Cursos de Análise Preditiva em Setúbal

Este treinamento ao vivo conduzido por instrutor em Setúbal (no local ou remoto) é destinado a desenvolvedores de nível intermediário que desejam criar aplicativos alimentados por IA usando análises preditivas e modelos generativos. Ao final deste treinamento, os participantes serão capazes de:

• Entenda os fundamentos da IA preditiva e dos modelos generativos.
• Utilize ferramentas alimentadas por IA para codificação preditiva, previsão e automação.
• Implementar LLMs (Large Language Models) e transformadores para geração de texto e código.
• Aplicar previsões de séries temporais e recomendações baseadas em IA.
• Desenvolver e afinar modelos de IA para aplicações no mundo real.
• Avaliar considerações éticas e melhores práticas na implementação da IA.

Este treinamento ao vivo conduzido por instrutor em Setúbal (no local ou remoto) é destinado a profissionais de TI de nível iniciante que desejam compreender os fundamentos da IA preditiva. Ao final deste treinamento, os participantes serão capazes de:

• Compreender os conceitos centrais da IA preditiva e suas aplicações.
• Colete, limpe e pré-processe dados para análise preditiva.
• Explore e visualize dados para descobrir insights.
• Construir modelos estatísticos básicos para fazer previsões.
• Avaliar o desempenho de modelos preditivos.
• Aplicar conceitos de IA preditiva a cenários do mundo real.

Este treinamento ao vivo conduzido por instrutor em Setúbal (no local ou remoto) é destinado a profissionais de nível intermediário DevOps que desejam integrar IA preditiva em suas práticas DevOps. Ao final deste treinamento, os participantes serão capazes de:

• Implementar modelos de análise preditiva para prever e resolver desafios no pipeline DevOps.
• Utilize ferramentas orientadas por IA para monitoramento e operações aprimorados.
• Aplique técnicas de aprendizado de máquina para melhorar os fluxos de trabalho de entrega de software.
• Conceber estratégias de IA para resolução proactiva de problemas e otimização.
• Navegar pelas considerações éticas da utilização da IA em DevOps.

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

Neste treinamento ao vivo conduzido por instrutor em Setúbal, os participantes aprenderão a mentalidade com a qual abordar as tecnologias Big Data, avaliar seu impacto nos processos e políticas existentes e implementar essas tecnologias com o objetivo de identificar atividades criminosas e prevenir crimes. Serão analisados estudos de casos de organizações de aplicação da lei de todo o mundo para obter informações sobre as suas abordagens de adoção, desafios e resultados.No final desta formação, os participantes serão capazes de:

• Combinar a tecnologia Big Data com os processos tradicionais de recolha 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 para a investigação criminal.

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.

Este treinamento ao vivo conduzido por instrutor em Setúbal (no local ou remoto) é destinado a cientistas de dados e analistas de dados que desejam automatizar, avaliar e gerenciar modelos preditivos usando os recursos de aprendizado de máquina da DataRobot. No final deste treinamento, os participantes serão capazes de:

• Carregar conjuntos de dados em DataRobot para analisar, avaliar e verificar a qualidade dos dados.
• Construir e treinar modelos para identificar variáveis importantes e atingir metas de previsão.
• Interpretar modelos para criar insights valiosos que são úteis na tomada de decisões de negócios.
• Monitorizar e gerir modelos para manter um desempenho de previsão optimizado.

- Compreender a importância da ética no desenvolvimento e implementação da IA. - Aprender a identificar e mitigar os riscos éticos associados à IA. - Obter informações sobre os requisitos regulamentares e de conformidade. - Desenvolver estratégias para promover uma cultura ética de IA nas suas organizações. Formato do curso

• Palestra e discussão interactiva.
• Muitos exercícios e prática.
• Implementação prática num ambiente de laboratório ao vivo.

Opções de personalização do curso

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

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 análise de dados para fazer previsões sobre o futuro. Este processo usa dados juntamente com técnicas de  data mining, estatísticas e técnicas de machine learning para criar um modelo preditivo para a previsão de eventos futuros. Nessa formação treinada por instrutor e treinamento, 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. Ao final deste treinamento, os participantes serão capazes de:

• Crie 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 para dispositivos e sistemas de negócios para reduzir o desperdício, economizar tempo ou reduzir custos

Público

• Desenvolvedores
• Engenheiros
• Especialistas em domínio

Formato do curso Palestras, discussão parcial, exercícios e prática.

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 fonte aberta para prototipagem e desenvolvimento rápidos de aplicações. 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 RapidMiner
• Preparar e visualizar dados com RapidMiner
• Validar modelos de aprendizado de máquina
• Mashup dados e criar modelos preditivos
• Operacionalizar a análise preditiva em um processo de negócios
• Resolver problemas e otimizar RapidMiner

Público-alvo

• Cientistas de dados
• Engenheiros
• Desenvolvedores

Formato do curso

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

Nota

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