课程大纲

介绍

  • 金融、医疗保健、制药、汽车、航空航天和制造业的预测分析

Big Data 概念概述

从不同来源捕获数据

什么是数据驱动的预测模型?

统计和机器学习技术概述

案例研究:预测性维护和资源规划

使用 Hadoop 和 Spark 将算法应用于大型数据集

Predictive Analytics 工作流程

Access浏览和浏览数据

预处理数据

开发预测模型

训练、测试和验证数据集

应用不同的机器学习方法(时间序列回归、线性回归等)

将模型集成到现有的 Web 应用程序、移动设备、嵌入式系统等中。

Matlab 和 Simulink 与嵌入式系统和企业 IT 工作流程的集成

从 MATLAB 代码创建可移植的 C 和 C++ 代码

将预测性应用程序部署到大规模生产系统、集群和云

根据分析结果采取行动

后续步骤:使用 Prescriptive Analytics 自动响应结果

结束语

要求

  • Matlab经验
  • 无需任何数据科学经验
  21 小时
 

人数


开始

完结


Dates are subject to availability and take place between 09:30 and 16:30.
Open Training Courses require 5+ participants.

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