現地のインストラクターによるライブのPredictive Analyticsトレーニングコースでは、さまざまなツールを使用して予測モデルを作成し、それらを大量の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を実践的に実践します。予測アナリティクスのトレーニングは、「オンサイトライブトレーニング」または「リモートライブトレーニング」として利用できます。現場での現場でのトレーニングは、 日本 NobleProgの企業研修センターで日本 。リモートライブトレーニングは、インタラクティブなリモートデスクトップを介して実行されます。 NobleProg - あなたの地域のトレーニングプロバイダー
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お客様の声
彼は非常に有益で助けになりました。
Pratheep Ravy
コース: Predictive Modelling with R
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リチャードのトレーニングスタイルは興味深いものでしたが、実際の使用例はこのコンセプトを家庭に持ち込むのを助けました。
Jamie Martin-Royle - NBrown Group
コース: From Data to Decision with Big Data and Predictive Analytics
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内容は、とても面白かったし、大学の最後の1年で私が助けてくれると思ったので。
Krishan Mistry - NBrown Group
コース: From Data to Decision with Big Data and Predictive Analytics
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材料の範囲
Maciej Jonczyk
コース: From Data to Decision with Big Data and Predictive Analytics
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MLの分野における知識の体系化
Orange Polska
コース: From Data to Decision with Big Data and Predictive Analytics
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問題は整然とした様式でうまく提示されました。
Marylin Houle - Ivanhoe Cambridge
コース: Introduction to R with Time Series Analysis
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リモート教室の設定は非常にうまくいきました
Trimac Management Services LP
コース: Introduction to R with Time Series Analysis
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Good detail on what R is used for and how to start using it right away
Hoss Shenassa - Trimac Management Services LP
コース: Introduction to R with Time Series Analysis
The many practical examples / assignments that we went through were great. For me, I learn better by seeing examples and applying them elsewhere. The use of real data and applying what was taught against it was extremely valuable. Michaels PowerPoint presentations and his ability to work through each solution was invaluable.
Trimac Management Services LP
コース: Introduction to R with Time Series Analysis
The exercises.
Elena Velkova - CEED Bulgaria
コース: Predictive Modelling with R
Practical exercises with R were very helpful.
CEED Bulgaria
コース: Predictive Modelling with R
予測分析コース概要
コース名
期間
概要
コース名
期間
概要
14 時間
概要
H2O は、オープンソースの予測分析プラットフォームです。これは、R、Python、Scala、Java および REST をサポートしています。
このインストラクター主導のライブトレーニング (オンサイトまたはリモート) は、GLM、ディープラーニング、ランダムフォレストなどの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を対象としています。
このトレーニングの最後までに、参加者は次のことができるようになります。
- のインストールと設定
- 異なる一般的な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討論。
- 多くの演習と練習.
- は、ライブラボ環境での実践的な実装を実現します。
コースの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リクエストするには、手配するために私達に連絡してください。
- H2O の詳細については、こちらをご覧ください: https://www.h2o.ai/
このインストラクター主導のライブトレーニング (オンサイトまたはリモート) は、GLM、ディープラーニング、ランダムフォレストなどの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を対象としています。
このトレーニングの最後までに、参加者は次のことができるようになります。
- のインストールと設定
- 異なる一般的な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討論。
- 多くの演習と練習.
- は、ライブラボ環境での実践的な実装を実現します。
コースの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リクエストするには、手配するために私達に連絡してください。
- H2O の詳細については、こちらをご覧ください: https://www.h2o.ai/
35 時間
概要
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
21 時間
概要
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。
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。
21 時間
概要
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。
21 時間
概要
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
コース の
形式
- 部講義、パート討論、演習と重い実地練習
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
コース の
形式
- 部講義、パート討論、演習と重い実地練習
14 時間
概要
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。
14 時間
概要
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。
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。
14 時間
概要
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。
今後の予測分析コース
2020-09-21 09:30:00
35 時間
2020-09-21 09:30:00
35 時間
2020-11-16 09:30:00
35 時間
2020-11-16 09:30:00
35 時間
2021-01-11 09:30:00
35 時間
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