
Local, instructorled live Predictive Analytics training courses demonstrate through handson 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 training can be carried out locally on customer premises in Norge or in NobleProg corporate training centers in Norge Remote live training is carried out by way of an interactive, remote desktop
NobleProg Your Local Training Provider.
Machine Translated
Testimonials
Han var veldig lærerik og hjelpsom.
Pratheep Ravy
Kurs: Predictive Modelling with R
Machine Translated
utvalg av materiale
Maciej Jonczyk
Kurs: From Data to Decision with Big Data and Predictive Analytics
Machine Translated
systematisere kunnskap innen ML
Orange Polska
Kurs: From Data to Decision with Big Data and Predictive Analytics
Machine Translated
Richards treningstil holdt det interessant, eksemplene fra den virkelige verden bidro til å drive konseptene hjem.
Jamie Martin-Royle - NBrown Group
Kurs: From Data to Decision with Big Data and Predictive Analytics
Machine Translated
Innholdet, som jeg synes det var veldig interessant og tror det ville hjelpe meg i det siste året mitt på University.
Krishan Mistry - NBrown Group
Kurs: From Data to Decision with Big Data and Predictive Analytics
Machine Translated
saken var godt presentert og på en ordnet måte.
Marylin Houle - Ivanhoe Cambridge
Kurs: Introduction to R with Time Series Analysis
Machine Translated
Den eksterne klasseromsinnstillingen fungerte veldig bra
Trimac Management Services LP
Kurs: Introduction to R with Time Series Analysis
Machine Translated
Predictive Analytics Kursplaner
This instructor-led, live training (online or onsite) is aimed at technical persons who wish to build machine learning models using algorithms such as GLM, Deep Learning and Random Forests.
By the end of this training, participants will be able to:
- Install and configure H2O.
- Create machine learning models using different popular algorithms.
- Evaluate models based on the type of data and business requirements.
Format of the Course
- Interactive lecture and discussion.
- Lots of exercises and practice.
- Hands-on implementation in a live-lab environment.
Course Customization Options
- To request a customized training for this course, please contact us to arrange.
- To learn more about H2O, please visit: https://www.h2o.ai/
I denne instruktørledede, liveopplæringen, vil deltakerne lære tankegangen til å tilnærme seg Big Data teknologier, vurdere deres innvirkning på eksisterende prosesser og policyer og implementere disse teknologiene med det formål å identifisere kriminell aktivitet og forhindre kriminalitet. Casestudier 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 fortelle en historie under en undersøkelse
- Implementere industrielle store datalagrings- og behandlingsløsninger for dataanalyse
- Utarbeide et forslag for adopsjon av de mest adekvate verktøy og prosesser for å muliggjøre en datadrevet tilnærming til kriminell etterforskning
Publikum
- Spesialister innen rettshåndhevelse med teknisk bakgrunn
Kursets format
- Delforelesning, deldiskusjon, øvelser og tung praktisk øvelse
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.
This instructor-led, live training (online or onsite) is aimed at data scientists and data analysts who wish to automate, evaluate, and manage predictive models using DataRobot's machine learning capabilities.
By the end of this training, participants will be able to:
- Load datasets in DataRobot to analyze, assess, and quality check data.
- Build and train models to identify important variables and meet prediction targets.
- Interpret models to create valuable insights that are useful in making business decisions.
- Monitor and manage models to maintain an optimized prediction performance.
Format of the Course
- Interactive lecture and discussion.
- Lots of exercises and practice.
- Hands-on implementation in a live-lab environment.
Course Customization Options
- To request a customized training for this course, please contact us to arrange.
In this instructor-led, live training, participants will learn how to use Matlab to build predictive models and apply them to large sample data sets to predict future events based on the data.
By the end of this training, participants will be able to:
- Create predictive models to analyze patterns in historical and transactional data
- Use predictive modeling to identify risks and opportunities
- Build mathematical models that capture important trends
- Use data from devices and business systems to reduce waste, save time, or cut costs
Audience
- Developers
- Engineers
- Domain experts
Format of the course
- Part lecture, part discussion, exercises and heavy hands-on practice
I denne instruktørledede, RapidMiner , vil deltakerne lære hvordan de bruker RapidMiner Studio til dataforberedelse, maskinlæring og prediktiv modellutrulling.
Ved slutten av denne opplæringen vil deltakerne kunne:
- Installer og konfigurer RapidMiner
- Forbered og visualiser data med RapidMiner
- Valider maskinlæringsmodeller
- Mashup-data og lag prediktive modeller
- Operasjonaliser prediktiv analyse innen en forretningsprosess
- Feilsøk og optimaliser RapidMiner
Publikum
- Data forskere
- ingeniører
- Utviklere
Kursets format
- Delforelesning, deldiskusjon, øvelser og tung praktisk øvelse
Merk
- For å be om en tilpasset opplæring for dette kurset, vennligst kontakt oss for å avtale.