コース概要

導入

  • 金融、ヘルスケア、製薬、自動車、航空宇宙、製造における予測分析

Big Data の概念の概要

異種ソースからデータを取得する

データ駆動型の予測モデルとは何ですか?

統計および機械学習手法の概要

ケーススタディ: 予知保全とリソース プランニング

Hadoop と Spark を使用して大規模なデータセットにアルゴリズムを適用する

Predictive Analytics ワークフロー

Accessデータの探索と探索

データの前処理

予測モデルの開発

データセットのトレーニング、テスト、検証

さまざまな機械学習アプローチ (時系列回帰、線形回帰など) を適用する

モデルを既存の Web アプリケーション、モバイル デバイス、組み込みシステムなどに統合します。

Matlab と Simulink 組み込みシステムおよびエンタープライズ IT ワークフローとの統合

MATLAB コードから移植可能な C および C++ コードを作成する

大規模な実稼働システム、クラスター、クラウドへの予測アプリケーションの導入

分析結果に基づいて行動する

次のステップ: Prescriptive Analytics を使用して検出結果に自動的に応答する

閉会の辞

要求

  • Matlabの使用経験があること
  • データサイエンスの経験は問いません
  21 時間
 

参加者の人数


開始

完了


Dates are subject to availability and take place between 10:00 and 17:00.

Price per participant

お客様の声 (5)

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