Online Predictive Analytics Training in 대한민국

이 인스트럭터-리드, 라이브 트레이닝은 대한민국 (온라인 또는 오프사이트)에서 예측 분석과 생성 모델을 활용한 AI 파워드 애플리케이션을 구축하고자 하는 중급 개발자를 대상으로 합니다.

이 트레이닝을 통해 참가자들은 다음과 같은 능력을 갖게 됩니다:

• 예측 AI와 생성 모델의 기본 원리를 이해합니다.
• 예측 코딩, 예측 및 자동화를 위한 AI 파워드 도구를 활용합니다.
• 텍스트 및 코드 생성을 위한 LLMs (Large Language Models) 및 트랜스포머를 구현합니다.
• 시간 시리즈 예측 및 AI 기반 추천을 적용합니다.
• 실제 애플리케이션을 위한 AI 모델을 개발하고 정렬합니다.
• AI 배포에서의 윤리적 고려 사항 및 최선의 실천 방식을 평가합니다.

이 인스트럭터 주도형 라이브 훈련은 대한민국(온라인 또는 현장에서) 데이터 기반의 비즈니스 문제, 예를 들어 신경망을 사용한 판매 예측 및 예측 모델링을 포함하여 머신러닝 기법을 적용하고자 하는 중간 수준의 데이터 전문가를 대상으로 합니다.

이 교육을 마친 후, 참가자는 다음을 할 수 있습니다:

• 머신러닝의 핵심 개념과 유형을 이해합니다.
• 분류, 회귀, 클러스터링 및 연관 분석을 위한 주요 알고리즘을 적용합니다.
• Python을 사용하여 탐색적 데이터 분석 및 데이터 준비 작업을 수행합니다.
• 비선형 모델링 작업을 위해 신경망을 사용합니다.
• 판매 데이터 포함 비즈니스 예측을 위한 예측 분석을 구현합니다.
• 시각적 및 통계적 기법을 사용하여 모델 성능을 평가하고 최적화합니다.

이 강사는 지도하는 학습을 제공하며, 온라인 또는 현장에서 진행됩니다. 이 과정은 예측 AI의 기본 개념을 이해하고자 하는 초급 수준의 IT 전문가를 대상으로 합니다.

이 교육을 마친 후, 참가자들은 다음을 할 수 있게 됩니다.

• 예측 AI의 핵심 개념과 그 응용 분야를 이해합니다.
• 예측 분석을 위한 데이터를 수집, 정리, 전처리합니다.
• 데이터를 탐색하고 시각화하여 통찰력을 얻습니다.
• 예측을 하기 위한 기본 통계 모델을 구축합니다.
• 예측 모델의 성능을 평가합니다.
• 예측 AI 개념을 현실 세계의 시나리오에 적용합니다.

이 강사는 실시간으로 온라인 또는 현장에서 제공되는 트레이닝으로, 중간 수준의 DevOps 전문가들을 대상으로 예측 AI를 DevOps 실습에 통합하고자 하는 분들입니다.

이 트레이닝을 통해 참가자들은 다음을 할 수 있게 됩니다.

• 예측 분석 모델을 구현하여 DevOps 파이프라인에서 문제를 예측하고 해결할 수 있습니다.
• AI 기반 도구를 사용하여 모니터링과 운영을 향상시킬 수 있습니다.
• 머신러닝 기법을 적용하여 소프트웨어 배포 워크플로우를 개선할 수 있습니다.
• 문제를 예방하고 최적화하기 위한 AI 전략을 설계할 수 있습니다.
• DevOps에서 AI 사용의 윤리적 고려 사항을 탐구할 수 있습니다.

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

대한민국에서 강사가 주도하는 이 라이브 교육에서 참가자는 Big Data 기술에 접근하는 사고방식, 기존 프로세스 및 정책에 미치는 영향을 평가하는 방법, 범죄 활동을 식별하고 범죄를 예방하기 위해 이러한 기술을 구현하는 방법을 배웁니다. 전 세계 법 집행 기관의 사례 연구를 검토하여 채택 방식, 과제 및 결과에 대한 통찰력을 얻습니다.

