Predictive Analytics kurser och utbildning

Översikt Communications tjänsteleverantörer (CSP) står inför tryck för att minska kostnaderna och maximera genomsnittliga intäkter per användare (ARPU), samtidigt som en utmärkt kundupplevelse säkerställs, men datavolymerna fortsätter att växa. Den globala mobila datatrafiken kommer att växa med en kombinerad årlig tillväxthastighet (CAGR) på 78 procent mot 2016, upp till 10,8 exabytes per månad. Samtidigt genererar CSPs stora volymer av data, inklusive samtaldetaljer (CDR), nätverksdata och kunddata. Företag som fullt ut utnyttjar dessa data får en konkurrenskraftig marginal. Enligt en ny undersökning av The Economist Intelligence Unit, företag som använder data-driven beslutsfattande njuter av en 5-6% ökning i produktivitet. Men 53% av företagen använder bara hälften av sina värdefulla data, och en fjärdedel av respondenterna noterade att enorma mängder användbara data går oförglömliga. Datavolymerna är så höga att manuell analys är omöjlig, och de flesta legacy mjukvarusystem kan’t behålla, vilket resulterar i värdefulla data som tas bort eller ignoreras. Med Big Data & Analytics’ höghastighet, skalbar stordata programvara, kan CSPs gruva alla sina data för bättre beslutsfattande på mindre tid. Olika Big Data produkter och tekniker ger en end-to-end programplattform för att samla in, förbereda, analysera och presentera insikter från stora data. Tillämpningsområdena inkluderar nätverksprestandaövervakning, bedrägeridetektion, kundchurndetektion och kreditriskanalys. Big Data & Analytics produkter skala för att hantera terabytes av data men genomförandet av sådana verktyg kräver en ny typ av molnbaserad databassystem som Hadoop eller massiv skala parallell dataprocessor (KPU etc.) Denna kurs arbetar på Big Data BI för Telco täcker alla framväxande nya områden där CSP investerar för produktivitetsökning och öppnar nya affärsinkomster. Kursen kommer att ge en komplett 360-grad överblick av Big Data BI i Telco så att beslutsfattare och chefer kan ha en mycket bred och omfattande översikt över möjligheter Big Data BI i Telco för produktivitet och inkomstvinster. Kursens mål Huvudsyftet med kursen är att introducera nya Big Data affärsintelligence tekniker i 4 sektorer av Telecom Business (Marketing/Sales, Network Operation, Financial Operation och Customer Relation Management). Studenter kommer att introduceras till att följa:

Introduktion till Big Data-vad är 4Vs (volym, hastighet, variation och sannolikhet) i Big Data- Generation, utvinning och hantering från Telco perspektiv Hur Big Data analytik skiljer sig från arvdata analytik In-house motivering av Big Data -Telco perspektiv Introduktion till Hadoop Ecosystem- bekantskap med alla Hadoop verktyg som Hive, Pig, SPARC –när och hur de används för att lösa Big Data problem Hur Big Data extraheras för analys för analysverktyg-hur Business Analysis’s kan minska sina smärtspunkter av insamling och analys av data genom integrerad Hadoop dashboardmetod Grundläggande introduktion av Insight-analys, visualiseringsanalys och prediktiv analys för Telco Customer Churn analytics och Big Data-how Big Data analytics kan minska kundchurn och kund missnöje i Telco-case studier Analys av nätverksfel och servicefel från nätverksmetadata och IPDR Finansiell analys - bedrägeri, vassage och ROI-bedömning från försäljning och operativa data Kundens förvärvsproblem-Targetmarknadsföring, kundsegmentering och cross-sales från försäljningsdata Introduktion och sammanfattning av alla Big Data analytiska produkter och var de passar i Telco analytiska utrymme Slutsats-hur man tar steg för steg tillvägagångssätt för att introducera Big Data Business Intelligence i din organisation

Målgrupp

Nätverksoperationer, finansiella chefer, CRM-chefer och topp IT-chefer i Telco CIO-kontoret. Business Analytiker i Telco CFO kontorsledare/analytiker Operativa chefer QA ledare

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.

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 .

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 .

