DataRobotのトレーニングコース

概要

Communicationのサービスプロバイダー(CSP)は、コストを削減し、ユーザーごとに平均収入(ARPU)を最大化するための圧力に直面しており、優れた顧客体験を確保していますが、データの量は増え続けています。 グローバルモバイルデータトラフィックは、2016年までに78%の統合年間成長率(CAGR)で成長し、月間で10.8 exabytesに達する。

一方、CSPは、通話詳細記録(CDR)、ネットワークデータ、顧客データなど、大量のデータを生成しています。 これらのデータを完全に利用する企業は、競争の限界を獲得します。 エコノミスト・インテリジェンス・ユニット(The Economist Intelligence Unit)の最近の調査によると、データベースの意思決定を利用する企業は生産性の5～6%増加を享受している。 しかし、企業の53パーセントが価値のあるデータの半分しか利用できず、回答者の4分の1は、有用なデータの膨大な量が失われていることに気づいた。 データの量は非常に高く、手動分析は不可能であり、ほとんどの遺産ソフトウェアシステムは保存することができず、貴重なデータが無視または無視されるようになります。

Big Data & アナリティクス’ 高速、スケール可能なビッグデータソフトウェアで、CSPはより短時間でより良い意思決定のためにすべてのデータを採掘することができます。 さまざまな製品やテクニックは、ビッグデータからの洞察を収集、準備、分析、プレゼンするための最終的なソフトウェアプラットフォームを提供します。 アプリケーション分野には、ネットワークパフォーマンスモニタリング、詐欺検出、クライアントクルーン検出、クレジットリスク分析が含まれています。 Big Data & アナリティクス製品のスケールは、データのテラビットを処理するが、そのようなツールの実装には、新しいタイプのクラウドベースのデータベースシステムを必要とする(例えば、 Hadoop または大規模なスケールのパラレルコンピューティングプロセッサ(KPUなど)。

このコースは、生産性の向上と新しいビジネス収入の流れを開くためにCSPが投資しているすべての新興分野をカバーしています。 このコースは、Telcoにおける Big Data BI の完全な 360 度の概要を提供するので、意思決定者やマネージャーは、生産性と収益を得るためにTelcoにおける Big Data BI の可能性について非常に幅広く、包括的な概要を得ることができます。

コース目標

コースの主な目的は、4つのセクターで新しいビジネスインテリジェンステクニックを導入することです Telecom Business (Marketing/販売、ネットワーク運営、金融運営および顧客関係 Management)。 学生は以下に導入されます:

• 導入 Big Data-what is 4Vs (volume, velocity, variety and veracity) in Big Data- テルコの視点から生成、抽出、管理
• アナリティクスは遺産データアナリティクスとはどのように異なりますか?
• 内部の正当化 Big Data -Telcoの視点
• エコシステムへの導入 すべてのツールの知り合い Hive, 豚, SPARC –いつ、どのようにそれらが問題を解決するために使用されるか Big Data
• アナリティクスツールを分析するためにどのように Big Data を抽出するか Business Analysis’s は統合された Hadoop ダッシュボードアプローチを通じてデータの収集および分析の痛み点を減らすことができます。
• インサイグアナリティクス、ビジュアルアナリティクス、予測アナリティクスの基本的な導入 Telco
• クライアントチャーン分析と Big Data-how Big Data分析は、テルコケース研究におけるクライアントチャーンと顧客不満を減らすことができます。
• ネットワーク失敗およびサービス失敗分析 ネットワークメタデータおよびIPDR
• 財務分析詐欺、詐欺および売上および運用データからのROIの推定
• 顧客買収問題 - ターゲットマーケティング、顧客セグメンテーション、販売データからのクロスセールス
• すべての Big Data 分析製品の導入と概要とそれらがテルコ分析スペースに適している場所
• 結論 - あなたの組織に導入するためのステップ・ステップアプローチを取る方法 Big Data Business Intelligence

ターゲット観客

• ネットワーク運営、金融マネージャー、CRMマネージャー、テルコCIO事務所のトップITマネージャー。
• 【テレコのアナリスト】
• CFOオフィスマネージャー/アナリスト
• 運用マネージャー
• Qマネージャー

観客

あなたがアクセスできるデータから意味を成し遂げようとしたり、ネット上で利用可能な非構造化データ（Twitter、Linked inなど）を分析したいのであれば、このコースはあなたのためです。

これは主に意思決定者や、収集する価値のあるデータと分析する価値のあるデータを選択する必要がある人を対象としています。

それはソリューションを構成する人々を対象としていません、それらの人々はしかし全体像から利益を得るでしょう。

配送モード

コース期間中、参加者には主にオープンソース技術の実用的な例が提示されます。

短い講義の後、参加者による発表と簡単な演習が行われます。

使用されているコンテンツとソフトウェア

使用されるすべてのソフトウェアはコースが実行されるたびに更新されるので、私たちは可能な限り最新のバージョンをチェックします。

機械学習を使用して意思決定プロセスを自動化する方法を説明するために、データの取得、フォーマット、処理、および分析からのプロセスについて説明します。

Rは、統計計算、データ分析、およびグラフィック用のオープンソースの無料プログラミング言語です。 Rは、企業や学界内で増え続けるマネージャやデータアナリストによって使用されています。 Rにはデータマイニング用のさまざまなパッケージがあります。

R   は、統計計算、データ解析、およびグラフィックスのためのオープンソースのフリープログラミング言語です。R   は、企業や学界の中のマネージャーやデータアナリストの増加によって使用されています。R には、データマイニング用のさまざまなパッケージがあります。

予測分析は、データ分析を使用して将来に関する予測を行うプロセスです。このプロセスでは、データマイニング、統計、および機械学習の手法と共にデータを使用して、将来のイベントを予測するための予測モデルを作成します。

このインストラクター主導のライブトレーニングでは、Matlab を使用して予測モデルを作成し、それらを大規模なサンプルデータセットに適用して、データに基づいて将来のイベントを予測する方法について説明します。

このトレーニングの終わりまでに、参加者は次のことができるようになります:

• 予測モデルを作成して、履歴データとトランザクション
のパターンを分析します。
• 予測モデリングを使用してリスクとオポチュニティを特定する
• は重要な傾向を取り込む数学的モデルを構築する
• は、デバイスやビジネスシステムのデータを使用して、廃棄物の削減、時間の節約、コスト削減を

観客

• 開発者
• エンジニア
• ドメインの専門家

形式

• 部講義、パート討論、演習と重い実地練習