Курсы Predictive Analytics

H2O is an open source predictive analytics platform. It supports R, Python, Scala, Java and REST.

This instructor-led, live training (online or onsite) is aimed at technical persons who wish to build machine learning models using algorithms such as GLM, Deep Learning and Random Forests.

By the end of this training, participants will be able to:

- Install and configure H2O.
- Create machine learning models using different popular algorithms.
- Evaluate models based on the type of data and business requirements.

Format of the Course

- Interactive lecture and discussion.
- Lots of exercises and practice.
- Hands-on implementation in a live-lab environment.

Course Customization Options

- To request a customized training for this course, please contact us to arrange.
- To learn more about H2O, please visit: https://www.h2o.ai/

Достижения в области технологий и растущий объем информации трансформируют то, как осуществляется правоохранительная деятельность Проблемы, стоящие перед большими данными, почти столь же сложны, как обещание Big Data Одной из таких проблем является эффективное хранение данных; Эффективный анализ его - другой В этом обученном на курсах тренинге, участники узнают мышление, с помощью которого можно подойти к технологиям Big Data, оценить их влияние на существующие процессы и политику и внедрить эти технологии с целью выявления преступной деятельности и предотвращения преступности Изучаются примеры из правоохранительных организаций по всему миру, чтобы получить представление о подходах, проблемах и результатах их внедрения К концу этого тренинга участники смогут: Комбинируйте технологию Big Data с традиционными процессами сбора данных, чтобы собрать историю во время расследования Реализовать промышленные решения для хранения и обработки данных для анализа данных Подготовьте предложение о принятии наиболее адекватных инструментов и процессов для обеспечения подхода к уголовному расследованию Аудитория Специалисты правоохранительных органов с технической базой Формат курса Часть лекций, обсуждение частей, упражнения и тяжелая практика handson ,.

Аудитория Если вы попытаетесь понять, какие данные у вас есть или вы хотите проанализировать неструктурированные данные, доступные в сети (например, Twitter, Linked in и т Д), Этот курс для вас Это в основном предназначено для лиц, принимающих решения, и людей, которым необходимо выбирать, какие данные стоит собирать и что стоит анализировать Он не нацелен на людей, настраивающих решение, однако эти люди получат выгоду от большой картины Режим доставки Во время курса делегатам будут представлены рабочие примеры, в основном, технологий с открытым исходным кодом За короткими лекциями последуют презентации и простые упражнения участников Используемое содержимое и программное обеспечение Все используемые программы обновляются каждый раз, когда запускается курс, поэтому мы проверяем новейшие версии Он охватывает процесс получения, форматирования, обработки и анализа данных, чтобы объяснить, как автоматизировать процесс принятия решений с машинным обучением ,.

R - свободно распространяемый язык программирования для статистических вычислений, анализа данных и графики R используется все большим числом менеджеров и аналитиков данных внутри корпораций и научных кругов R имеет широкий спектр пакетов для интеллектуального анализа данных ,.

Прогностическая аналитика - это процесс использования аналитики данных для прогнозирования будущего Этот процесс использует данные наряду с интеллектуальным анализом данных, статистикой и методами машинного обучения для создания прогнозной модели для прогнозирования будущих событий В этом обученном, живом обучении участники узнают, как использовать Matlab для построения прогностических моделей и применять их к большим наборам выборочных данных для прогнозирования будущих событий на основе данных К концу этого тренинга участники смогут: Создание прогностических моделей для анализа моделей в исторических и транзакционных данных Использовать интеллектуальное моделирование для выявления рисков и возможностей Постройте математические модели, которые захватывают важные тенденции Использовать данные с устройств и бизнес-систем для сокращения отходов, сэкономить время или сократить расходы Аудитория Разработчики Инженеры Эксперты домена Формат курса Часть лекций, обсуждение частей, упражнения и тяжелая практика handson ,.

R - свободно распространяемый язык программирования для статистических вычислений, анализа данных и графики R используется все большим числом менеджеров и аналитиков данных внутри корпораций и научных кругов R имеет широкий спектр пакетов для интеллектуального анализа данных ,.

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.

Эта учебная сессия, основанная на классе, будет содержать презентации и компьютерные примеры и упражнения для изучения конкретных ситуаций ,.