予測分析のトレーニングコース

予測分析のトレーニングコース

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

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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
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。
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。
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
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
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
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。
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。
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/
7 時間
概要
This instructor-led, live training in 日本 (online or onsite) is aimed at data scientists and data analysts who wish to automate, evaluate, and manage predictive models using DataRobot's machine learning capabilities.

By the end of this training, participants will be able to:

- Load datasets in DataRobot to analyze, assess, and quality check data.
- Build and train models to identify important variables and meet prediction targets.
- Interpret models to create valuable insights that are useful in making business decisions.
- Monitor and manage models to maintain an optimized prediction performance.
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