Курс за обучение по Introduction to R with Time Series Analysis

Това водено от инструктор обучение на живо в България (онлайн или на място) е насочено към разработчици на средно ниво, които желаят да създават приложения, задвижвани от AI, използвайки предсказуеми анализи и генеративни модели.

До края на това обучение участниците ще могат:

• Разберете основите на предсказуемия AI и генеративните модели.
• Използвайте задвижвани от AI инструменти за предсказуемо кодиране, прогнозиране и автоматизация.
• Внедрете LLM (модели на големи езици) и трансформатори за генериране на текст и код.
• Прилагайте прогнозиране на времеви серии и базирани на AI препоръки.
• Разработване и фина настройка на AI модели за реални приложения.
• Оценете етичните съображения и най-добрите практики при внедряването на AI.

Това водено от инструктор обучение на живо в България (онлайн или на място) е насочено към ИТ професионалисти на ниво начинаещи, които искат да разберат основите на Predictive AI.

До края на това обучение участниците ще могат:

• Разберете основните концепции на Predictive AI и неговите приложения.
• Събирайте, почиствайте и обработвайте предварително данни за прогнозен анализ.
• Изследвайте и визуализирайте данни, за да разкриете прозрения.
• Изградете основни статистически модели, за да правите прогнози.
• Оценете ефективността на прогнозните модели.
• Приложете концепции за предсказуем AI към сценарии от реалния свят.

Това водено от инструктор обучение на живо в България (онлайн или на място) е насочено към професионалисти на средно ниво DevOps, които желаят да интегрират предсказуем AI в своите DevOps практики.

До края на това обучение участниците ще могат:

• Внедрете модели за предсказуем анализ, за да прогнозирате и разрешите предизвикателства в DevOps етапа.
• Използвайте управлявани от AI инструменти за подобрено наблюдение и операции.
• Прилагайте техники за машинно обучение, за да подобрите работните процеси за доставка на софтуер.
• Проектирайте AI стратегии за проактивно разрешаване на проблеми и оптимизиране.
• Навигирайте в етичните съображения за използване на AI в DevOps.

Това водено от инструктор обучение на живо в България (онлайн или на място) е насочено към всеки, който желае да научи и овладее основите на иконометричния анализ и моделиране.

До края на това обучение участниците ще могат:

• Научете и разберете основите на иконометрията.
• Използвайте Eviews и симулатори на риск.

Това водено от инструктор обучение на живо (онлайн или на място) е насочено към специалисти по човешки ресурси, които желаят да използват аналитични методи за подобряване на организационната ефективност. Този курс обхваща качествени, както и количествени, емпирични и статистически подходи.

Формат на курса

• Интерактивна лекция и дискусия.
• Много упражнения и практика.

Опции за персонализиране на курса

• За да поискате персонализирано обучение за този курс, моля свържете се с нас, за да уговорим.

Това водено от инструктор обучение на живо в България (онлайн или на място) е насочено към професионалисти от начинаещи до средно ниво, които желаят да извършват статистически анализи с помощта на SPSS, за да интерпретират данните точно, да изпълняват сложни статистически тестове и да генерират значими прозрения.

До края на това обучение участниците ще могат:

• Навигирайте в интерфейса на SPSS и управлявайте ефективно масивите от данни.
• Извършвайте описателни и инференциални статистически анализи.
• Провеждане на t-тестове, ANOVA, MANOVA, регресионни и корелационни анализи.
• Прилагайте непараметрични тестове, анализ на главните компоненти и факторен анализ за разширена интерпретация на данни.

Това водено от инструктор обучение на живо (онлайн или на място) е насочено към специалисти по човешки ресурси и специалисти по набиране на персонал, които желаят да използват аналитични методи за подобряване на организационната ефективност. Този курс обхваща качествени, както и количествени, емпирични и статистически подходи.

Формат на курса

• Интерактивна лекция и дискусия.
• Много упражнения и практика.

Опции за персонализиране на курса

• За да поискате персонализирано обучение за този курс, моля свържете се с нас, за да уговорим.

Това водено от инструктор обучение на живо в България (онлайн или на място) е насочено към анализатори на данни на средно ниво и бизнес професионалисти, които желаят да извършват прогнозиране на времеви редове и да автоматизират работните процеси за анализ на данни с помощта на R.

До края на това обучение участниците ще могат:

• Разберете основите на техниките за прогнозиране в R.
• Приложете експоненциално изглаждане и ARIMA модели за анализ на времеви редове.
• Използвайте пакета „прогноза“, за да генерирате точни модели за прогнозиране.
• Автоматизирайте работните процеси за прогнозиране за бизнес и изследователски приложения.

