강사가 진행하는 실시간 Predictive Analytics 교육 과정에서는 다양한 도구를 사용하여 예측 모델을 작성하고이를 대용량 샘플 데이터 세트에 적용하여 데이터를 기반으로 향후 이벤트를 예측하는 방법을 손으로 연습합니다 Predictive Analytics 교육은 "현장 실습"또는 "원격 실습"으로 제공됩니다 현장 실습은 고객 구내에서 현지에서 실시 할 수 있습니다 대한민국 또는 NobleProg 기업 교육 센터에서 대한민국 원격 라이브 교육은 대화 형 원격 데스크톱을 통해 수행됩니다 NobleProg 지역 교육 제공자.
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회원 평가
그는 매우 유익하고 도움이되었습니다.
Pratheep Ravy
Course: Predictive Modelling with R
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물질의 범위 Maciej
Maciej Jonczyk
Course: From Data to Decision with Big Data and Predictive Analytics
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ML 분야의 체계화 된 지식 - Orange Pol
Orange Polska
Course: From Data to Decision with Big Data and Predictive Analytics
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리처드의 훈련 스타일은 흥미로웠다. 사용 된 실제 사례는 개념을 집으로 몰아가는 데 도움이되었다.
Jamie Martin-Royle - NBrown Group
Course: From Data to Decision with Big Data and Predictive Analytics
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그 내용은 매우 흥미로 웠고 대학 시절 마지막 날에 도움이 될 것이라고 생각했습니다.
Krishan Mistry - NBrown Group
Course: From Data to Decision with Big Data and Predictive Analytics
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그 문제는 잘 표현되어 질서 정연하게 나타났다.
Marylin Houle - Ivanhoe Cambridge
Course: Introduction to R with Time Series Analysis
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원격 교실 환경이 잘 작동했습니다
Trimac Management Services LP
Course: 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
Course: 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
Course: Introduction to R with Time Series Analysis
The exercises.
Elena Velkova - CEED Bulgaria
Course: Predictive Modelling with R
Practical exercises with R were very helpful.
CEED Bulgaria
Course: Predictive Modelling with R
Predictive Analytics코스 개요
이 강사 주도 라이브 교육 (온사이트 또는 원격)은 glm, 딥 러닝 및 랜덤 포리스트 등의 알고리즘을 사용 하 여 기계 학습 모델을 구축 하고자 하는 기술 담당자를 대상으로 합니다.
이 교육을
참가자는 다음을 수행할 수 있습니다.
- 설치 및 구성
- 다른 인기 있는 알고리즘을 사용 하 여 기계 학습 모델을 만듭니다.
- 는 데이터 유형과 비즈니스 요구 사항에 따라 모델을 평가 합니다.
코스의
형식
- 대화식 강의 및 토론
운동과 연습을 많이 - .
- 라이브 랩 환경에서 실습을 구현 합니다.
코스 사용자 정의 옵션
- 이 과정에 대 한 맞춤형 교육을 요청 하려면 당사에 연락 하 여 준비 하십시오.
H2O에 대 한 자세한 내용을 - 다음을 방문 하십시오: https://www.h2o.ai/
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
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.
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.
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