Introduction to R with Time Series Analysis Schulung

Diese von einem Trainer geleitete Live-Schulung in Schweiz (online oder vor Ort) richtet sich an Entwickler auf mittlerem Niveau, die KI-gestützte Anwendungen mit Hilfe von prädiktiven Analysen und generativen Modellen erstellen möchten.

Am Ende dieser Schulung werden die Teilnehmer in der Lage sein:

• die Grundlagen von prädiktiver KI und generativen Modellen zu verstehen.
• KI-gestützte Tools für prädiktive Kodierung, Vorhersage und Automatisierung zu nutzen.
• LLMs (Large Language Models) und Transformatoren für die Text- und Codegenerierung zu implementieren.
• Anwendung von Zeitreihenprognosen und KI-basierten Empfehlungen.
• Entwicklung und Feinabstimmung von KI-Modellen für reale Anwendungen.
• Bewertung ethischer Überlegungen und bewährter Praktiken beim Einsatz von KI.

Diese von einem Trainer geleitete Live-Schulung in Schweiz (online oder vor Ort) richtet sich an IT-Anfänger, die die Grundlagen der prädiktiven KI kennenlernen möchten.

Am Ende dieser Schulung werden die Teilnehmer in der Lage sein:

• Die Kernkonzepte von Predictive AI und ihre Anwendungen zu verstehen.
• Daten für die prädiktive Analyse sammeln, bereinigen und vorverarbeiten.
• Daten zu erforschen und zu visualisieren, um Erkenntnisse zu gewinnen.
• Grundlegende statistische Modelle zu erstellen, um Vorhersagen zu treffen.
• Bewertung der Leistung von Vorhersagemodellen.
• Anwendung von Predictive AI-Konzepten auf reale Szenarien.

Diese von einem Trainer geleitete Live-Schulung in Schweiz (online oder vor Ort) richtet sich an fortgeschrittene DevOps-Fachleute, die prädiktive KI in ihre DevOps-Praxis integrieren möchten.

Am Ende dieser Schulung werden die Teilnehmer in der Lage sein:

• Predictive-Analytics-Modelle zur Vorhersage und Lösung von Herausforderungen in der DevOps-Pipeline zu implementieren.
• KI-gesteuerte Tools für eine verbesserte Überwachung und den Betrieb zu nutzen.
• Techniken des maschinellen Lernens anwenden, um die Arbeitsabläufe bei der Softwarebereitstellung zu verbessern.
• Entwurf von KI-Strategien für die proaktive Problemlösung und Optimierung.
• Sich mit den ethischen Aspekten des Einsatzes von KI in DevOps auseinandersetzen.

Diese von einem Ausbilder geleitete Live-Schulung (online oder vor Ort) richtet sich an alle, die die Grundlagen der ökonometrischen Analyse und Modellierung erlernen und beherrschen möchten.

Am Ende dieser Schulung werden die Teilnehmer in der Lage sein:

• Erlernen und Verstehen der Grundlagen der Ökonometrie.
• Eviews und Risikosimulatoren nutzen.

Diese von einem Ausbilder geleitete Live-Schulung (online oder vor Ort) richtet sich an Personalverantwortliche, die analytische Methoden zur Verbesserung der Unternehmensleistung einsetzen möchten. Dieser Kurs deckt sowohl qualitative als auch quantitative, empirische und statistische Ansätze ab.

Format des Kurses

• Interaktive Vorlesung und Diskussion.
• Viele Übungen und Praxis.

Optionen zur Kursanpassung

• Wenn Sie eine maßgeschneiderte Schulung für diesen Kurs wünschen, nehmen Sie bitte Kontakt mit uns auf, um dies zu vereinbaren.

Diese von einem Kursleiter geleitete Live-Schulung in Schweiz (online oder vor Ort) richtet sich an Anfänger und Fortgeschrittene, die statistische Analysen mit SPSS durchführen möchten, um Daten genau zu interpretieren, komplexe statistische Tests durchzuführen und aussagekräftige Erkenntnisse zu gewinnen.