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

Framsteg inom teknik och den ökande mängden information förvandlar hur brottsbekämpning bedrivs. Big Data utmaningar är nästan lika avskräckande som Big Data : s löfte. Att lagra data effektivt är en av dessa utmaningar; att effektivt analysera det är en annan. I denna instruktörsledda, live-utbildning, kommer deltagarna att lära sig tankesättet att närma sig Big Data teknologier, utvärdera deras påverkan på befintliga processer och policyer och implementera dessa tekniker i syfte att identifiera brottslig verksamhet och förebygga brottslighet. Fallstudier från brottsbekämpande organisationer runt om i världen kommer att undersökas för att få insikter om deras antagande strategier, utmaningar och resultat. I slutet av denna träning kommer deltagarna att kunna:

• Kombinera Big Data teknik med traditionella datainsamlingsprocesser för att sammanställa en berättelse under en utredning
• Implementera industriella stordatalagrings- och behandlingslösningar för dataanalys
• Förbered ett förslag för antagande av de mest adekvata verktygen och processerna för att möjliggöra en datadriven strategi för brottsutredning

Publik

• Juridiska verkställighetsspecialister med teknisk bakgrund

Kursformat

• Delföreläsning, delvis diskussion, övningar och tung praktisk övning

Denna klassbaserad träning kommer att innehålla presentationer och datorbaserade exempel och fallstudieövningar att genomföra.

RapidMiner är en open source datavetenskaplig mjukvaruplattform för snabb applikationsprototyp och utveckling. Den innehåller en integrerad miljö för dataförberedelser, maskininlärning, djup inlärning, textbrytning och prediktiv analys. I denna instruktörsledda, liveträning, kommer deltagarna att lära sig att använda RapidMiner Studio för RapidMiner , maskininlärning och förutsägbar modellering av modeller. I slutet av denna träning kommer deltagarna att kunna:

• Installera och konfigurera RapidMiner
• Förbered och visualisera data med RapidMiner
• Validera modeller för maskininlärning
• Mashup-data och skapa prediktiva modeller
• Operationalisera prediktiv analys inom en affärsprocess
• Felsöka och optimera RapidMiner

Publik

• Datavetare
• ingenjörer
• utvecklare

Kursformat

• Delföreläsning, delvis diskussion, övningar och tung praktisk övning

Notera

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

H2O är en öppen källkod prediktiv analysplattform. Det stödjer R, Python, Scala, Java och REST. Denna instruktörledda, live-utbildning (online eller online) riktar sig till tekniska personer som vill bygga maskininlärningsmodeller med hjälp av algoritmer som GLM, Deep Learning och Random Forests. Vid slutet av denna utbildning kommer deltagarna att kunna:

Installera och konfigurera H2O. Skapa maskininlärningsmodeller med hjälp av olika populära algoritmer. Utvärdera modeller baserat på typ av data och affärskrav.

Format för kursen

Interaktiv föreläsning och diskussion. Många övningar och övningar. Hand-on implementering i en live-lab miljö.

Kursanpassningsalternativ

För att begära en anpassad utbildning för denna kurs, vänligen kontakta oss för att arrangera. För att lära dig mer om H2O, vänligen besök: https://www.h2o.ai/

DataRobot är en maskininlärningsplattform som effektiviserar byggandet och implementeringen av prediktiva modeller. DataRobot accelererar prediktiv analys och hjälper företag att fatta smarta beslut. Denna instruktörledda, live-utbildning (online eller on-site) riktar sig till data forskare och dataanalytiker som vill automatisera, utvärdera och hantera prediktiva modeller med hjälp av DataRobot's maskininlärningskapacitet. Vid slutet av denna utbildning kommer deltagarna att kunna:

Ladda upp dataset i DataRobot för att analysera, utvärdera och kvalitetskontrolldata. Bygg och träna modeller för att identifiera viktiga variabler och uppfylla prognosmål. Tolka modeller för att skapa värdefulla insikter som är användbara i att fatta affärsbeslut. Övervaka och hantera modeller för att upprätthålla en optimerad prognosprestanda.

Format för kursen

Interaktiv föreläsning och diskussion. Många övningar och övningar. Hand-on implementering i en live-lab miljö.

Kursanpassningsalternativ

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