Predictive Modeling med R Träningskurs

I den här instruktörsledda, liveutbildningen i Sverige kommer deltagarna att lära sig det tankesätt som krävs för att närma sig Big Data teknologier, bedöma deras påverkan på befintliga processer och policyer, samt implementera dessa teknologier i syfte att identifiera brottslig aktivitet och förebygga brott. Fallstudier från brottsbekämpande myndigheter över hela världen kommer att granskas för att få insikter om deras antagande, utmaningar och resultat.

Vid slutet av denna utbildning kommer deltagarna att kunna:

• Kombinera Big Data teknik med traditionella datainsamlingprocesser för att sammanfoga en berättelse under en utredning.
• Implementera industriella lösningar för lagring och bearbetning av storskaliga data för dataanalys.
• Förbereda ett förslag för antagandet av de mest adekvata verktygen och processerna för att möjliggöra en datadriven strategi för kriminalutredning.

Publik

Om du försöker skapa mening med de data du har tillgång till eller vill analysera ostrukturerade data som finns tillgängliga på nätet (som Twitter, Länkade in osv ...) är den här kursen för dig.

Det riktar sig mest till beslutsfattare och människor som behöver välja vilka data som är värda att samla in och vad som är värt att analysera.

Det är inte riktat till personer som konfigurerar lösningen, men dessa människor kommer dock att dra nytta av den stora bilden.

Leveransläge

Under kursen kommer delegaterna att presenteras med fungerande exempel på mestadels open source-teknik.

Korta föreläsningar följs av presentation och enkla övningar av deltagarna

Innehåll och programvara som används

All mjukvara som används uppdateras varje gång kursen körs, så vi kontrollerar de senaste versionerna som möjligt.

Det täcker processen från att skaffa, formatera, bearbeta och analysera data, för att förklara hur man automatiserar beslutsfattande med maskininlärning.

Denna instruktörsledda, liveträning i Sverige (online eller på plats) riktar sig till datavetare och dataanalytiker som vill automatisera, utvärdera och hantera prediktiva modeller med hjälp av DataRobot:s maskininlärningsfunktioner.

I slutet av denna utbildning kommer deltagarna att kunna:

• Läs in datauppsättningar i DataRobot för att analysera, utvärdera och kvalitetskontrollera data.
• Skapa och träna modeller för att identifiera viktiga variabler och uppfylla förutsägelsemål.
• Tolka modeller för att skapa värdefulla insikter som är användbara för att fatta affärsbeslut.
• Övervaka och hantera modeller för att upprätthålla en optimerad förutsägelseprestanda.

Denna instruktörsledda, live-träning (online eller på plats) riktar sig till mellannivå-dataanalytiker och affärsprofessionella som vill utföra tidsserieprognoser och automatisera dataanalysarbetsflöden med R.

Vid slutet av denna träning kommer deltagarna att kunna:

• Förstå grunderna i prognostekniker i R.
• Använda exponentiell utjämning och ARIMA-modeller för tidsserieanalys.
• Använda 'forecast' paketet för att generera exakta prognosmodeller.
• Automatisera prognosarbetsflöden för affärs- och forskningsapplikationer.

Denna instruktörsledda, liveutbildning på Sverige (online eller på plats) riktar sig till mellanavancerade utvecklare som vill bygga AI-drivna applikationer med hjälp av prediktiv analys och generativa modeller.

Efter avslutad utbildning kommer deltagarna att kunna:

• Förstå grunderna i prediktiv AI och generativa modeller.
• Använda AI-drivna verktyg för prediktiv kodning, prognostisering och automatisering.
• Implementera LLMs (Large Language Models) och transformers för text- och kodgenerering.
• Tillämpa tidssekvensprognostisering och AI-baserade rekommendationer.
• Utveckla och finjustera AI-modeller för verkliga applikationer.
• Utvärdera etiska överväganden och bästa praxis vid AI-utplacering.

Denna instruktörsledda, live-training på plats (online eller på plats) riktar sig till IT-professionella på grundnivå som vill förstå grunderna i Predictive AI.

Efter denna utbildning kommer deltagarna att kunna:

• Förstå grundkoncepten i Predictive AI och dess tillämpningar.
• Samla in, rensa och förbehandla data för prediktiv analys.
• Utforska och visualisera data för att få insikter.
• Bygga grundläggande statistiska modeller för att göra prognoser.
• Utvärdera prestandan hos prediktiva modeller.
• Tillämpa Predictive AI-koncept på verkliga scenarier.

R är ett open source-fritt programmeringsspråk för statistisk databehandling, dataanalys och grafik R används av ett växande antal chefer och dataanalyser inom företag och akademi R har ett brett utbud av paket för data mining .

Prediktiv analys är processen att använda dataanalys för att göra förutsägelser om framtiden. Den här processen använder data tillsammans med datautvinning, statistik och maskininlärningstekniker för att skapa en prediktiv modell för att förutsäga framtida händelser.

I denna instruktörsledda, liveträning kommer deltagarna att lära sig hur man använder Matlab för att bygga prediktiva modeller och tillämpa dem på stora provdatamängder för att förutsäga framtida händelser baserat på data.