Am Ende dieses Kurses werden die Teilnehmer in der Lage sein:

• Die SPSS-Oberfläche zu navigieren und Datensätze effizient zu verwalten.
• Deskriptive und inferentielle statistische Analysen durchzuführen.
• t-Tests, ANOVA, MANOVA, Regressions- und Korrelationsanalysen durchzuführen.
• Nicht-parametrische Tests, Hauptkomponentenanalyse und Faktorenanalyse zur erweiterten Dateninterpretation anzuwenden.

Diese von einem Ausbilder geleitete Live-Schulung (online oder vor Ort) richtet sich an Personalverantwortliche und Rekrutierungsspezialisten, die analytische Methoden zur Verbesserung der Unternehmensleistung einsetzen möchten. Dieser Kurs deckt sowohl qualitative als auch quantitative, empirische und statistische Ansätze ab.

Format des Kurses

• Interaktive Vorlesung und Diskussion.
• Viele Übungen und Praxis.

Optionen zur Kursanpassung

• Wenn Sie eine maßgeschneiderte Schulung für diesen Kurs wünschen, nehmen Sie bitte Kontakt mit uns auf, um dies zu vereinbaren.

Diese Live-Schulung in Schweiz (online oder vor Ort) richtet sich an fortgeschrittene Datenanalysten und Geschäftsleute, die Zeitreihenprognosen erstellen und Datenanalyse-Workflows mit R automatisieren möchten.

Am Ende dieser Schulung werden die Teilnehmer in der Lage sein:

• Die Grundlagen der Prognosetechniken in R zu verstehen.
• Exponentielle Glättung und ARIMA-Modelle für die Zeitreihenanalyse anwenden.
• das Paket "forecast" zur Erstellung genauer Prognosemodelle zu nutzen.
• Prognose-Workflows für Geschäfts- und Forschungsanwendungen zu automatisieren.

Zielgruppe

Dieser Kurs richtet sich an Analysten und Prognostiker, die Prognosen einführen oder verbessern wollen, z. B. in den Bereichen Absatzprognose, Wirtschaftsprognose, Technologieprognose, Lieferkettenmanagement und Nachfrage- oder Angebotsprognose.

Beschreibung

Dieser Kurs führt die Teilnehmer durch eine Reihe von Methoden, Rahmenwerken und Algorithmen, die bei der Entscheidung, wie die Zukunft auf der Grundlage historischer Daten vorhergesagt werden kann, nützlich sind.

Es werden Standardwerkzeuge wie Microsoft Excel oder einige Open-Source-Programme (insbesondere das R-Projekt) verwendet.

Die in diesem Kurs behandelten Prinzipien können mit jeder Software implementiert werden (z.B. SAS, SPSS, Statistica, MINITAB ...)

Das Tidyverse ist eine Sammlung vielseitiger R-Pakete zum Reinigen, Verarbeiten, Modellieren und Visualisieren von Daten. Einige der enthaltenen Pakete sind: ggplot2, dplyr, tidyr, readr, purrr und tibble.

In diesem von Lehrern geleiteten Live-Training lernen die Teilnehmer, wie sie Daten mit den im Tidyverse enthaltenen Tools Tidyverse und visualisieren.

Am Ende dieser Schulung können die Teilnehmer:

• Führen Sie eine Datenanalyse durch und erstellen Sie ansprechende Visualisierungen
• Ziehen Sie nützliche Schlussfolgerungen aus verschiedenen Datensätzen von Beispieldaten
• Filtern, sortieren und fassen Sie Daten zusammen, um Erkundungsfragen zu beantworten
• Wandeln Sie verarbeitete Daten in informative Liniendiagramme, Balkendiagramme und Histogramme um
• Importieren und filtern Sie Daten aus verschiedenen Datenquellen, einschließlich Excel , CSV- und SPSS-Dateien

Publikum

• Anfänger in die R-Sprache
• Einsteiger in die Datenanalyse und Datenvisualisierung

Format des Kurses

• Teilvorlesung, Teildiskussion, Übungen und viel praktisches Üben

Überblick

Communications Service Provider (CSP) stehen unter Druck, um die Kosten zu senken und das durchschnittliche Einkommen pro Benutzer (ARPU) zu maximieren, während eine ausgezeichnete Kundenerfahrung gewährleistet wird, aber Datenvolumen weiter wachsen. Der weltweite mobile Datenverkehr wird bei einer kombinierten jährlichen Wachstumsrate (CAGR) von 78 Prozent bis 2016 auf 10,8 exabytes pro Monat wachsen.

