本地的，有讲究的现场预测分析培训课程通过handson实践演示如何使用不同的工具建立预测模型并将其应用于大型样本数据集，以根据数据预测未来事件。预测分析培训可作为“现场实时培训”或“远程实时培训”。现场实地培训可在当地客户现场进行中国或者在NobleProg公司的培训中心中国 。远程实时培训通过交互式远程桌面进行。 NobleProg您当地的培训提供商。
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客户评论
他的信息非常丰富，乐于助人。
Pratheep Ravy
课程: Predictive Modelling with R
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材料范围
Maciej Jonczyk
课程: From Data to Decision with Big Data and Predictive Analytics
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系统化ML领域的知识
Orange Polska
课程: From Data to Decision with Big Data and Predictive Analytics
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理查德的训练风格让它变得有趣，所使用的真实世界的例子有助于将概念带回家。
Jamie Martin-Royle - NBrown Group
课程: From Data to Decision with Big Data and Predictive Analytics
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内容，因为我觉得非常有趣，并认为这将有助于我在大学的最后一年。
Krishan Mistry - NBrown Group
课程: From Data to Decision with Big Data and Predictive Analytics
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这个问题得到很好的介绍并且有条不紊。
Marylin Houle - Ivanhoe Cambridge
课程: Introduction to R with Time Series Analysis
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远程教室设置非常好
Trimac Management Services LP
课程: Introduction to R with Time Series Analysis
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Good detail on what R is used for and how to start using it right away
Hoss Shenassa - Trimac Management Services LP
课程: Introduction to R with Time Series Analysis
The many practical examples / assignments that we went through were great. For me, I learn better by seeing examples and applying them elsewhere. The use of real data and applying what was taught against it was extremely valuable. Michaels PowerPoint presentations and his ability to work through each solution was invaluable.
Trimac Management Services LP
课程: Introduction to R with Time Series Analysis
The exercises.
Elena Velkova - CEED Bulgaria
课程: Predictive Modelling with R
Practical exercises with R were very helpful.
CEED Bulgaria
课程: Predictive Modelling with R
预测分析课程大纲
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/
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
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。
在这一由讲师引导的现场培训中，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规律
- 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
受众
- 开发人员
- 工程师
- 领域专家
课程形式
- 部分讲座、部分讨论、练习和大量实操
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。
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