RapidMiner voor Machine Learning en Predictieve Analyse Training Cursus

In deze instructeursgeleide, live training in België, leren de deelnemers de mindset waarmee ze Big Data technologieën kunnen benaderen, de impact op bestaande processen en beleidslijnen kunnen evalueren, en deze technologieën kunnen implementeren om criminële activiteiten te identificeren en criminaliteit te voorkomen. Case studies van handhavingsorganisaties over de hele wereld zullen worden onderzocht om inzichten te krijgen in hun adoptiebenaderingen, uitdagingen en resultaten.

Aan het einde van deze training zullen de deelnemers in staat zijn om:

• Big Data technologie combineren met traditionele processen voor gegevensverzameling om een verhaal samen te voegen tijdens een onderzoek.
• Industriële big data-opslag- en verwerkingsoplossingen implementeren voor data-analyse.
• Een voorstel voor te bereiden voor de adoptie van de meest geschikte tools en processen om een datagestuurde aanpak van strafrechtelijk onderzoek mogelijk te maken.

Publiek

Als u de gegevens waartoe u toegang heeft, wilt begrijpen of ongestructureerde gegevens op het internet wilt analyseren (zoals Twitter, Linked in, enz ...), is deze cursus iets voor u.

Het is vooral bedoeld voor besluitvormers en mensen die moeten kiezen welke gegevens het verzamelen waard zijn en wat het analyseren waard is.

Het is niet gericht op mensen die de oplossing configureren, die mensen zullen echter profiteren van het grote geheel.

Bezorgingsmodus

Tijdens de cursus krijgen de deelnemers werkvoorbeelden van voornamelijk open source-technologieën.

Korte lezingen worden gevolgd door een presentatie en eenvoudige oefeningen door de deelnemers

Gebruikte inhoud en software

Alle gebruikte software wordt elke keer dat de cursus wordt uitgevoerd bijgewerkt, dus we controleren de nieuwste versies mogelijk.

Het omvat het proces van het verkrijgen, formatteren, verwerken en analyseren van de gegevens, om uit te leggen hoe het besluitvormingsproces kan worden geautomatiseerd met machine learning.

Deze live training onder leiding van een instructeur in België (online of ter plaatse) is bedoeld voor datawetenschappers en data-analisten die voorspellende modellen willen automatiseren, evalueren en beheren met behulp van de machine learning-mogelijkheden van DataRobot.

Aan het einde van deze training zijn de deelnemers in staat om:

• Laad datasets in DataRobot om gegevens te analyseren, te beoordelen en de kwaliteit te controleren.
• Bouw en train modellen om belangrijke variabelen te identificeren en voorspellingsdoelen te halen.
• Interpreteer modellen om waardevolle inzichten te creëren die nuttig zijn bij het nemen van zakelijke beslissingen.
• Bewaak en beheer modellen om geoptimaliseerde voorspellingsprestaties te behouden.

Deze door instructeurs geleide, live training in België (online of ter plaatse) is bedoeld voor ontwikkelaars op middelbaar niveau die AI-gedreven toepassingen willen bouwen met behulp van voorspellende analyse en generatieve modellen.

Aan het einde van deze training kunnen deelnemers:

• De fundamenten van voorspellende AI en generatieve modellen begrijpen.
• AI-gedreven hulpmiddelen gebruiken voor voorspellende codering, voorspelling en automatisering.
• LLMs (Large Language Models) en transformers implementeren voor tekst- en codegeneratie.
• Toepassen van tijdreeksvoorspelling en AI-gebaseerde aanbevelingen.
• AI-modellen ontwikkelen en afstellen voor praktische toepassingen.
• Ethische overwegingen en beste praktijken evalueren bij het inzetten van AI.

Deze door instructeurs geleide, live training op België (online of ter plekke) is bedoeld voor IT-professionals op beginniveau die de basisprincipes van Predictive AI willen begrijpen.

Na het volgen van deze training kunnen deelnemers:

• De kernbegrippen van Predictive AI en hun toepassingen begrijpen.
• Gegevens verzamelen, opschonen en voorbereiden voor voorspellende analyse.
• Gegevens verkennen en visualiseren om inzichten te ontdekken.
• Basisstatistische modellen bouwen om voorspellingen te doen.
• De prestaties van voorspellende modellen evalueren.
• Predictive AI-concepten toepassen op real-world scenario's.

