Predictive Analytics Opplæringskurs

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

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 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.

R is an open-source free programming language for statistical computing, data analysis, and graphics. R is used by a growing number of managers and data analysts inside corporations and academia. R has a wide variety of packages for data mining.

Predictive analytics is the process of using data analytics to make predictions about the future. This process uses data along with data mining, statistics, and machine learning techniques to create a predictive model for forecasting future events. 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

Fremskritt innen teknologier og den økende mengden informasjon transformerer hvordan rettshåndhevelse gjennomføres. Utfordringene Big Data utgjør er nesten like avskrekkende som Big Data løfte. Lagring av data er en av disse utfordringene; effektiv analyse av det er en annen. 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

Denne klasseromsbaserte treningsøkten vil inneholde presentasjoner og datamaskinbaserte eksempler og casestudieøvelser å gjennomføre.

RapidMiner er en open source datavitenskapelig programvareplattform for rask applikasjonsprototyping og utvikling. Det inkluderer et integrert miljø for dataforberedelse, maskinlæring, dyp læring, tekstutvinning og prediktiv analyse. 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.

H2O er en åpen kildekode forutsigbar analyse plattform. Det støtter R, Python, Scala, Java og REST. Denne instruktørledede, live-trening (online eller på nett) er rettet mot tekniske personer som ønsker å bygge maskinlæringsmodeller ved hjelp av algoritmer som GLM, Deep Learning og Random Forests. Ved slutten av denne treningen vil deltakerne være i stand til å:

Installer og konfigurer H2O. Skap maskinlæringsmodeller ved hjelp av forskjellige populære algoritmer. Vurderer modeller basert på type data og forretningskrav.

Format av kurset

Interaktiv forelesning og diskusjon. Mange øvelser og praksis. Hands-on implementering i et live-lab miljø.

Kurs tilpassingsalternativer

For å be om en tilpasset opplæring for dette kurset, vennligst kontakt oss for å arrangere. For å lære mer om H2O, vennligst besøk: https://www.h2o.ai/

DataRobot er en maskinlæring plattform som styrker bygging og implementering av forutsigbare modeller. DataRobot akselererer forutsigbar analyse, og hjelper bedrifter til å ta smartere beslutninger. Denne instruktørledede, live-trening (online eller on-site) er rettet mot data forskere og dataanalytikere som ønsker å automatisere, evaluere og administrere forutsigbare modeller ved hjelp av DataRobot's maskinlæringskapasiteter. Ved slutten av denne treningen vil deltakerne være i stand til å:

Last opp datasett i DataRobot for å analysere, vurdere og kvalitetskontroll data. Bygge og trene modeller for å identifisere viktige variabler og oppfylle prognosemål. Tolk modeller for å skape verdifulle innsikt som er nyttige i å ta forretningsbeslutninger. Overvåke og administrere modeller for å opprettholde en optimalisert forutsetningseffektivitet.

Format av kurset

Interaktiv forelesning og diskusjon. Mange øvelser og praksis. Hands-on implementering i et live-lab miljø.

Kurs tilpassingsalternativer

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