Währenddessen generieren CSPs große Datenvolumen, einschließlich Call Details Records (CDR), Netzwerkdaten und Kundendaten. Unternehmen, die diese Daten vollumfänglich nutzen, gewinnen einen wettbewerbsfähigen Rand. Laut einer jüngsten Umfrage der The Economist Intelligence Unit genießen Unternehmen, die Datenorientierte Entscheidungsfindung nutzen, eine Produktivitätserhöhung von 5-6%. Doch 53% der Unternehmen nutzen nur die Hälfte ihrer wertvollen Daten, und ein Viertel der Befragten bemerkte, dass große Mengen nützlicher Daten unvergesslich sind. Die Datenvolume sind so hoch, dass manuelle Analyse unmöglich ist, und die meisten Legacy-Software-Systeme können nicht aufrechterhalten, was zu wertvollen Daten führt, die abgelehnt oder ignoriert werden.

Mit Big Data & Analytics’ High-Speed, scalable Big Data-Software können CSPs alle ihre Daten für bessere Entscheidungsfindung in weniger Zeit minieren. Verschiedene Big Data Produkte und Techniken bieten eine End-to-End-Software-Plattform für die Sammlung, Vorbereitung, Analyse und Präsentation von Einsichten aus großen Daten. Anwendungsbereiche umfassen Netzwerkleistungsüberwachung, Betrugdetektion, Kundenschurndetektion und Kreditrisikoanalyse. Big Data & Analytics-Produkte schaal, um Terabytes von Daten zu verarbeiten, aber die Implementierung solcher Tools erfordert eine neue Art von Cloud-basiertes Datenbank-System wie Hadoop oder massive schaal parallele Computing-Prozessor (KPU usw.)

Dieser Kurs arbeitet auf Big Data BI für Telco umfasst alle aufstrebenden neuen Bereiche, in denen CSPs für Produktivitätsgewinnung und die Eröffnung neuer Geschäftsausgabenströme investieren. Der Kurs bietet eine vollständige 360 Grad Überblick Big Data BI in Telco, so dass Entscheidungsträger und Manager eine sehr breite und umfassende Überblick über die Möglichkeiten Big Data BI in Telco für Produktivität und Einkommensgewinnung haben können.

Kursziele

Das Hauptziel des Kurses ist es, neue Big Data Business Intelligence-Techniken in 4 Sektoren Telecom Business (Marketing/Sales, Network Operation, Financial Operation und Customer Relation Management) einzuführen. Die Studierenden werden eingeführt, um zu folgen:

• Einführung zu Big Data-was ist 4Vs (Volumen, Geschwindigkeit, Vielfalt und Wahrscheinlichkeit) in Big Data- Generation, Extraction und Management aus Telco Perspektive
• Wie Big Data Analytik unterscheidet sich von Erbe-Datenanalytik
• In-house Begründung von Big Data -Telco Perspektive
• Einführung in Hadoop Ökosystem- Bekanntschaft mit allen Hadoop Tools wie Hive, Pig, SPARC –Wenn und wie sie verwendet werden, um das Problem zu lösen Big Data
• Wie Big Data zur Analyse für Analyse-Tool-Wie Business Analysis’s können ihre Schmerzpunkte der Sammlung und Analyse von Daten durch integrierte Hadoop Dashboard-Ansatz reduzieren
• Grundlegende Einführung in Insight-Analysen, Visualisierungsanalysen und Predictive-Analysen für Telco
• Customer Churn-Analytics und Big Data-how Big Data-Analytics können Customer Churn und Kundenunzufriedenheit in Telco-Case-Studien reduzieren
• Netzwerkfehler- und Servicefehleranalyse aus Netzwerkmetadata und IPDR
• Finanzanalyse - Betrug, Wastage und ROI-Schätzung aus Verkaufs- und Betriebsdaten
• Kundenaufnahme-Problem-Zielmarketing, Kundensegmentation und Cross-Sales von Verkaufsdaten
• Einführung und Zusammenfassung aller Big Data analytischen Produkte und wo sie in den analytischen Raum von Telco passen
• Schlussfolgerung - wie man Schritt für Schritt einen Ansatz zur Einführung Big Data Business Intelligence in Ihre Organisation einnehmen kann

