Predictive Modelling with R 교육 과정

Tidyverse 는 데이터 정리, 처리, 모델링 및 시각화를위한 다목적 R 패키지 모음입니다. 포함 된 패키지 중 일부는 ggplot2, dplyr, tidyr, readr, purrr 및 tibble입니다.

이 강사 주도형 라이브 교육에서 참가자는 Tidyverse 포함 된 도구를 사용하여 데이터를 조작하고 시각화하는 방법을 Tidyverse .

이 교육이 끝나면 참가자는 다음을 수행 할 수 있습니다.

• 데이터 분석 수행 및 매력적인 시각화 생성
• 샘플 데이터의 다양한 데이터 세트에서 유용한 결론 도출
• 탐색 적 질문에 대답하기 위해 데이터를 필터링, 정렬 및 요약
• 처리 된 데이터를 유익한 선 그림, 막대 그림, 히스토그램으로 변환
• Excel , CSV 및 SPSS 파일을 포함한 다양한 데이터 소스에서 데이터를 가져오고 필터링

청중

• R 언어 초보자
• 초보자부터 데이터 분석 및 데이터 시각화

과정의 형식

• 강의, 강의, 연습 및 실습

리뷰 보기

Communication의 서비스 제공 업체 (CSP)는 비용을 줄이고 사용자당 평균 수입 (ARPU)을 최대화하는 데 압박을 받고 있으며, 동시에 훌륭한 고객 경험을 보장하지만 데이터 볼륨은 계속 증가합니다. 글로벌 모바일 데이터 트래픽은 2016 년에 합성 연간 성장률 (CAGR)으로 성장하여 매월 10.8 exabytes에 도달 할 것입니다.

한편, CSP는 전화 세부 사항 기록 (CDR), 네트워크 데이터 및 고객 데이터를 포함하여 큰 양의 데이터를 생성하고 있습니다. 이 데이터를 완전히 활용하는 회사는 경쟁력있는 경계를 얻습니다. The Economist Intelligence Unit의 최근 설문 조사에 따르면 데이터 지향적 인 의사 결정을 사용하는 회사는 생산성 증가 5-6 %를 누리고 있습니다. 그럼에도 불구하고 회사의 53 %는 귀중한 데이터의 절반만 사용하고 있으며 응답자의 4 분의 1은 유용한 데이터의 엄청난 양이 실패한다고 지적했습니다. 데이터 볼륨은 너무 높아서 수동 분석은 불가능하며 대부분의 유산 소프트웨어 시스템은 유지할 수 없으며 귀중한 데이터가 무시되거나 무시됩니다.

Big Data & Analytics’ 고속, 확장 가능한 대형 데이터 소프트웨어로, CSP는 더 적은 시간 내에 더 나은 의사 결정을 위해 모든 데이터를 광산 할 수 있습니다. 다른 Big Data 제품 및 기술은 대형 데이터에 대한 인식을 수집, 준비, 분석 및 제시하기위한 최종 소프트웨어 플랫폼을 제공합니다. 응용 분야에는 네트워크 성과 모니터링, 사기 탐지, 고객 탐지 및 신용 위험 분석이 포함됩니다. Big Data & 분석 제품 스케일 데이터 테라비트를 처리하지만 이러한 도구의 구현은 클라우드 기반 데이터베이스 시스템의 새로운 유형을 필요로 Hadoop 또는 대규모 스케일 병렬 컴퓨팅 프로세서 (KPU 등)

이 과정은 Telco를위한 Big Data BI에서 작동하며 CSP가 생산성을 향상시키고 새로운 비즈니스 수입 흐름을 열기 위해 투자하는 모든 새로 나타나는 영역을 다루고 있습니다. 이 과정은 Telco에서 Big Data BI의 전체 360 학점을 제공하여 의사 결정자와 관리자가 생산성과 수익을 위해 Telco에서 Big Data BI의 가능성에 대한 매우 광범위하고 포괄적 인 통찰력을 가질 수 있도록합니다.

코스 목표

이 과정의 주요 목적은 Telecom Business의 4 분야에서 새로운 Big Data 비즈니스 인텔리전스 기술을 소개하는 것입니다 (Marketing/판매, 네트워크 운영, 금융 운영 및 고객 관계 Management). 학생들은 다음과 같이 소개됩니다 :

