Les formations Analyse prédictive | Les formations Predictive Analytics

Les formations Analyse prédictive

Des cours de formation Predictive Analytics en direct, organisés localement, démontrent à travers la pratique manuelle comment utiliser différents outils pour construire des modèles prédictifs et les appliquer à de grands ensembles de données pour prédire des événements futurs basés sur les données La formation Predictive Analytics est disponible en tant que «formation en direct sur site» ou «formation en direct à distance» La formation en direct sur site peut être effectuée localement dans les locaux du client Belgique ou dans les centres de formation d'entreprise NobleProg à Belgique La formation en ligne à distance est réalisée au moyen d'un ordinateur de bureau interactif et distant NobleProg Votre fournisseur de formation local.

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Plans de cours Analyse prédictive

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35 hours
Résumé Les fournisseurs de services (CSP) sont confrontés à une pression pour réduire les coûts et maximiser le revenu moyen par utilisateur (ARPU), tout en assurant une excellente expérience client, mais les volumes de données continuent de croître. Le trafic mondial de données mobiles va croître à un taux de croissance annuel combiné (CAGR) de 78 % à 2016, atteignant 10,8 exabytes par mois. Pendant ce temps, les CSP génèrent de grands volumes de données, y compris les enregistrements détaillés des appels (CDR), les données réseau et les données client. Les entreprises qui exploitent pleinement ces données gagnent une limite concurrentielle. Selon une récente enquête de The Economist Intelligence Unit, les entreprises qui utilisent la prise de décision basée sur les données bénéficient d’une augmentation de productivité de 5-6%. Cependant, 53% des entreprises n’utilisent que la moitié de leurs données précieuses, et un quart des répondants a noté que de vastes quantités de données utiles ne sont pas utilisées. Les volumes de données sont si élevés que l'analyse manuelle est impossible, et la plupart des systèmes logiciels héréditaires ne peuvent pas se maintenir, ce qui entraîne que les données précieuses sont déchirées ou ignorées. Avec Big Data & Analytics’ logiciel de big data à grande vitesse, scalable, les CSPs peuvent miner tous leurs données pour une meilleure prise de décision en moins de temps. Différents Big Data produits et techniques fournissent une plate-forme logicielle end-to-end pour la collecte, la préparation, l'analyse et la présentation d'informations sur les grandes données. Les domaines d'application comprennent la surveillance des performances du réseau, la détection de fraudes, la détection du client et l'analyse du risque de crédit. Big Data & Scale des produits d'analyse pour gérer des terabytes de données mais la mise en œuvre de ces outils nécessite un nouveau type de système de base de données basé sur le cloud comme Hadoop ou un processeur de calcul parallèle à grande échelle (KPU, etc.) Ce cours travaille sur Big Data BI pour Telco couvre toutes les nouvelles zones émergentes dans lesquelles les CSP investissent pour augmenter la productivité et ouvrir de nouveaux flux de revenus d'affaires. Le cours fournira une vue complète de 360 degrés sur Big Data BI à Telco afin que les décideurs et les gestionnaires puissent avoir un aperçu très large et complet des possibilités de Big Data BI à Telco pour la productivité et l'amélioration des revenus. Objectifs du cours L'objectif principal du cours est d'introduire de nouvelles Big Data techniques d'intelligence d'affaires dans 4 secteurs de Telecom Business (Marketing/Ventes, Opération réseau, Opération financière et Relation client Management). Les étudiants seront introduits à suivre :
    Introduction à Big Data-ce qui est 4Vs (volume, vitesse, variété et veracité) dans Big Data- Génération, extraction et gestion de la perspective Telco Comment Big Data l'analytique diffère de l'analytique des données d'héritage La justification intérieure de la Big Data -Telco perspective Introduction à Hadoop Écosystème- familiarité avec tous les Hadoop outils tels que Hive, Pig, SPARC – quand et comment ils sont utilisés pour résoudre Big Data problème Comment Big Data est extrait pour l'analyse pour les outils d'analyse-comment Business Analysis’s peuvent réduire leurs points de douleur de collecte et d'analyse des données grâce à une approche intégrée Hadoop de tableau de bord Introduction fondamentale de l'analyse Insight, de l'analyse de la visualisation et de l'analyse prédictive pour Telco L'analyse client Churn et Big Data-comment Big Data peut réduire l'analyse client Churn et l'insatisfaction des clients dans les études de cas Telco Analyse d'échecs réseau et d'échecs de service à partir des méta-data réseau et IPDR Analyse financière-fraude, fraude et estimation du ROI à partir des ventes et des données opérationnelles Problème d'acquisition client-Marketing cible, segmentation client et cross-sales à partir des données de vente Introduction et résumé de tous Big Data produits d'analyse et où ils s'adaptent à l'espace d'analyse Telco Conclusion-comment prendre une approche étape par étape pour introduire Big Data Business Intelligence dans votre organisation
Audience cible
    Opération réseau, gestionnaires financiers, gestionnaires CRM et gestionnaires informatiques de premier plan dans le bureau du CIO de Telco. Business Analystes à Telco Gestionnaire de bureau / analystes gestionnaires opérationnels Général QA
21 hours