이 교육을 마치면 참가자는 다음을 수행할 수 있습니다.

• 조사 중에 스토리를 조각해내기 위해 Big Data 기술을 기존 데이터 수집 프로세스와 결합합니다.
• 데이터 분석을 위한 산업용 빅데이터 저장 및 처리 솔루션을 구현합니다.
• 범죄 수사에 데이터 중심적 접근 방식을 적용하는 데 가장 적합한 도구와 프로세스를 도입하기 위한 제안을 준비하세요.

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.

대한민국에서 강사가 진행하는 이 실시간 교육(온라인 또는 현장)은 DataRobot의 머신 러닝 기능을 사용하여 예측 모델을 자동화, 평가 및 관리하려는 데이터 과학자와 데이터 분석가를 대상으로 합니다.

이 교육을 마치면 참가자는 다음을 수행할 수 있습니다.

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

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 예측을 하는 프로세스입니다. 이 프로세스는 데이터와 데이터 마이닝, 통계 및 머신 러닝 기술을 사용하여 미래 이벤트를 예측하기 위한 예측 모델을 만듭니다.

강사가 진행하는 이 실시간 교육에서 참가자는 Matlab을 사용하여 예측 모델을 구축하고 이를 대규모 샘플 데이터 세트에 적용하여 데이터를 기반으로 미래 이벤트를 예측하는 방법을 배웁니다.

이 교육을 마치면 참가자는 다음을 수행할 수 있습니다.

• 과거 및 거래 데이터의 패턴을 분석하기 위한 예측 모델 생성
• 예측 모델링을 사용하여 위험과 기회를 식별합니다.
• 중요한 추세를 포착하는 수학적 모델을 구축합니다.
• 장치 및 비즈니스 시스템의 데이터를 활용하여 낭비를 줄이고 시간을 절약하며 비용을 절감하세요.

청중

• 개발자
• 엔지니어
• 도메인 전문가

과정 형식

• 일부 강의, 일부 토론, 연습 및 집중적인 실습

R은 통계 계산, 데이터 분석 및 그래픽을 위한 오픈 소스 무료 프로그래밍 언어입니다. R은 기업 및 학계 내의 관리자와 데이터 분석가들 사이에서 점점 더 많이 사용되고 있습니다. R은 데이터 마이닝을 위한 다양한 패키지를 갖추고 있습니다.

RapidMiner은 신속한 애플리케이션 프로토타입 제작 및 개발을 위한 오픈 소스 데이터 과학 소프트웨어 플랫폼입니다. 여기에는 데이터 준비, 머신 러닝, 딥 러닝, 텍스트 마이닝 및 예측 분석을 위한 통합 환경이 포함되어 있습니다.

강사가 진행하는 이 실시간 교육에서 참가자는 RapidMiner Studio를 사용하여 데이터 준비, 머신 러닝 및 예측 모델 배포를 수행하는 방법을 배웁니다.

이 교육을 마치면 참가자는 다음을 수행할 수 있습니다.

• RapidMiner 설치 및 구성
• RapidMiner을 사용하여 데이터 준비 및 시각화
• 머신 러닝 모델 검증
• 데이터를 매시업하고 예측 모델을 만듭니다.
• 비즈니스 프로세스 내에서 예측 분석을 실행화하세요
• 문제 해결 및 최적화 RapidMiner

청중

• 데이터 과학자
• 엔지니어
• 개발자

과정 형식

• 일부 강의, 일부 토론, 연습 및 집중적인 실습

메모

• 이 과정에 대한 맞춤형 교육을 요청하려면 당사에 연락하여 준비하세요.

이 인스트럭터-리드 라이브 트레이닝(온라인 또는 현장)은 초보자부터 중급 수준의 분석가, 연구원 및 전문가들을 대상으로 하며, 데이터 준비, 통계 분석 및 예측 모델링을 위해 SPSS를 활용하고자 하는 분들을 위한 것입니다.