelligence i organisasjonen din

Målgruppe

• Nettverksdrift, finansielle manager, CRM-manager og topp IT-manager i Telco CIO kontoret.
• Business Analysts i Telco
• CFO-kontor manager/analytikere
• Driftsmanager
• Kvalitetsassuranse (QA) manager

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.

Predictive analytics er prosessen med å bruke dataanalyse til å gjøre prediksjoner om fremtiden. Denne prosessen bruker data sammen med datagrunnflating, statistikk og maskinlæringsteknikker for å skape et prediktivt modell for å forutsi fremtidige hendelser.

I dette instruktørsledede, live-treningen vil deltakerne lære hvordan de kan bruke Matlab til å bygge predikive modeller og anvende dem på store datasett for å forutsi fremtidige hendelser basert på dataene.

Etter dette treningen vil deltakerne kunne:

• Opprette prediktive modeller for å analysere mønstre i historiske og transaksjonsdata
• Bruke prediktiv modellering til å identifisere risikoer og muligheter
• Bygge matematiske modeller som fanger viktige trender
• Bruke data fra enheter og virksomhetssystemer for å redusere spillo, spare tid eller nedkoste kostnader

Målgruppe

• Utviklere
• Ingeniører
• Faglige ekspertiser

Kursformat

• Del foredrag, del diskusjon, øvelser og mye praktisk trening

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.

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.

Publikum

• ledere
• utviklere
• forskere
• studenter

Kursets format

online instruksjon og diskusjon ELLER ansikt til ansikt workshops

R  er et open-source gratis programmeringsspråk for statistisk databehandling, dataanalyse og grafikk. Forskning brukes av et økende antall ledere og dataanalytikere innenfor bedrifter og akademi. R har også funnet følgere blant statistikkere, ingeniører og forskere uten dataprogrammeringsferdigheter som finner det enkelt å bruke. Dess popularitet skyldes den økende bruken av data mining for ulike formål som å sette reklamepriser, finne nye stoffer raskere eller fine-tune finansielle modeller. R har et bredt spekter av pakker for data mining.

Dette kurset dekker manipulering av objekter i R inkludert lesedata, tilgang til R pakker, skrive R funksjoner, og lage informative diagrammer. Det inkluderer analysering av data ved hjelp av vanlige statistiske modeller. Kurset lærer hvordan du bruker R-programvaren (https://www.r-project.org) både på en kommandolinje og i en grafisk brukergrensesnitt (GUI).

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.

Målgruppe

Kursformat

Ved slutten av denne opplæringen vil deltakerne være i stand til:

I denne instruktørledede, live opplæringen vil deltakerne lære å manipulere og visualisere data ved hjelp av verktøyene som er inkludert i Tidyverse.

Tidyverse er en samling av fleksible R-pakker for rengjøring, bearbeiding, modellering og visualisering av data. Noen av pakkene som er inkludert er: ggplot2, dplyr, tidyr, readr, purrr og tibble.

• Nybegynnere i R-språket
• Nybegynnere i dataanalyse og datavisualisering

• Del forelesning, del diskusjon, øvelser og mye praktisk trening

• Utføre dataanalyse og opprette tiltrekkende visualiseringer
• Trekke nyttige konklusjoner fra forskjellige datasett med eksempeldata
• Filtrere, sortere og summere data for å svare på utforskende spørsmål
• Omforme bearbeidet data til informativ linjediagrammer, søylediagrammer, histogramm
• Importere og filtrere data fra forskjellige datasøk, inkludert Excel, CSV- og SPSS-filer