Public Si vous essayez de comprendre les données auxquelles vous avez accès ou souhaitez analyser des données non structurées disponibles sur le réseau (comme Twitter, Linked in, etc.), ce cours est pour vous. Il s’adresse principalement aux décideurs et aux personnes qui doivent choisir les données qui méritent d’être collectées et celles qui méritent d’être analysées. Cela ne vise pas les personnes qui configurent la solution, ces personnes bénéficieront d'une vue d'ensemble. Mode de livraison Pendant le cours, des exemples concrets de technologies principalement open source seront présentés aux délégués. De courtes conférences seront suivies de présentations et d'exercices simples des participants. Contenu et logiciel utilisés Tous les logiciels utilisés sont mis à jour à chaque exécution du cours, nous vérifions donc les dernières versions possibles. Il couvre le processus d'obtention, de formatage, de traitement et d'analyse des données, afin d'expliquer comment automatiser le processus de prise de décision avec l'apprentissage automatique.
14 hours
R est un langage de programmation gratuit à source ouverte pour l'informatique statistique, l'analyse de données et les graphiques. R est utilisé par un nombre croissant de gestionnaires et d'analystes de données au sein de sociétés et d'universités. R propose une grande variété de packages pour l'exploration de données.
21 hours
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 .
21 hours
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
35 hours
Les progrès technologiques et la quantité croissante d'informations transforment la manière dont la police est appliquée. Les défis que Big Data posent sont presque aussi difficile que Big Data promesse. Le stockage efficace des données est l’un de ces défis; l’analyser efficacement en est un autre. Dans le cadre de cette formation en direct animée par un instructeur, les participants apprendront l’état d’esprit permettant d’approcher Big Data technologies Big Data , d’évaluer leur impact sur les processus et les politiques existants, et de mettre en œuvre ces technologies afin de détecter les activités criminelles et de les prévenir. Des études de cas d’organismes d’application de la loi du monde entier seront examinées pour mieux comprendre leurs approches, leurs défis et leurs résultats en matière d’adoption. À la fin de cette formation, les participants seront en mesure de:
  • Combinez Big Data technologie Big Data avec les 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 données volumineuses pour l'analyse de données
  • Préparer une proposition en vue de l'adoption des outils et des processus les plus adéquats pour permettre une approche des enquêtes criminelles fondée sur les données
Public
  • Spécialistes de l'application de la loi avec une formation technique
Format du cours
  • Partie de conférence, partie de discussion, exercices et exercices intensifs
14 hours
Cette session de formation en classe contiendra des présentations, des exemples informatiques et des exercices d’études de cas à entreprendre.
14 hours
RapidMiner est une plateforme logicielle de science des données open source pour le prototypage et le développement rapides d'applications. Il comprend un environnement intégré pour la préparation des données, l'apprentissage automatique, l'apprentissage en profondeur, l'exploration de texte et l'analyse prédictive. Au cours de cette formation en direct animée par un instructeur, les participants apprendront à utiliser RapidMiner Studio pour la préparation des données, l’apprentissage automatique et le déploiement de modèles prédictifs. À la fin de cette formation, les participants seront en mesure de:
  • Installer et configurer RapidMiner
  • Préparer et visualiser des données avec RapidMiner
  • Valider les modèles d'apprentissage machine
  • Mashup des données et créer des modèles prédictifs
  • Opérationnaliser l'analyse prédictive dans un processus métier
  • Dépanner et optimiser RapidMiner
Public
  • Scientifiques de données
  • Ingénieurs
  • Développeurs
Format du cours
  • Partie de conférence, partie de discussion, exercices et exercices intensifs
Remarque
  • Pour demander une formation personnalisée pour ce cours, veuillez nous contacter pour organiser cela.
14 hours
H2O est une plate-forme d’analyse prédictive open source. Il soutient R, Python, Scala, Java et REST. Cette formation guidée par les instructeurs, en direct (online ou sur site) est destinée aux personnes techniques qui souhaitent construire des modèles d'apprentissage automatique en utilisant des algorithmes tels que GLM, Deep Learning et Random Forests. À la fin de cette formation, les participants seront en mesure de :
    Installer et configurer H2O. Créer des modèles d'apprentissage automatique en utilisant différents algorithmes populaires. Évaluer les modèles en fonction du type de données et des exigences commerciales.
Le format du cours
    Lecture et discussion interactives. Beaucoup d’exercices et de pratiques. La mise en œuvre dans un environnement de laboratoire en direct.
Options de personnalisation de cours
    Pour demander une formation personnalisée pour ce cours, veuillez nous contacter pour organiser. Pour en savoir plus H2O, veuillez visiter : https://www.h2o.ai/
7 hours
DataRobot est une plate-forme d'apprentissage automatique qui simplifie la construction et le déploiement de modèles prédictifs. DataRobot accélère les analyses prédictives, aidant les entreprises à prendre des décisions plus intelligentes. Cette formation guidée par l'instructeur, en direct (online ou sur site) est destinée à des scientifiques de données et des analystes de données qui souhaitent automatiser, évaluer et gérer des modèles prédictifs en utilisant les capacités d'apprentissage automatique. À la fin de cette formation, les participants seront en mesure de :
    Téléchargez des données dans DataRobot pour analyser, évaluer et vérifier les données de qualité. Construisez et formez des modèles pour identifier les variables importantes et répondre aux objectifs de prévision. Interpréter les modèles pour créer des informations précieuses qui sont utiles dans la prise de décisions d'affaires. Surveiller et gérer les modèles pour maintenir une performance de prévision optimisée.
Le format du cours
    Lecture et discussion interactives. Beaucoup d’exercices et de pratiques. La mise en œuvre dans un environnement de laboratoire en direct.
Options de personnalisation de cours
    Pour demander une formation personnalisée pour ce cours, veuillez nous contacter pour organiser.

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