预测分析培训课程 | Predictive Analytics培训课程

H2O是一个开源预测分析平台。它支持R， Python ， Scala ， Java和REST。

这种以讲师为主导的现场培训（现场或远程）是针对希望使用GLM， Deep Learning和随机森林等算法构建机器学习模型的技术人员。

在培训结束时，参与者将能够：

- 安装并配置H2O 。
- 使用不同的流行算法创建机器学习模型。
- 根据数据类型和业务需求评估模型。

课程格式

- 互动讲座和讨论。
- 大量的练习和练习。
- 在实时实验室环境中亲自实施。

课程自定义选项

- 要申请本课程的定制培训，请联系我们安排。
- 要了解有关H2O更多信息，请访问：https：//www.h2o.ai/

技术的进步和越来越多的信息正在改变执法的方式。 Big Data带来的挑战几乎与Big Data的承诺一样令人生畏。有效存储数据是这些挑战之一;有效地分析它是另一回事。

在以讲师为主导的现场培训中，参与者将学习处理Big Data技术的思维方式，评估其对现有流程和政策的影响，并实施这些技术，以识别犯罪活动和预防犯罪。将审查世界各地执法组织的案例研究，以深入了解其采用方法，挑战和结果。

在培训结束时，参与者将能够：

- 将Big Data技术与传统的数据收集流程相结合，在调查过程中拼凑出一个故事
- 实施工业大数据存储和处理数据分析解决方案
- 准备一份提案，以采用最适当的工具和程序，使数据驱动的方法能够进行刑事调查

听众

- 具有技术背景的执法专家

课程形式

- 部分讲座，部分讨论，练习和繁重的实践练习

听众

如果您试图理解您可以访问或想要分析网络上可用的非结构化数据（如Twitter，链接等等），那么本课程适合您。

它主要针对需要选择哪些数据值得收集以及值得分析的决策者和人员。

它不是针对人们配置解决方案，但这些人将从大局中受益。

交货方式

在课程期间，代表们将获得大多数开源技术的工作示例。

讲座后将进行简短的讲座，参加者将进行简单的练习

使用的内容和软件

每次运行课程时都会更新所有使用的软件，因此我们会检查最新版本。

它涵盖了从获取，格式化，处理和分析数据的过程，以解释如何使用机器学习自动化决策制定过程。

DataRobot is a machine learning platform that streamlines the building and deployment of predictive models. DataRobot accelerates predictive analytics, helping businesses make smarter decisions.

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.

R是用于统计计算，数据分析和图形的开源免费编程语言。 R被企业和学术界内越来越多的管理人员和数据分析人员所使用。 R有各种各样的数据挖掘软件包。

预测分析是使用数据分析来预测未来的过程。该过程使用数据以及数据挖掘，统计和机器学习技术来创建预测未来事件的预测模型。 在这种有指导意义的现场培训中，参与者将学习如何使用Matlab建立预测模型，并将其应用于大样本数据集，以根据数据预测未来事件。 在培训结束后，参与者将能够： 创建预测模型来分析历史和交易数据中的模式使用预测建模来识别风险和机会建立捕捉重要趋势的数学模型使用来自设备和业务系统的数据来减少浪费，节省时间或降低成本 听众 开发商工程师领域专家 课程的格式 部分讲座，部分讨论，练习和沉重的练习

R是用于统计计算，数据分析和图形的开源免费编程语言。 R被企业和学术界内越来越多的管理人员和数据分析人员所使用。 R有各种各样的数据挖掘软件包。

RapidMiner是一个开源数据科学软件平台，用于快速应用程序原型设计和开发。它包括用于数据准备，机器学习，深度学习，文本挖掘和预测分析的集成环境。

在这个由讲师指导的实时培训中，参与者将学习如何使用RapidMiner Studio进行数据准备，机器学习和预测模型部署。

在培训结束时，参与者将能够：

- 安装和配置RapidMiner
- 使用RapidMiner准备和可视化数据
- 验证机器学习模型
- Mashup数据并创建预测模型
- 在业务流程中实施预测分析
- 对RapidMiner故障排除和优化

听众

- 数据科学家
- 工程师
- 开发商

课程格式

- 部分讲座，部分讨论，练习和繁重的实践练习

注意

- 要申请本课程的定制培训，请联系我们安排。

这个基于课堂的培训课程将包含演示文稿和基于计算机的示例和案例研究练习。