Публика

Този курс е създаден за анализатори, прогнозисти, които искат да въведат или подобрят прогнозирането, което може да бъде свързано с прогнозиране на продажбите, икономическо прогнозиране, технологично прогнозиране, управление на веригата за доставки и прогнозиране на търсенето или предлагането.

Описание

Този курс води делегатите през серия от методологии, рамки и алгоритми, които са полезни при избора как да се предскаже бъдещето въз основа на исторически данни.

Той използва стандартни инструменти като Microsoft Excel или някои програми с отворен код (по-специално R project).

Принципите, включени в този курс, могат да бъдат приложени от всеки софтуер (напр. SAS, SPSS, Statistica, MINITAB ...)

Tidyverse е колекция от многофункционални R пакети за почистване, обработка, моделиране и визуализиране на данни. Някои от включените пакети са: ggplot2, dplyr, tidyr, readr, purrr и tibble.

В това водено от инструктор обучение на живо участниците ще се научат как да манипулират и визуализират данни с помощта на инструментите, включени в Tidyverse.

До края на това обучение участниците ще могат:

Извършвайте анализ на данни и създавайте привлекателни визуализации Направете полезни заключения от различни набори от примерни данни Филтрирайте, сортирайте и обобщете данни, за да отговорите на проучвателни въпроси Превърнете обработените данни в информативни линейни диаграми, лентови диаграми, хистограми Импортирайте и филтрирайте данни от различни източници на данни, включително [0 ], CSV и SPSS файлове

Публика

Начинаещи в езика R. Начинаещи в анализа на данни и визуализацията на данни

Формат на курса

Част лекция, част дискусия, упражнения и тежка практическа практика

Преглед

Communication доставчиците на услуги (CSP) се сблъскват с натиск, за да намалят разходите и да максимизират средния доход на потребител (ARPU), като същевременно осигуряват отличен клиентски опит, но обемите на данните продължават да растат. Глобален мобилен трафик на данни ще расте с комбиниран годишен темп на растеж (CAGR) от 78% до 2016 г., достигайки 10,8 екзабит на месец.

Междувременно CSPs генерират големи обеми данни, включително записи за подробности за обаждания (CDR), данни за мрежата и данни за клиентите. Компаниите, които напълно експлоатират тези данни, получават конкурентен ръб. Според неотдавнашно проучване на The Economist Intelligence Unit, компаниите, които използват вземане на решения, насочени към данни, получават 5-6% увеличение на производителността. Въпреки това 53% от компаниите използват само половината от ценните си данни, а една четвърт от анкетираните отбелязват, че огромни количества полезни данни са пропуснати. Обемът на данните е толкова висок, че ръчното анализиране е невъзможно и повечето софтуерни системи могат да се запазят, което води до пренебрегване или пренебрегване на ценни данни.

С Big Data & Analytics’ високоскоростен, скалиращ софтуер за големи данни, CSPs могат да минат всичките си данни за по-добро вземане на решения в по-малко време. Различни Big Data продукти и техники осигуряват крайно-на-крайната софтуерна платформа за събиране, подготовка, анализ и представяне на увид от големите данни. Областите на приложенията включват мониторинг на мрежовата ефективност, откриване на измами, откриване на клиентите и анализ на кредитния риск. Big Data & Продукти за анализ мащаб за обработка на терабити от данни, но изпълнението на такива инструменти изисква нов вид на база данни на облака система като Hadoop или масивен мащаб паралелен компютър процесор ( KPU и т.н.)

Този курс работи върху Big Data BI за Telco обхваща всички възникващи нови области, в които CSP инвестират за увеличаване на производителността и отваряне на нов бизнес поток на приходи. Курсът ще осигури пълен 360 градуса поглед върху Big Data BI в Telco, така че вземащите решения и мениджърите могат да имат много широк и цялостен преглед на възможностите на Big Data BI в Telco за производителност и печалби.

Цели на курса

Основната цел на курса е да се въведат нови Big Data бизнес интелигентни техники в 4 сектори на Telecom Business (Marketing / продажби, мрежови операции, финансови операции и взаимоотношения с клиентите Management). Студентите ще бъдат поканени да следват:

• Въведение в Big Data-което е 4Vs (обем, скорост, разнообразие и вертикалност) в Big Data- Генерация, екстракция и управление от перспектива на Telco
• Как Big Data анализът се различава от наследствения анализ на данните
• Вътрешно оправдание на Big Data -Telco перспектива
• Въведение в Hadoop Екосистема- запознаване с всички Hadoop инструменти като Hive, Pig, SPARC –кога и как те се използват за решаване на проблема Big Data
• Как Big Data е извлечен за анализ за аналитичен инструмент-как Business Analysis’s могат да намалят техните точки на болка на събиране и анализ на данни чрез интегриран Hadoop подход на таблата
• Основно въведение в анализа на Insight, анализа на визуализацията и прогнозната анализа за Telco
• Анализът на клиента и Big Data-как Big Data анализът могат да намалят недоволството на клиента и недоволството на клиента в изследванията на Telco-каса
• Анализ на мрежови неуспехи и сервизни неуспехи от мрежови метаданни и IPDR
• Финансов анализ - измама, измама и оценка на ROI от продажбите и оперативните данни
• Проблеми с закупуването на клиенти-Целена маркетинг, сегментация на клиентите и кръстопродажба от данни за продажбите
• Въведение и обобщение на всички Big Data аналитични продукти и къде се вписват в аналитичното пространство на Telco
• Заключение-как да се вземе стъпка по стъпка подход за въвеждане Big Data Business Intelligence в организацията си

