Predictive analytics is the process of using data analytics to make predictions about the future. This process uses data along with data mining, statistics, and machine learning techniques to create a predictive model for forecasting future events.

NobleProg onsite live Predictive Analytics training courses demonstrate through hands-on practice how to use different tools to build predictive models and apply them to large sample data sets to predict future events based on the data.

Predictive Analytics training is available in various formats, including onsite live training and live instructor-led training using an interactive, remote desktop setup. Local Predictive Analytics training can be carried out live on customer premises or in NobleProg local training centers.

Testimonials

★★★★★

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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Predictive Analytics Course Outlines

Code	Name	Duration	Overview
d2dbdpa	From Data to Decision with Big Data and Predictive Analytics	21 hours	청중 액세스 권한이있는 데이터를 이해하려고하거나 Twitter, Linked in 등과 같이 인터넷에서 사용할 수있는 비정형 데이터를 분석하려는 경우이 과정은 사용자를위한 것입니다 의사 결정자와 수집 할 가치가있는 데이터와 분석 할 가치가있는 데이터를 선택해야하는 사람들을 주로 대상으로합니다 솔루션을 구성하는 사람들을 대상으로하는 것이 아니기 때문에 사람들은 큰 그림의 이점을 누리게됩니다 배달 모드 과정 중에 대표자는 주로 오픈 소스 기술의 실례를 제시합니다 짧은 강연과 참가자의 간단한 연습 사용 된 컨텐츠 및 소프트웨어 사용 된 모든 소프트웨어는 코스가 실행될 때마다 업데이트되어 가능한 최신 버전을 확인합니다 여기서는 데이터 획득, 형식 지정, 처리 및 분석, 기계 학습을 통한 의사 결정 프로세스 자동화 방법을 설명하는 과정을 다룹니다 .
predmodr	Predictive Modelling with R	14 hours	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 .
intror	Introduction to R with Time Series Analysis	21 hours	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 .
matlabpredanalytics	Matlab for Predictive Analytics	21 hours	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 .
bigdatabicriminal	Big Data Business Intelligence for Criminal Intelligence Analysis	35 hours	기술의 진보와 정보의 증가는 법 집행이 이루어지는 방식을 변화시키고 있습니다 빅 데이터의 과제는 빅 데이터의 약속만큼이나 까다 롭습니다 데이터를 효율적으로 저장하는 것이 이러한 과제 중 하나입니다 효과적으로 분석하는 것도 또 다른 일입니다 강사진과 실습을 통해 빅 데이터 기술에 접근하고 기존 프로세스 및 정책에 미치는 영향을 평가하고 범죄 활동을 식별하고 범죄를 예방하기위한 목적으로 이러한 기술을 구현하는 방법을 학습하게됩니다 전세계 법 집행 기관의 사례 연구를 통해 채택 방식, 과제 및 결과에 대한 통찰력을 얻을 수 있습니다 이 훈련이 끝나면 참가자는 다음을 할 수 있습니다 빅 데이터 기술과 전통적인 데이터 수집 프로세스를 결합하여 조사하는 동안 이야기를 하나로 묶습니다 데이터 분석을위한 산업용 대용량 데이터 저장 및 처리 솔루션 구현 범죄 수사에 대한 데이터 접근 방식을 가능하게하기위한 가장 적절한 도구 및 프로세스의 채택을위한 제안서 작성 청중 기술적 배경을 가진 법 집행 전문가 코스 형식 파트 강의, 파트 토론, 연습 및 무거운 핸드 슨 연습 .
visa_LBG	Visual Analytics – Data science	14 hours	이 교실 기반 교육 세션에는 프레젠테이션과 컴퓨터 기반 예제 및 사례 연구가 포함됩니다 .
rapidminer	RapidMiner for Machine Learning and Predictive Analytics	14 hours	RapidMiner is an open source data science software platform for rapid application prototyping and development. It includes an integrated environment for data preparation, machine learning, deep learning, text mining, and predictive analytics. In this instructor-led, live training, participants will learn how to use RapidMiner Studio for data preparation, machine learning, and predictive model deployment. By the end of this training, participants will be able to: - Install and configure RapidMiner - Prepare and visualize data with RapidMiner - Validate machine learning models - Mashup data and create predictive models - Operationalize predictive analytics within a business process - Troubleshoot and optimize RapidMiner Audience - Data scientists - Engineers - Developers Format of the Course - Part lecture, part discussion, exercises and heavy hands-on practice Note - To request a customized training for this course, please contact us to arrange.

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