预测分析培训

本课程为讲师主导的培训，在中国（线上或线下）进行，面向希望使用预测分析和生成模型构建AI驱动应用的中级开发者。

通过本培训，学员将能够：

• 理解预测式AI和生成模型的基础知识。
• 使用AI工具进行预测编码、预测和自动化。
• 实现LLM（大语言模型）和transformer进行文本和代码生成。
• 应用时间序列预测和基于AI的推荐系统。
• 开发和微调AI模型以用于实际应用。
• 评估AI部署中的伦理考量和最佳实践。

本课程为讲师主导的中国（线上或线下）培训，面向中级数据专业人士，旨在帮助他们将机器学习技术应用于数据驱动的业务问题，包括销售预测和使用神经网络的预测建模。

培训结束后，学员将能够：

• 理解机器学习的核心概念和类型。
• 应用分类、回归、聚类和关联分析的关键算法。
• 使用Python进行探索性数据分析和数据准备。
• 使用神经网络进行非线性建模任务。
• 实施预测分析，包括销售数据的业务预测。
• 使用可视化和统计技术评估和优化模型性能。

本次由讲师主导的培训在中国（线上或线下）面向初学者级别的IT专业人员，旨在帮助他们掌握Predictive AI的基础知识。

培训结束后，参与者将能够：

• 理解Predictive AI的核心概念及其应用。
• 收集、清理和预处理数据以进行预测分析。
• 探索和可视化数据以发现洞察。
• 构建基本的统计模型进行预测。
• 评估预测模型的性能。
• 将Predictive AI概念应用于实际场景。

本课程为讲师主导的中国（线上或线下）培训，面向希望将Predictive AI融入DevOps实践的中级DevOps专业人士。

在本培训结束时，学员将能够：

• 实施预测分析模型，以预测并解决DevOps管道中的挑战。
• 利用AI驱动工具进行增强的监控和操作。
• 应用机器学习技术，优化软件交付工作流程。
• 设计AI策略，用于主动问题解决和优化。
• 探讨在DevOps中使用AI的伦理考量。

在这门由讲师指导的培训中，参与者将学习如何以正确的心态对待大数据技术，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并预防犯罪。通过研究来自世界各地执法组织的案例，参与者将深入了解其采用方法、挑战和成果。

培训结束后，参与者将能够：

• 将大数据技术与传统数据收集流程结合，在调查中拼凑出一个完整的故事。
• 实施工业级大数据存储和处理解决方案，用于数据分析。
• 准备一份提案，采用最合适的工具和流程，以实现数据驱动的刑事调查方法。

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。

这种由 讲师指导的 中国 现场培训（在线或现场）面向希望使用 DataRobot 的机器学习功能自动化、评估和管理预测模型的数据科学家和数据分析师。

在本次培训结束时，参与者将能够：

• 在 DataRobot 中载入数据集以分析、评估和品质检查数据。
• 构建和训练模型以识别重要变数并满足预测目标。
• 解释模型以创建有助于做出业务决策的宝贵见解。
• 监控和管理模型以保持优化的预测性能。

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。

预测分析是通过数据分析来预测未来的过程。该过程利用数据、数据挖掘、统计和机器学习技术，创建预测模型，以预测未来事件。

在此讲师指导的线下培训中，参与者将学习如何使用Matlab构建预测模型，并将其应用于大型样本数据集，以基于数据预测未来事件。

培训结束后，参与者将能够：

• 创建预测模型，分析历史和交易数据中的模式
• 使用预测建模识别风险和机会
• 构建捕捉重要趋势的数学模型
• 利用设备和业务系统中的数据，减少浪费、节省时间或降低成本

受众

• 开发者
• 工程师
• 领域专家

课程形式

• 部分讲座、部分讨论、练习和大量动手实践

R 是一种开源免费的程式语言，用于统计计算、数据分析和图形绘制。R 被越来越多企业和学术界的管理者和数据分析师使用。R 拥有各种数据挖掘的套件。

RapidMiner 是一个开源数据科学软体平台，用于快速应用程式原型设计和开发。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。 

在本次培训结束时，参与者将能够：

• 安装与设定RapidMiner
• 使用 RapidMiner 准备和可视化数据
• 验证机器学习模型
• 混搭数据并创建预测模型
• 在业务流程中实施预测分析
• 故障排除和优化 RapidMiner

观众

• 数据科学家
• 工程师
• 开发人员

课程形式

• 部分讲座、部分讨论、练习和大量动手实践

注意

• 要申请本课程的定制培训，请联系我们进行安排。

本课程为讲师主导的培训（线上或线下），面向初学者到中级水平的分析师、研究人员和专业人士，旨在帮助他们使用SPSS进行数据准备、统计分析和预测建模。