• 소개 Big Data-어떻게 4Vs (량, 속도, 다양성 및 진실성)에서 Big Data- 텔코 관점에서 생성, 추출 및 관리
• 어떻게 Big Data 분석은 유산 데이터 분석과 다릅니다
• 내부 정당화 Big Data -Telco 관점
• Hadoop 생태계에 대한 소개 - Hive, 돼지, SPARC와 같은 모든 Hadoop 도구에 대한 인식, 언제 그리고 어떻게 그들이 문제를 해결하는 데 사용되는지 Big Data
• 어떻게 Big Data 분석을 위해 추출되는 분석 도구-어떻게 Business Analysis’s 통증 포인트 수집 및 데이터 분석을 통합 Hadoop 다이어트 접근 방식을 통해 줄일 수 있는지
• Telco에 대한 Insight 분석, 시각화 분석 및 예측 분석의 기본 소개
• 고객 Churn 분석 및 Big Data-how Big Data 분석은 Telco 사례 연구에서 고객 Churn 및 고객 불만을 줄일 수 있습니다.
• 네트워크 실패 및 서비스 실패 분석 네트워크 메타 데이터 및 IPDR
• 금융 분석 - 사기, 납치 및 판매 및 운영 데이터에서 ROI 추정
• 고객 인수 문제-목표 마케팅, 고객 분류 및 판매 데이터의 크로스 판매
• 소개 및 모든 Big Data 분석 제품의 요약 및 그들이 Telco 분석 공간에 적합한 곳
• 결론 - 조직에 소개하기 위해 단계별 접근 방식을 취하는 방법 Big Data Business Intelligence

목표 관객

• 네트워크 운영, 금융 관리자, CRM 관리자 및 Telco CIO 사무실의 최고 IT 관리자.
• Business 텔코의 분석가
• CFO 사무실 관리자 / 분석가
• 운영 관리자
• QA 관리자

청중

액세스 권한이있는 데이터를 이해하려고하거나 Twitter, Linked in 등의 인터넷에서 사용할 수있는 구조화되지 않은 데이터를 분석하려는 경우이 과정은 사용자를위한 것입니다.

대부분의 의사 결정자와 수집 할 가치가있는 데이터와 분석 할 가치가있는 데이터를 선택해야하는 사람들을 대상으로합니다.

솔루션을 구성하는 사람들을 대상으로하는 것이 아니기 때문에 사람들은 큰 그림의 이점을 누릴 수 있습니다.

배달 모드

과정 중에 대표자는 주로 오픈 소스 기술의 실례를 제시합니다.

단기 강연은 참가자의 발표와 간단한 연습으로 이어진다.

사용 된 컨텐츠 및 소프트웨어

사용 된 모든 소프트웨어는 코스가 실행될 때마다 업데이트되므로 가능한 최신 버전을 확인합니다.

여기에는 데이터 획득, 형식 지정, 처리 및 분석, 기계 학습을 통한 의사 결정 프로세스 자동화 방법을 설명하는 프로세스가 포함됩니다.

R은 통계 컴퓨팅, 데이터 분석 및 그래픽을위한 오픈 소스 무료 프로그래밍 언어입니다 R은 기업 및 학계의 관리자 및 데이터 분석가가 점점 더 많이 사용되고 있습니다 R에는 데이터 마이닝을위한 다양한 패키지가 있습니다 .

예측 분석은 데이터 분석을 사용하여 미래에 대한 예측을하는 프로세스입니다 이 프로세스는 데이터 마이닝, 통계 및 기계 학습 기술과 함께 데이터를 사용하여 미래의 이벤트를 예측하기위한 예측 모델을 생성합니다 강사진과 실습을 통해 참가자들은 Matlab을 사용하여 예측 모델을 작성하고이를 대용량 샘플 데이터 세트에 적용하여 데이터를 기반으로 향후 이벤트를 예측하는 방법을 배웁니다 이 훈련이 끝나면 참가자는 다음을 할 수 있습니다 히스토리 및 트랜잭션 데이터의 패턴을 분석하기위한 예측 모델 생성 예측 모델링을 사용하여 위험 및 기회 파악 중요한 경향을 포착하는 수학적 모델 구축 장치 및 비즈니스 시스템의 데이터를 사용하여 낭비를 줄이거 나 시간을 절약하거나 비용을 절감하십시오 청중 개발자 엔지니어 도메인 전문가 코스 형식 파트 강의, 파트 토론, 연습 및 무거운 핸드 슨 연습 .

기술의 발전과 증가하는 정보의 양은 법 집행이 수행되는 방식을 변화시키고 있습니다. 과제 Big Data 포즈는 거의 어려운 있습니다 Big Data 의 약속. 데이터를 효율적으로 저장하는 것은 이러한 과제 중 하나입니다. 효과적으로 분석하는 것도 또 다른 방법입니다.

이 강사 주도형 라이브 교육에서 참가자는 Big Data 기술에 접근하고 기존 프로세스 및 정책에 미치는 영향을 평가하고 범죄 활동을 식별하고 범죄를 예방할 목적으로 이러한 기술을 구현할 수있는 사고 방식을 배우게됩니다. 전 세계의 법 집행 기관의 사례 연구를 살펴보고 채택 방식, 과제 및 결과에 대한 통찰력을 얻습니다.

이 교육이 끝나면 참가자는 다음을 수행 할 수 있습니다.

• Big Data 기술과 기존 데이터 수집 프로세스를 결합하여 조사 중 스토리를 구성합니다.
• 데이터 분석을위한 산업용 빅 데이터 스토리지 및 처리 솔루션 구현
• 범죄 조사에 대한 데이터 중심 접근 방식을 가능하게하는 가장 적절한 도구 및 프로세스 채택을위한 제안서 준비

청중

• 기술적 배경이있는 법 집행 전문가

과정의 형식

• 강의, 강의, 연습 및 실습

This classroom based training session will contain presentations and computer based examples and case study exercises to undertake.

