RapidMiner for Maskinlæring og Prediktiv Analyse Treningskurs

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.

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.

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.

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

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.

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, direkteopplæringen i Norge (online eller på stedet) er rettet mot dataanalytikere på middels nivå som ønsker å lære å bruke RapidMiner til å estimere og projisere verdier og bruke analytiske verktøy for tidsserieprognoser.

Ved slutten av denne opplæringen vil deltakerne kunne:

• Lær å bruke CRISP-DM-metodikken, velg passende maskinlæringsalgoritmer og forbedre modellkonstruksjon og ytelse.
• Bruk RapidMiner til å estimere og projisere verdier, og bruk analytiske verktøy for tidsserieprognoser.

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.

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.

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 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.