I slutet av denna utbildning kommer deltagarna att kunna:

• Skapa prediktiva modeller för att analysera mönster i historiska data och transaktionsdata
• Använd prediktiv modellering för att identifiera risker och möjligheter
• Bygg matematiska modeller som fångar viktiga trender
• Använd data från enheter och affärssystem för att minska slöseri, spara tid eller minska kostnaderna

Publik

• Utvecklare
• Ingenjörer
• Domän experter

Kursens upplägg

• Delvis föreläsning, delvis diskussion, övningar och tung praktisk övning

Denna instruktörledda, live-utbildning i Sverige (online eller på plats) riktar sig till dataprofessionella på mellannivå som vill tillämpa maskininlärningstekniker på data-drivna affärsproblem, inklusive försäljningsprognoser och prediktiv modellering med neurala nätverk.

Efter denna utbildning kommer deltagarna kunna:

• Förstå grundläggande begrepp och typer av maskininlärning.
• Tillämpa nyckelalgoritmer för klassificering, regressionsanalys, klustring och associationsanalys.
• Utföra utforskande dataanalys och datapreparering med Python.
• Använda neurala nätverk för icke-linjära modelleringssyften.
• Implementera prediktiv analys för affärsprognoser, inklusive försäljningsdata.
• Utvärdera och optimera modellprestanda med hjälp av visuella och statistiska tekniker.

Denna instruktörsledda, live utbildning (online eller på plats) riktar sig till DevOps-professionella på mellannivå som vill integrera prediktiv AI i sina DevOps-praxis.

Vid utbildningens slut kommer deltagarna att kunna:

• Implementera prediktiva analytiska modeller för att förutspå och lösa utmaningar i DevOps-pipelinen.
• Använda AI-drivna verktyg för förbättrad övervakning och driftsarbete.
• Tillämpa maskininlärningstekniker för att förbättra mjukvaruleveransprocesser.
• Utforma AI-strategier för proaktiv lösning av problem och optimering.
• Navigera etiska överväganden kring användning av AI i DevOps.

RapidMiner är en programvaruplattform för datavetenskap med öppen källkod för snabb prototypframställning och utveckling av applikationer. Den innehåller en integrerad miljö för förberedelse av data, maskininlärning, djupinlärning, textutvinning och prediktiv analys. 

I denna instruktörsledda, liveträning kommer deltagarna att lära sig hur man använder RapidMiner Studio för dataförberedelse, maskininlärning och implementering av prediktiva modeller. 

I slutet av denna utbildning kommer deltagarna att kunna:

• Installera och konfigurera RapidMiner
• Förbered och visualisera data med RapidMiner
• Verifiera maskininlärningsmodeller
• Mashup-data och skapa prediktiva modeller
• Operationalisera prediktiv analys i en affärsprocess
• Felsöka och optimera RapidMiner

Publik

• Datavetare
• Ingenjörer
• Utvecklare

Kursens upplägg

• Delvis föreläsning, delvis diskussion, övningar och tung praktisk övning

Not

• För att begära en anpassad utbildning för denna kurs, vänligen kontakta oss för att ordna.

Publik

• chefer
• utvecklare
• vetenskapsmän
• studenter

Kursformat

onlineinstruktion och diskussion ELLER ansikte-till-ansikte-workshops

R  är en öppen källkod fri programmeringsspråk för statistisk databehandling, dataanalys och grafik. Forskning används av ett växande antal chefer och dataanalytiker inom företag och akademier. R har också hittat följare bland statistiker, ingenjörer och forskare utan datorprogrammeringsförmåga som tycker att det är lätt att använda. Dess popularitet beror på den ökande användningen av data mining för olika ändamål som att sätta reklampriser, hitta nya läkemedel snabbare eller fina ekonomiska modeller. R har ett brett utbud av paket för data mining.

Kursen täcker manipulationen av objekt i R inklusive läsdata, tillgång till R-paket, skriv R-funktioner och göra informativa diagram. Det inkluderar analys av data med hjälp av vanliga statistiska modeller. Kursen lär hur man använder R-programvaran (https://www.r-project.org) både på en kommandolinje och i ett grafiskt användargränssnitt (GUI).

Denna instruktörsledd, liveutbildning (online eller på plats) riktar sig till analytiker, forskare och professionella med en begynnande till mellanliggande kunskapsnivå som vill använda SPSS för dataprep, statistisk analys och prediktiv modellering.

Målgrupp

Kursformat

Efter detta utbildning kommer deltagarna att kunna:

I denna instruktörsledda, liveutbildning lär sig deltagarna hur man manipulerar och visualiserar data med verktygen som ingår i Tidyverse.

Tidyverse är en samling flexibla R-paket för att rensa, bearbeta, modellera och visualisera data. Några av de paket som ingår är: ggplot2, dplyr, tidyr, readr, purrr och tibble.

• Nybörjare till R-språket
• Nybörjare till dataanalys och datavisualisering

• Delvis föreläsningar, delvis diskussioner, övningar och mycket praktisk övning

• Utföra dataanalys och skapa tilltalande visualiseringar
• Dra användbara slutsatser från olika datasets med provdata
• Filtrera, sortera och summera data för att svara på utforskande frågor
• Omvandla bearbetade data till informativa linjediagram, stapeldiagram, histogramm
• Importera och filtrera data från olika datakällor, inklusive Excel, CSV och SPSS-filer