RapidMiner 는 신속한 애플리케이션 프로토 타이핑 및 개발을위한 오픈 소스 데이터 과학 소프트웨어 플랫폼입니다. 여기에는 데이터 준비, 기계 학습, 심층 학습, 텍스트 마이닝 및 예측 분석을위한 통합 환경이 포함됩니다.

강사가 진행하는이 실습에서 참가자는 데이터 준비, 기계 학습 및 예측 모델 배포에 RapidMiner Studio를 사용하는 방법을 배우게됩니다.

이 훈련이 끝나면 참가자는 다음을 할 수 있습니다.

• RapidMiner 설치 및 구성
• RapidMiner 데이터 준비 및 시각화
• 기계 학습 모델 검증
• 매쉬업 데이터 및 예측 모델 작성
• 비즈니스 프로세스 내에서 예측 분석 운영
• RapidMiner 문제 해결 및 최적화

청중

• 데이터 과학자
• 엔지니어
• 개발자

코스 형식

• 파트 강의, 파트 토론, 연습 및 무거운 실무 연습

노트

• 이 과정에 대한 맞춤 교육을 요청하려면 Google에 문의하여 준비하십시오.

대한민국(온라인 또는 현장)에서 진행되는 이 강사 주도 라이브 교육은 GLM, 딥 러닝 및 Random Forest와 같은 알고리즘을 사용하여 기계 학습 모델을 구축하려는 기술 인력을 대상으로 합니다.

이 교육이 끝나면 참가자는 다음을 수행할 수 있습니다.

• H2O을 설치하고 구성합니다.
• 널리 사용되는 다양한 알고리즘을 사용하여 기계 학습 모델을 만듭니다.
• 데이터 유형과 비즈니스 요구 사항을 기반으로 모델을 평가합니다.

대한민국에서 진행되는 이 실시간 교육(온라인 또는 현장)은 DataRobot의 기계 학습 기능을 사용하여 예측 모델을 자동화, 평가 및 관리하려는 데이터 과학자 및 데이터 분석가를 대상으로 합니다.

이 교육이 끝나면 참가자는 다음을 수행할 수 있습니다.

• DataRobot의 데이터 세트를 로드하여 데이터를 분석, 평가 및 품질 확인합니다.
• 중요한 변수를 식별하고 예측 목표를 달성하기 위해 모델을 구축하고 훈련합니다.
• 모델을 해석하여 비즈니스 의사결정에 유용한 귀중한 통찰력을 창출하세요.
• 최적화된 예측 성능을 유지하기 위해 모델을 모니터링하고 관리합니다.

청중

• 관리자
• 개발자
• 과학자들
• 재학생

과정 형식

온라인 교육 및 토론 또는 직접 대면하는 워크샵

R 는 통계 컴퓨팅, 데이터 분석 및 그래픽을위한 오픈 소스 무료 프로그래밍 언어입니다. R 는 기업 및 아카데미 내에서 관리자와 데이터 분석가의 증가하는 숫자에 의해 사용됩니다. R는 또한 사용하기 쉬운 컴퓨터 프로그래밍 기술이없는 통계학자, 엔지니어 및 과학자들 사이에서 추종자를 발견했습니다. 그것의 인기는 다양한 목적을 위해 데이터 광산의 증가하는 사용으로 인해 광고 가격을 설정, 새로운 약을 더 빨리 찾거나 얇은 금융 모델. R에는 데이터 광산을 위한 다양한 패키지가 있습니다.

이 과정은 R에서 개체의 조작을 포함하여 읽기 데이터, R 패키지에 액세스하고, R 기능을 작성하고, 정보 그래픽을 만드는 것을 다루고 있습니다. 그것은 일반적인 통계 모델을 사용하여 데이터를 분석하는 것을 포함합니다. 이 과정은 R 소프트웨어 (https://www.r-project.org)를 명령 라인과 그래픽 사용자 인터페이스 (GUI)에서 사용하는 방법을 가르칩니다.

이 과정을 통해 대리인은 R을 사용하여 예측 프로세스를 완전히 자동화 할 수 있습니다.

청중

Business 소유자 (마케팅 관리자, 제품 관리자, 고객 기반 관리자) 및 팀; 고객 통찰력 전문가.

개요

이 과정은 신규 고객 확보, 수익성 확보를위한 기존 고객 관리, 우수한 고객 유지, 마지막으로 우리를 떠나는 고객과 그 이유에 대한 고객 라이프 사이클을 따릅니다. 우리는 통신, 보험, 미디어 및 첨단 기술을 포함한 다양한 산업의 실제 (익명의 경우) 데이터로 작업 할 것입니다.

체재

숙제뿐만 아니라 수업 내 연습을 통해 5 일간의 반나절 세션 동안 진행되는 강사 주도 교육. 교실 또는 거리 (온라인) 과정으로 제공 될 수 있습니다.

이 과정은 R 프로젝트 소프트웨어를 사용하여 실제 문제에서 신경망을 적용하는 방법을 소개합니다.