Zielgruppe

• Netzwerkverkehr, Finanzmanager, CRM-Manager und Top-IT-Manager im Telco CIO-Büro.
• Business Analytiker in Telco
• CFO Büro-Manager / Analysten
• Operationsmanager
• QA Manager

Der technologische Fortschritt und die zunehmende Menge an Informationen verändern die Art und Weise, wie Strafverfolgungsmaßnahmen durchgeführt werden. Die Herausforderungen, die Big Data bringt, sind fast so gewaltig wie das Versprechen von Big Data . Effizientes Speichern von Daten ist eine dieser Herausforderungen. Effektiv zu analysieren ist eine andere.

In diesem von Lehrern geleiteten Live-Training lernen die Teilnehmer, wie sie mit Big Data Technologien umgehen, ihre Auswirkungen auf vorhandene Prozesse und Richtlinien bewerten und diese Technologien implementieren können, um kriminelle Aktivitäten zu identifizieren und Kriminalität zu verhindern. Fallstudien von Strafverfolgungsbehörden auf der ganzen Welt werden untersucht, um Einblicke in ihre Ansätze, Herausforderungen und Ergebnisse bei der Adoption zu erhalten.

Am Ende dieser Schulung können die Teilnehmer:

• Kombinieren Sie die Big Data Technologie mit herkömmlichen Datenerfassungsprozessen, um eine Story während einer Untersuchung zusammenzustellen
• Implementieren Sie industrielle Big Data Storage- und Verarbeitungslösungen für die Datenanalyse
• Erarbeitung eines Vorschlags für die Annahme der am besten geeigneten Instrumente und Verfahren zur Ermöglichung eines datengestützten Ansatzes für strafrechtliche Ermittlungen

Publikum

• Strafverfolgungsspezialisten mit technischem Hintergrund

Format des Kurses

• Teilvorlesung, Teildiskussion, Übungen und viel praktisches Üben

Publikum

Wenn Sie versuchen, aus den Daten, auf die Sie Zugriff haben, einen Sinn zu machen, oder wenn Sie unstrukturierte Daten analysieren möchten, die im Internet verfügbar sind (z. B. Twitter, Linked in usw.), ist dieser Kurs für Sie.

Es richtet sich hauptsächlich an Entscheidungsträger und Personen, die entscheiden müssen, welche Daten gesammelt und welche analysiert werden sollten.

Es richtet sich nicht an Personen, die die Lösung konfigurieren. Diese Personen werden jedoch vom Gesamtüberblick profitieren.

Lieferungsmodus

Während des Kurses werden den Teilnehmern Arbeitsbeispiele von meist Open Source-Technologien vorgestellt.

Auf kurze Vorträge folgen Präsentationen und einfache Übungen der Teilnehmer

Inhalt und verwendete Software

Die gesamte verwendete Software wird jedes Mal aktualisiert, wenn der Kurs ausgeführt wird. Wir überprüfen daher die neuesten Versionen.

Es umfasst den Prozess vom Abrufen, Formatieren, Verarbeiten und Analysieren der Daten, um zu erklären, wie der Entscheidungsprozess mit maschinellem Lernen automatisiert werden kann.

Diese von einem Trainer geleitete Live-Schulung in Schweiz (online oder vor Ort) richtet sich an Datenwissenschaftler und Datenanalysten, die Vorhersagemodelle mit den Funktionen des maschinellen Lernens von DataRobot automatisieren, bewerten und verwalten möchten.

Am Ende dieser Schulung werden die Teilnehmer in der Lage sein,:

• Datensätze in DataRobot zu laden, um Daten zu analysieren, zu bewerten und ihre Qualität zu prüfen.
• Modelle erstellen und trainieren, um wichtige Variablen zu identifizieren und Vorhersageziele zu erreichen.
• Modelle zu interpretieren, um wertvolle Erkenntnisse zu gewinnen, die für Geschäftsentscheidungen nützlich sind.
• Modelle zu überwachen und zu verwalten, um eine optimierte Vorhersageleistung zu erhalten.