予測分析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。

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

技術の進歩と情報量の増加は、法執行の実施方法を変えています。課題Big Dataもたらすは同じくらい手ごわいあるBig Dataの約束。データを効率的に保存することは、これらの課題の1つです。それを効果的に分析することは別です。

このインストラクター主導のライブトレーニングでは、参加者は、 Big Dataテクノロジーにアプローチするための考え方を学び、既存のプロセスとポリシーへの影響を評価し、犯罪行為を特定して犯罪を防止する目的でこれらのテクノロジーを実装します。世界中の法執行機関のケーススタディを調査し、採用アプローチ、課題、結果に関する洞察を獲得します。

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。

- Big Dataテクノロジーと従来のデータ収集プロセスを組み合わせて、調査中にストーリーをまとめる
- データ分析用の産業用ビッグデータストレージおよび処理ソリューションを実装する
- 犯罪捜査へのデータ駆動型アプローチを可能にするための最も適切なツールとプロセスの採用に関する提案を準備する

聴衆

- 技術的背景を持つ法執行機関のスペシャリスト

コースの形式

- 一部の講義、一部のディスカッション、演習、および実践的な実践

この教室ベースのトレーニングセッションには、プレゼンテーション、コンピュータベースの例、およびケーススタディ演習が含まれます。

RapidMinerは迅速なアプリケーションのプロトタイピングと開発のためのオープンソースのデータサイエンスソフトウェアプラットフォームです。データ準備、機械学習、ディープラーニング、テキストマイニング、予測分析のための統合環境が含まれています。

この講師主導のライブトレーニングでは、参加者はRapidMiner Studioを使用してデータの準備、機械学習、および予測モデルの展開を行う方法を学びます。

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。

- RapidMinerをインストールして設定する
- RapidMiner使ってデータを準備し視覚化する
- 機械学習モデルを検証する
- データをマッシュアップし、予測モデルを作成する
- ビジネスプロセス内で予測分析を運用可能にする
- RapidMinerトラブルシューティングと最適化

観客

- データ科学者
- エンジニア
- 開発者

コースの形式

- パートレクチャー、パートディスカッション、エクササイズ、そして激しい実習

注意

- このコースのためのカスタマイズされたトレーニングを要求するには、手配するために私達に連絡してください。

H2Oはオープンソース予測分析プラットフォームです。 ☆☆ ☆ ☆ ☆ ☆ ☆ ☆ ☆ ☆ ☆ ☆ ☆ ☆

このインストラクターによるライブトレーニング(オンラインまたはオンライン)は、GLM、(2)および(5)sのようなアルゴリズムを使用して機械学習モデルを構築したい技術者に向けられています。

このトレーニングの終了後、参加者は:

インストール・インストール(4) 異なる人気アルゴリズムを使用して機械学習モデルを作成します。 データの種類とビジネス要件に基づいてモデルを評価します。

コースの形式

インタラクティブな講義と議論 たくさんの練習や実践。 ライブラボ環境でのハンドオン実装

コースカスタマイズオプション

このコースのためのカスタマイズされたトレーニングを要求するには、私たちに連絡して整理してください。 詳しくはこちらをご覧ください。

DataRobotは機械学習プラットフォームであり、予測モデルの構築と導入を簡素化します。 DataRobot予測分析を加速し、企業がよりスマートな決定を下すのを助けます。

このインストラクターによるライブトレーニング(オンラインまたはオンライン)は、機械学習能力を使用して予測モデルを自動化、評価、管理したいデータ科学者やデータアナリストに向けられています。

このトレーニングの終了後、参加者は:

データセットを DataRobot にアップロードして分析、評価、品質チェックデータ。 重要な変数を特定し、予測目標を達成するためのモデルを構築し、トレーニングします。 ビジネス決定に役立つ貴重な洞察を生み出すためのモデルを解釈します。 モデルを監視および管理して、最適化された予測パフォーマンスを維持します。

コースの形式

インタラクティブな講義と議論 たくさんの練習や実践。 ライブラボ環境でのハンドオン実装

コースカスタマイズオプション

このコースのためのカスタマイズされたトレーニングを要求するには、私たちに連絡して整理してください。