Cursos de Análise Preditiva | Cursos de Predictive Analytics

H2O é uma plataforma de análise preditiva de código aberto. Ele suporta R, Python, Scala, Java e REST.

este instrutor-conduzido, o treinamento vivo (no local ou no telecontrole) é dirigido às pessoas técnicas que desejam construir modelos da aprendizagem de máquina usando algoritmos tais como GLM, aprendizagem profunda e florestas aleatórias.

até o final deste treinamento, os participantes poderão:

- instalar e configurar H2O.
- criar modelos de aprendizado de máquina usando diferentes algoritmos populares.
- avaliar modelos com base no tipo de dados e requisitos de negócios.

formato do curso

- Interactive palestra e discussão.
- lotes de exercícios e prática.
- hands-on implementação em um ambiente de laboratório ao vivo.

Opções de personalização do curso

- para solicitar um treinamento personalizado para este curso, entre em contato conosco para organizar.
- para saber mais sobre H2O, por favor visite: https://www.h2o.ai/

Os avanços nas tecnologias e a quantidade crescente de informações estão transformando a maneira como a aplicação da lei é conduzida. Os desafios que o Big Data coloca são quase tão assustadores quanto a promessa do Big Data . Armazenar dados com eficiência é um desses desafios; efetivamente analisá-lo é outro.

Neste treinamento ao vivo, ministrado por instrutor, os participantes aprenderão a mentalidade com a qual abordar as tecnologias de Big Data , avaliarão seu impacto nos processos e políticas existentes e implementarão essas tecnologias com o objetivo de identificar atividades criminosas e prevenir crimes. Os estudos de caso de organizações policiais em todo o mundo serão examinados para obter insights sobre suas abordagens de adoção, desafios e resultados.

Ao final deste treinamento, os participantes serão capazes de:

- Combine a tecnologia Big Data com os processos tradicionais de coleta de dados para reunir uma história durante uma investigação
- Implementar soluções industriais de armazenamento e processamento de big data para análise de dados
- Preparar uma proposta para a adoção das ferramentas e processos mais adequados para permitir uma abordagem baseada em dados à investigação criminal

Público

- Especialistas em aplicação da lei com formação técnica

Formato do curso

- Parte palestra, parte discussão, exercícios e prática prática pesada

Público

Se você tentar entender os dados aos quais tem acesso ou quiser analisar dados não estruturados disponíveis na rede (como o Twitter, Linked in, etc ...), este curso é para você.

É principalmente destinado a tomadores de decisão e pessoas que precisam escolher quais dados valem a pena coletar e o que vale a pena analisar.

Não se destina a pessoas que configuram a solução, essas pessoas irão se beneficiar do quadro geral.

Modo de entrega

Durante o curso, os delegados serão apresentados a exemplos de trabalho, principalmente de tecnologias de código aberto.

Aulas curtas serão seguidas de apresentação e exercícios simples pelos participantes

Conteúdo e Software utilizados

Todo o software utilizado é atualizado cada vez que o curso é executado, por isso, verificamos as versões mais recentes possíveis.

Abrange o processo de obter, formatar, processar e analisar os dados, para explicar como automatizar o processo de tomada de decisão com o aprendizado de máquina.

R é uma linguagem de programação livre de código aberto para computação estatística, análise de dados e gráficos O R é usado por um número crescente de gerentes e analistas de dados dentro das corporações e da academia R possui uma ampla variedade de pacotes para mineração de dados .

A análise preditiva é o processo de usar a análise de dados para fazer previsões sobre o futuro Esse processo usa dados juntamente com mineração de dados, estatísticas e técnicas de aprendizado de máquina para criar um modelo preditivo para prever eventos futuros Neste treinamento presencial instruído, os participantes aprenderão como usar o Matlab para criar modelos preditivos e aplicá-los a grandes conjuntos de dados de amostra para prever eventos futuros com base nos dados No final deste treinamento, os participantes serão capazes de: Criar modelos preditivos para analisar padrões em dados históricos e transacionais Use modelagem preditiva para identificar riscos e oportunidades Construa modelos matemáticos que captem tendências importantes Use dados de dispositivos e sistemas de negócios para reduzir o desperdício, economizar tempo ou cortar custos Público Desenvolvedores Engenheiros Especialistas de domínio Formato do curso Palestra parcial, parte discussão, exercícios e prática handson pesada .

R é uma linguagem de programação livre de código aberto para computação estatística, análise de dados e gráficos O R é usado por um número crescente de gerentes e analistas de dados dentro das corporações e da academia R possui uma ampla variedade de pacotes para mineração de dados .

RapidMiner é uma plataforma de software de ciência de dados de código aberto para prototipagem e desenvolvimento rápidos de aplicativos. Ele inclui um ambiente integrado para preparação de dados, aprendizado de máquina, aprendizado profundo, mineração de texto e análise preditiva.

Neste treinamento ao vivo conduzido por instrutor, os participantes aprenderão como usar o RapidMiner Studio para preparação de dados, aprendizado de máquina e implantação de modelo preditivo.

No final deste treinamento, os participantes serão capazes de:

- Instalar e configurar o RapidMiner
- Prepare e visualize dados com o RapidMiner
- Validar modelos de aprendizado de máquina
- Mashup dados e criar modelos preditivos
- Operacionalize a análise preditiva dentro de um processo de negócios
- Solucionar e otimizar o RapidMiner

Público

- Cientistas de dados
- Engenheiros
- Desenvolvedores

Formato do Curso

- Palestra parcial, parte discussão, exercícios e prática prática

Nota

- Para solicitar um treinamento personalizado para este curso, entre em contato conosco para agendar.

Esta sessão de treinamento em sala de aula conterá apresentações e exemplos baseados em computador e exercícios de estudo de caso a serem realizados.