Целенасочена аудитория

• Операция на мрежата, финансови мениджъри, CRM мениджъри и топ ИТ мениджъри в офиса на Telco CIO.
• Business Аналитикуващи в Telco
• Мениджъри / Аналитици на CFO
• Оперативни мениджъри
• КА мениджъри

Напредъкът в технологиите и нарастващото количество информация променят начина, по който се провежда правоприлагането. Предизвикателствата, които поставя Big Data, са почти толкова плашещи, колкото обещанието на Big Data. Ефективното съхраняване на данни е едно от тези предизвикателства; ефективното му анализиране е друго.

В това обучение на живо, ръководено от инструктор, участниците ще научат нагласата, с която да подходят към Big Data технологиите, да оценят тяхното въздействие върху съществуващите процеси и политики и да внедрят тези технологии с цел идентифициране на престъпна дейност и предотвратяване на престъпления. Ще бъдат разгледани казуси от правоприлагащи организации по целия свят, за да се получи представа за техните подходи за осиновяване, предизвикателства и резултати.

До края на това обучение участниците ще могат:

Комбинирайте Big Data технология с традиционни процеси за събиране на данни, за да сглобите една история по време на разследване Внедрете индустриални решения за съхранение и обработка на големи данни за анализ на данни Подгответе предложение за приемане на най-адекватните инструменти и процеси за разрешаване на подход, управляван от данни криминално разследване

Публика

Специалисти по правоприлагане с технически опит

Формат на курса

Част лекция, част дискусия, упражнения и тежка практическа практика

Публика

Ако се опитвате да разберете смисъла на данните, до които имате достъп, или искате да анализирате неструктурирани данни, налични в мрежата (като Twitter, Linked in и т.н.), този курс е за вас.

Той е насочен най-вече към вземащите решения и хората, които трябва да изберат кои данни си струва да се събират и кои да се анализират.

Не е насочен към хората, които конфигурират решението, но тези хора ще се възползват от общата картина.

Режим на доставка

По време на курса на делегатите ще бъдат представени работещи примери за предимно технологии с отворен код.

Кратки лекции ще бъдат последвани от презентации и прости упражнения от участниците

Използвано съдържание и софтуер

Целият използван софтуер се актуализира при всяко провеждане на курса, така че проверяваме възможно най-новите версии.

Той обхваща процеса от получаване, форматиране, обработка и анализ на данните, за да обясни как да автоматизирате процеса на вземане на решения с машинно обучение.

Това водено от инструктор обучение на живо в България (онлайн или на място) е насочено към специалисти по данни и анализатори на данни, които желаят да автоматизират, оценяват и управляват прогнозни модели, използвайки възможностите за машинно обучение на DataRobot.

До края на това обучение участниците ще могат:

• Заредете набори от данни в DataRobot, за да анализирате, оцените и проверите качеството на данните.
• Изградете и обучете модели за идентифициране на важни променливи и постигане на целите за прогнозиране.
• Интерпретирайте модели, за да създадете ценни прозрения, които са полезни при вземането на бизнес решения.
• Наблюдавайте и управлявайте модели, за да поддържате оптимизирана производителност на прогнозиране.

Прогностичният анализ е процес на използване на анализ на данни за правене на прогнози за бъдещето. Този процес използва данни заедно с техники за извличане на данни, статистика и машинно обучение, за да създаде прогнозен модел за прогнозиране на бъдещи събития.

В това обучение на живо, водено от инструктор, участниците ще се научат как да използват Matlab за изграждане на предсказуеми модели и да ги прилагат към големи набори от примерни данни, за да предскажат бъдещи събития въз основа на данните.

До края на това обучение участниците ще могат:

Създавайте прогнозни модели за анализиране на модели в исторически и транзакционни данни Използвайте прогнозно моделиране за идентифициране на рискове и възможности Създавайте математически модели, които улавят важни тенденции Използвайте данни от устройства и бизнес системи, за да намалите отпадъците, да спестите време или да намалите разходите

Публика

Разработчици Инженери Експерти в областта

Формат на курса

Част лекция, част дискусия, упражнения и тежка практическа практика