Kaggleのトレーニングコース

これは、 Data ScienceとAIの5日間の入門書です。

このコースには、 Pythonを使用した例と演習が含まれています

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

このトレーニングを修了した参加者は、データサイエンスとその関連技術、方法論、およびツールについて、実践的で現実の世界的な理解を得ることができます。

の参加者は、実践的な演習を通じて、この知識を実践に置く機会を持つことになります。グループの相互作用とインストラクターのフィードバックは、クラスの重要なコンポーネントを構成します。

は、データサイエンスの要素概念の入門から始まり、データサイエンスで使用されるツールと方法論に進みます。

観客

• 開発者
• テクニカルアナリスト
• IT コンサルタント

形式 コース

• 部講義、パート討論、演習と重い実地練習

ノート

• このコースのためのカスタマイズされた訓練を要求するために、整理するために私達に連絡しなさい。

The explosion of information and data in today’s world is un-paralleled, our ability to innovate and push the boundaries of the possible is growing faster than it ever has. The role of Data Scientist is one of the highest in-demand skills across industry today.

We offer much more than learning through theory; we deliver practical, marketable skills that bridge the gap between the world of academia and the demands of industry.

This 7 week curriculum  can be tailored to your specific Industry requirements, please contact us for further information or visit the Nobleprog Institute website 

Audience:

This programme is aimed post level graduates as well as anyone with the required pre-requisite skills which will be determined by an assessment and interview. 

Delivery:

Delivery of the course will be a mixture of Instructor Led Classroom and Instructor Led Online; typically the 1st week will be 'classroom led', weeks 2 - 6 'virtual classroom' and week 7  back to 'classroom led'. 

ビッグデータは非常に膨大で複雑なデータセットであるため、従来のデータ処理アプリケーションソフトウェアでは処理できません。ビッグデータの課題には、データのキャプチャ、データストレージ、データ分析、検索、共有、転送、視覚化、クエリ、更新、および情報のプライバシーが含まれます。

This course is meant for Marketing Sales Professionals who are intending to get deeper into application of data science in Marketing/ Sales. The course provides
detailed coverage of different data science techniques used for “upsale”, “cross-sale”, market segmentation, branding and CLV.

Difference of Marketing and Sales - How is that sales and marketing are different?

In very simplewords, sales can be termed as a process which focuses or targets on individuals or small groups. Marketing on the other hand targets a larger group or the general public. Marketing includes research (identifying needs of the customer), development of products (producing innovative products) and promoting the product (through advertisements) and create awareness about the product among the consumers. As such marketing means generating leads or prospects. Once the product is out in the market, it is the task of the sales person to persuade the customer to buy the product. Sales means converting the leads or prospects into purchases and orders, while marketing is aimed at longer terms, sales pertain to shorter goals.

データサイエンスは、現実世界のデータを理解し、解釈するために、統計解析、機械学習、データ視覚化、およびプログラミングのアプリケーションです。F # は、効率的な実行、REPL、強力なライブラリ、拡張性に優れたデータ統合を組み合わせたもので、データ科学に適したプログラミング言語です。

このインストラクター主導のライブトレーニングでは、F # を使用して一連の現実世界のデータ科学の問題を解決する方法を受講者が学習します。

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:

• は F # & #39 の統合データサイエンスパッケージを使用して
• は F # を使用して、Excel、R、Matlab、および Python
を含む他の言語およびプラットフォームと相互運用します。
• Deedle パッケージを使用して、時系列の問題を解決してください
• は、生産品質コード
の最小限のラインで高度な分析を行う
• は、関数型プログラミングが科学的およびビッグデータの計算にとって自然に適合する方法を理解する
F # でデータにアクセスして視覚化する
• は機械学習のための F # を適用する

は、ビジネスインテリジェンスやソーシャルゲームなどのドメインの問題のためのソリューションを探る

観客

• 開発者
• データサイエンティスト

形式

• 部講義、パート討論、演習と重い実地練習