Les formations Analyse prédictive | Les formations Predictive Analytics
Local, instructor-led live Predictive Analytics training courses demonstrate through hands-on practice how to use different tools to build predictive models and apply them to large sample data sets to predict future events based on the data.
Predictive Analytics training is available as "onsite live training" or "remote live training". Onsite live Analyse prédictive training can be carried out locally on customer premises in Belgique or in NobleProg corporate training centers in Belgique. Remote live training is carried out by way of an interactive, remote desktop.
NobleProg -- Your Local Training Provider
Nos Clients témoignent
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Il était très instructif et utile.
Pratheep Ravy
Formation: Predictive Modelling with R
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gamme de matériel
Maciej Jonczyk
Formation: From Data to Decision with Big Data and Predictive Analytics
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systématisation des connaissances dans le domaine du ML
Orange Polska
Formation: From Data to Decision with Big Data and Predictive Analytics
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Le style de formation de Richard a gardé son intérêt, les exemples concrets utilisés ont aidé à conduire les concepts à la maison.
Jamie Martin-Royle - NBrown Group
Formation: From Data to Decision with Big Data and Predictive Analytics
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Le contenu, comme je l'ai trouvé très intéressant et pense que cela m'aiderait dans ma dernière année à l'université.
Krishan Mistry - NBrown Group
Formation: From Data to Decision with Big Data and Predictive Analytics
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l'affaire était bien présentée et de manière ordonnée.
Marylin Houle - Ivanhoe Cambridge
Formation: Introduction to R with Time Series Analysis
H2O est une plateforme d'analyse prédictive Open source. Il prend en charge R, Python, Scala, Java et REST.
cette formation dirigée par un instructeur, en direct (sur site ou à distance) s'adresse aux personnes techniques qui souhaitent construire des modèles de machine learning à l'aide d'algorithmes tels que GLM, Deep Learning et Random forêts.
à la fin de cette formation, les participants pourront:
- installer et configurer H2O. - créer des modèles machine learning en utilisant différents algorithmes populaires. - évaluez les modèles en fonction du type de données et des besoins de l'entreprise.
format du cours
- conférence interactive et discussion. - beaucoup d'exercices et de la pratique. implémentation de - Hands-on dans un environnement Live-Lab.
cours options de personnalisation
- pour demander une formation personnalisée pour ce cours, s'il vous plaît nous contacter pour organiser. - pour en savoir plus sur H2O, s'il vous plaît visitez: https://www.h2o.ai/
Les progrès technologiques et la quantité croissante d'informations transforment la façon dont les organismes d'application de la loi sont menés Les défis que pose le Big Data sont presque aussi décourageants que la promesse de Big Data Stocker des données efficacement est l'un de ces défis; l'analyser efficacement en est une autre Dans cette formation en ligne, les participants apprendront la manière d'aborder les technologies Big Data, évalueront leur impact sur les processus et politiques existants et mettront en œuvre ces technologies dans le but d'identifier les activités criminelles et de prévenir le crime Des études de cas provenant d'organismes d'application de la loi du monde entier seront examinées afin de mieux comprendre leurs approches, défis et résultats en matière d'adoption À la fin de cette formation, les participants seront en mesure de: Combinez la technologie Big Data avec des processus de collecte de données traditionnels pour reconstituer une histoire au cours d'une enquête Mettre en œuvre des solutions industrielles de stockage et de traitement de Big Data pour l'analyse de données Préparer une proposition pour l'adoption des outils et des processus les plus adéquats pour permettre une approche de l'enquête criminelle axée sur les données Public Spécialistes de l'application de la loi avec un bagage technique Format du cours Partie conférence, discussion en partie, exercices et pratique lourde de handson .
Si vous essayez de comprendre les données auxquelles vous avez accès ou que vous souhaitez analyser des données non structurées disponibles sur le net (comme Twitter, Linked in, etc ...), ce cours est pour vous.
Il est principalement destiné aux décideurs et aux personnes qui ont besoin de choisir quelles données valent la peine d'être collectées et ce qui mérite d'être analysé.
Il ne vise pas les personnes configurant la solution, mais ces personnes bénéficieront de la situation globale.
Mode de livraison
Au cours du cours, les délégués seront présentés avec des exemples pratiques de technologies principalement open source.
Des conférences courtes seront suivies d'une présentation et d'exercices simples par les participants.
Contenu et logiciel utilisés
Tous les logiciels utilisés sont mis à jour chaque fois que le cours est exécuté, nous vérifions donc les dernières versions possibles.
Il couvre le processus d'obtention, de formatage, de traitement et d'analyse des données, pour expliquer comment automatiser le processus de prise de décision avec l'apprentissage automatique.
R est un langage de programmation sans opensource pour le calcul statistique, l'analyse de données et les graphiques R est utilisé par un nombre croissant de gestionnaires et d'analystes de données au sein des entreprises et des universités R a une grande variété de paquets pour l'exploration de données .
L'analyse prédictive est le processus d'utilisation de l'analyse de données pour faire des prédictions sur le futur Ce processus utilise des données ainsi que des techniques d'exploration de données, de statistiques et d'apprentissage automatique pour créer un modèle prédictif de prévision d'événements futurs Dans cette formation en ligne, les participants apprendront à utiliser Matlab pour créer des modèles prédictifs et les appliquer à de grands ensembles de données pour prédire les événements futurs en fonction des données À la fin de cette formation, les participants seront en mesure de: Créer des modèles prédictifs pour analyser les modèles dans les données historiques et transactionnelles Utiliser la modélisation prédictive pour identifier les risques et les opportunités Construire des modèles mathématiques qui capturent les tendances importantes Utiliser les données des appareils et des systèmes d'entreprise pour réduire le gaspillage, gagner du temps ou réduire les coûts Public Développeurs Ingénieurs Les experts du domaine Format du cours Partie conférence, discussion en partie, exercices et pratique lourde de handson .
R est un langage de programmation sans opensource pour le calcul statistique, l'analyse de données et les graphiques R est utilisé par un nombre croissant de gestionnaires et d'analystes de données au sein des entreprises et des universités R a une grande variété de paquets pour l'exploration de données .
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.
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