Cursos de Análise Preditiva | Cursos de Predictive Analytics

Visão geral Communications provedores de serviços (CSP) estão enfrentando pressão para reduzir custos e maximizar o rendimento médio por usuário (ARPU), ao mesmo tempo que garantem uma excelente experiência de cliente, mas os volumes de dados continuam a crescer. O tráfego global de dados móveis crescerá a uma taxa de crescimento anual combinada (CAGR) de 78 por cento até 2016, atingindo 10,8 exabytes por mês. Enquanto isso, os CSPs estão gerando grandes volumes de dados, incluindo registros de detalhes de chamadas (CDR), dados de rede e dados de clientes. As empresas que aproveitam plenamente esses dados ganham um limiar competitivo. De acordo com uma pesquisa recente da Economist Intelligence Unit, as empresas que usam tomada de decisões orientadas a dados desfrutam de um aumento de 5-6% na produtividade. No entanto, 53% das empresas usam apenas metade dos seus dados valiosos, e um quarto dos entrevistados notou que enormes quantidades de dados úteis vão sem acesso. Os volumes de dados são tão altos que a análise manual é impossível, e a maioria dos sistemas de software hereditário não pode manter-se, resultando em dados valiosos sendo descartados ou ignorados. Com Big Data & Analytics’ software de big data de alta velocidade, escalável, os CSPs podem minar todos os seus dados para melhor tomada de decisão em menos tempo. Diferentes Big Data produtos e técnicas fornecem uma plataforma de software end-to-end para a recolha, preparação, análise e apresentação de insights de grandes dados. As áreas de aplicação incluem monitoramento de desempenho da rede, detecção de fraude, detecção de clientes e análise de risco de crédito. Big Data & Produtos de análise escala para lidar com terabytes de dados, mas a implementação dessas ferramentas requer um novo tipo de sistema de banco de dados baseado em nuvem como Hadoop ou processador de computação paralelo de escala massiva ( KPU etc.) Este curso trabalha em Big Data BI para Telco cobre todas as novas áreas emergentes em que os CSPs estão investindo para aumentar a produtividade e abrir novos fluxos de receita de negócios. O curso fornecerá uma visão completa de 360 graus de Big Data BI em Telco para que os decisores e gerentes possam ter uma visão geral muito ampla e abrangente das possibilidades de Big Data BI em Telco para produtividade e ganho de receita. Objetivos do curso O objetivo principal do curso é introduzir novas Big Data técnicas de inteligência de negócios em 4 setores de Telecom Business (Marketing/Vendas, Operação de Rede, Operação Financeira e Relação com o Cliente Management). Os alunos serão introduzidos a seguir:

Introdução a Big Data-o que é 4Vs (volume, velocidade, variedade e veracidade) em Big Data- Geração, extração e gerenciamento da perspectiva da Telco Como Big Data o analista difere do analista de dados de herança In-house justificação de Big Data -Prospectiva Telco Introdução a Hadoop Ecosistema- familiaridade com todas as Hadoop ferramentas como Hive, Pig, SPARC –quando e como eles são usados para resolver Big Data problema Como Big Data é extraído para analisar para a ferramenta de análise-como Business Analysis’s podem reduzir seus pontos de dor de recolha e análise de dados através de uma abordagem integrada Hadoop dashboard Introdução básica da análise de Insight, análise de visualização e análise preditiva para Telco Analítica do cliente e Big Data-como Big Data analítica pode reduzir o cliente e a insatisfação do cliente em estudos de caso Telco Análise de falhas de rede e de falhas de serviço a partir de metadados de rede e IPDR Análise financeira-fraude, vazamento e estimativa do ROI a partir de dados de vendas e operações Problemas de aquisição do cliente-Marketing Objetivo, Segmentação do cliente e Cross-Sales a partir de dados de vendas Introdução e resumo de todos os Big Data produtos analíticos e onde eles se encaixam no espaço analítico da Telco Conclusão-como tomar uma abordagem passo a passo para introduzir Big Data Business Intelligence em sua organização

Auditoria Objetiva

Operação de rede, gerentes financeiros, gerentes de CRM e gerentes de TI de alto nível no escritório do Telco CIO. Business Analisadores em Telco Diretores de escritório / analistas Gestores Operacionais Gerenciadores QA

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 .

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 .

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. In this instructor-led, live training, participants will learn how to use Matlab to build predictive models and apply them to large sample data sets to predict future events based on the data. By the end of this training, participants will be able to:

• Create predictive models to analyze patterns in historical and transactional data
• Use predictive modeling to identify risks and opportunities
• Build mathematical models that capture important trends
• Use data from devices and business systems to reduce waste, save time, or cut costs

Audience

• Developers
• Engineers
• Domain experts

Format of the course

• Part lecture, part discussion, exercises and heavy hands-on practice

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

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

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.

H2O é uma plataforma de análise preditiva de código aberto. Ele suporta R, Python, Scala, Java e REST. Este treinamento guiado por instrutores, ao vivo (online ou on-site) é dirigido a pessoas técnicas que desejam construir modelos de aprendizagem de máquina usando algoritmos como GLM, Deep Learning e Random Forests. No final do curso, os participantes poderão:

Instalar e configurar H2O. Crie modelos de aprendizagem de máquina usando diferentes algoritmos populares. Avalie modelos com base no tipo de dados e requisitos de negócios.

O formato do curso

Interação e discussão interativa. Muitos exercícios e práticas. Implementação de mão em um ambiente de laboratório ao vivo.

Opções de Customização

Para solicitar uma formação personalizada para este curso, por favor contacte-nos para organizar. Para saber mais sobre H2O, por favor visite: https://www.h2o.ai/

DataRobot é uma plataforma de aprendizagem de máquina que simplifica a construção e implementação de modelos preditivos. DataRobot acelera a análise preditiva, ajudando as empresas a tomar decisões mais inteligentes. Este treinamento ao vivo liderado por instrutores (online ou on-site) é dirigido a cientistas de dados e analistas de dados que desejam automatizar, avaliar e gerenciar modelos preditivos usando as capacidades de aprendizagem de máquina. No final do curso, os participantes poderão:

Carregar conjuntos de dados em DataRobot para analisar, avaliar e verificar dados de qualidade. Construa e treina modelos para identificar variáveis importantes e atender a metas de previsão. Interpretar modelos para criar informações valiosas que são úteis na tomada de decisões de negócios. Monitorar e gerenciar modelos para manter um desempenho de previsão otimizado.

O formato do curso

Interação e discussão interativa. Muitos exercícios e práticas. Implementação de mão em um ambiente de laboratório ao vivo.

Opções de Customização

Para solicitar uma formação personalizada para este curso, por favor contacte-nos para organizar.