R is een opensource-vrije programmeertaal voor statistische gegevensverwerking, gegevensanalyse en grafische weergave R wordt gebruikt door een groeiend aantal managers en data-analisten binnen bedrijven en universiteiten R heeft een grote verscheidenheid aan pakketten voor datamining .

Predictive analytics is het proces waarbij data-analyse wordt gebruikt om voorspellingen te doen over de toekomst. Dit proces maakt gebruik van gegevens samen met datamining, statistieken en machine learning-technieken om een voorspellend model te creëren voor het voorspellen van toekomstige gebeurtenissen.

In deze live training onder leiding van een instructeur leren deelnemers hoe ze Matlab kunnen gebruiken om voorspellende modellen te bouwen en deze toe te passen op grote steekproefdatasets om toekomstige gebeurtenissen te voorspellen op basis van de gegevens.

Aan het einde van deze training zijn de deelnemers in staat om:

• Creëer voorspellende modellen om patronen in historische en transactionele gegevens te analyseren
• Gebruik voorspellende modellering om risico's en kansen te identificeren
• Bouw wiskundige modellen die belangrijke trends vastleggen
• Gebruik gegevens van apparaten en bedrijfssystemen om afval te verminderen, tijd te besparen of kosten te besparen

Audiëntie

• Ontwikkelaars
• Ingenieurs
• Domein experts

Vorm van de cursus

• Deels lezing, deels discussie, oefeningen en zware hands-on oefening

Deze instructeurgeleide, live training (online of op locatie) is gericht op data professionals op tussenniveau die machine learning technieken willen toepassen op data-gedreven zakelijke problemen, inclusief verkoopvoorspellingen en voorspellend modellering met behulp van neurale netwerken.

Aan het einde van deze training kunnen de deelnemers:

• De kernbegrippen en typen van machine learning begrijpen.
• Sleutelalgorithmen toepassen voor classificatie, regressie, clustering en associatie-analyse.
• Exploratory data analysis en data voorbereiding uitvoeren met Python.
• Neurale netwerken gebruiken voor niet-lineaire modelleringstaken.
• Voorspellende analyse implementeren voor zakelijke voorspellingen, inclusief verkoopgegevens.
• Modelprestaties evalueren en optimaliseren met behulp van visuele en statistische technieken.

Deze door een instructeur gegeven live training (online of op locatie) is gericht op DevOps-professionals op intermediair niveau die voorspellende AI willen integreren in hun DevOps-praktijken.

Aan het einde van deze training zullen de deelnemers in staat zijn om:

• Voorspellende analytische modellen te implementeren om uitdagingen in de DevOps-pipeline te voorspellen en op te lossen.
• AI-aangedreven tools te gebruiken voor verbeterde monitoring en beheer.
• Machine learning technieken toe te passen om softwareleveringsworkflows te verbeteren.
• AI-strategieën te ontwerpen voor proactief probleemoplossing en optimalisatie.
• De ethische overwegingen bij het gebruik van AI in DevOps te navigeren.

R is een open-source gratis programmeertaal voor statistische berekeningen, data-analyse en grafieken. R wordt steeds vaker gebruikt door managers en data-analisten binnen bedrijven en de academische wereld. R heeft een grote verscheidenheid aan pakketten voor data-mining.

Deze live training onder leiding van een instructeur in België (online of ter plaatse) is bedoeld voor data-analisten op gemiddeld niveau die willen leren hoe ze RapidMiner kunnen gebruiken om waarden te schatten en te projecteren en analytische tools willen gebruiken voor het voorspellen van tijdreeksen.

Aan het einde van deze training zijn de deelnemers in staat om:

• Leer de CRISP-DM-methodologie toe te passen, selecteer de juiste machine learning-algoritmen en verbeter de modelconstructie en -prestaties.
• Gebruik RapidMiner om waarden te schatten en te projecteren, en gebruik analytische hulpmiddelen voor het voorspellen van tijdreeksen.

Deze instructeurgeleide, live training (online of op locatie) is gericht op beginners tot gemiddelde analisten, onderzoekers en professionals die SPSS willen gebruiken voor datapreparatie, statistische analyse en voorspellende modellen.