Programa do Curso

Introdução

  • Análise preditiva em finanças, saúde, farmacêutica, automotiva, aeroespacial e manufatura

Visão geral de Big Data conceitos

Captura de dados de fontes diferentes

O que são modelos preditivos baseados em dados?

Visão geral das técnicas estatísticas e de aprendizado de máquina

Estudo de caso: manutenção preditiva e planejamento de recursos

Aplicando algoritmos a grandes conjuntos de dados com Hadoop e Spark

Predictive Analytics Fluxo de trabalho

Accessing e exploração de dados

Pré-processando os dados

Desenvolvendo um modelo preditivo

Treinar, testar e validar um conjunto de dados

Aplicar diferentes abordagens de aprendizado de máquina (regressão de série temporal, regressão linear, etc.)

Integrar o modelo em aplicações web existentes, dispositivos móveis, sistemas embarcados, etc.

Matlab e Simulink integração com sistemas embarcados e fluxos de trabalho de TI corporativos

Criando código portátil C e C++ a partir do código MATLAB

Implantação de aplicativos preditivos em sistemas de produção, clusters e nuvens em larga escala

Agindo de acordo com os resultados de sua análise

Próximas etapas: Responder automaticamente às descobertas usando Prescriptive Analytics

Observações finais

Requisitos

  • Experiência com Matlab
  • Não é necessária experiência prévia com ciência de dados
  21 horas
 

Declaração de Clientes (5)

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