Predictive Analytics Training in Αθήνα

Αυτή η ζωντανή εκπαίδευση υπό την καθοδήγηση εκπαιδευτών στο Αθήνα (διαδικτυακό ή επιτόπου) απευθύνεται σε προγραμματιστές μεσαίου επιπέδου που επιθυμούν να δημιουργήσουν εφαρμογές με τεχνητή νοημοσύνη χρησιμοποιώντας προγνωστικά αναλυτικά στοιχεία και μοντέλα παραγωγής. Με το τέλος αυτής της εκπαίδευσης, οι συμμετέχοντες θα είναι σε θέση:

• Κατανοήστε τις βασικές αρχές της προγνωστικής τεχνητής νοημοσύνης και των μοντέλων παραγωγής.
• Χρησιμοποιήστε εργαλεία με τεχνητή νοημοσύνη για προγνωστική κωδικοποίηση, πρόβλεψη και αυτοματισμό.
• Εφαρμόστε LLMs (Large Language Models) και μετασχηματιστές για δημιουργία κειμένου και κώδικα.
• Εφαρμόστε προβλέψεις χρονοσειρών και συστάσεις που βασίζονται σε AI.
• Αναπτύξτε και βελτιστοποιήστε μοντέλα AI για εφαρμογές πραγματικού κόσμου.
• Αξιολογήστε τους ηθικούς παράγοντες και τις βέλτιστες πρακτικές στην ανάπτυξη της τεχνητής νοημοσύνης.

Αυτή η ζωντανή εκπαίδευση υπό την καθοδήγηση εκπαιδευτών στο Αθήνα (διαδικτυακή ή επιτόπου) απευθύνεται σε αρχάριους επαγγελματίες πληροφορικής που επιθυμούν να κατανοήσουν τις βασικές αρχές του Predictive AI. Με το τέλος αυτής της εκπαίδευσης, οι συμμετέχοντες θα είναι σε θέση:

• Κατανοήστε τις βασικές έννοιες του Predictive AI και των εφαρμογών του.
• Συλλέξτε, καθαρίστε και προεπεξεργαστείτε δεδομένα για προγνωστική ανάλυση.
• Εξερευνήστε και οπτικοποιήστε δεδομένα για να ανακαλύψετε πληροφορίες.
• Δημιουργήστε βασικά στατιστικά μοντέλα για να κάνετε προβλέψεις.
• Αξιολογήστε την απόδοση των προγνωστικών μοντέλων.
• Εφαρμόστε έννοιες Predictive AI σε σενάρια πραγματικού κόσμου.

Αυτή η ζωντανή εκπαίδευση υπό την καθοδήγηση εκπαιδευτών στο Αθήνα (διαδικτυακό ή επιτόπου) απευθύνεται σε επαγγελματίες μεσαίου επιπέδου DevOps που επιθυμούν να ενσωματώσουν την προγνωστική τεχνητή νοημοσύνη στις DevOps πρακτικές τους. Μέχρι το τέλος αυτής της εκπαίδευσης, οι συμμετέχοντες θα είναι σε θέση:

• Εφαρμόστε μοντέλα πρόβλεψης ανάλυσης για την πρόβλεψη και την επίλυση προκλήσεων στη γραμμή DevOps.
• Χρησιμοποιήστε εργαλεία που βασίζονται σε AI για βελτιωμένη παρακολούθηση και λειτουργίες.
• Εφαρμόστε τεχνικές μηχανικής εκμάθησης για να βελτιώσετε τις ροές εργασίας παράδοσης λογισμικού.
• Σχεδιάστε στρατηγικές AI για προληπτική επίλυση προβλημάτων και βελτιστοποίηση.
• Περιηγηθείτε στα ηθικά ζητήματα της χρήσης τεχνητής νοημοσύνης στο DevOps.

Συνοπτική Οι πάροχοι υπηρεσιών (CSP) αντιμετωπίζουν πίεση για να μειώσουν το κόστος και να μεγιστοποιήσουν το μέσο εισόδημα ανά χρήστη (ARPU), διασφαλίζοντας παράλληλα μια εξαιρετική εμπειρία πελατών, αλλά οι όγκοι δεδομένων συνεχίζουν να αυξάνονται. Η παγκόσμια κυκλοφορία κινητών δεδομένων θα αυξηθεί με συνδεδεμένο ετήσιο ρυθμό ανάπτυξης (CAGR) 78 τοις εκατό έως το 2016, φτάνοντας τα 10,8 exabytes το μήνα. Εν τω μεταξύ, οι CSPs παράγουν μεγάλους όγκους δεδομένων, συμπεριλαμβανομένων των αρχείων λεπτομέρειων κλήσης (CDR), των δεδομένων δικτύου και των δεδομένων πελατών. Οι εταιρείες που εκμεταλλεύονται πλήρως αυτά τα δεδομένα κερδίζουν ένα ανταγωνιστικό όριο. Σύμφωνα με πρόσφατη έρευνα της Economist Intelligence Unit, οι εταιρείες που χρησιμοποιούν την λήψη αποφάσεων με βάση τα δεδομένα απολαμβάνουν αύξηση της παραγωγικότητας κατά 5-6%. Εντούτοις, το 53% των εταιρειών χρησιμοποιεί μόνο το ήμισυ των πολύτιμων δεδομένων τους και το ένα τέταρτο των ερωτηθέντων παρατήρησε ότι τεράστιες ποσότητες χρήσιμων δεδομένων δεν καταγράφονται. Οι όγκοι δεδομένων είναι τόσο υψηλοί που η χειροκίνητη ανάλυση είναι αδύνατη, και τα περισσότερα συστήματα λογισμικού κληρονομιάς δεν μπορούν να διατηρηθούν, οδηγώντας σε πολύτιμα δεδομένα που απορρίπτονται ή αγνοούνται. Με το Big Data & Analytics’ υψηλής ταχύτητας, κλιμακούμενο λογισμικό μεγάλων δεδομένων, οι CSPs μπορούν να εξορύξουν όλα τα δεδομένα τους για καλύτερη λήψη αποφάσεων σε μικρότερο χρονικό διάστημα. Διαφορετικά προϊόντα και τεχνικές παρέχουν μια τελική πλατφόρμα λογισμικού για τη συλλογή, την προετοιμασία, την ανάλυση και την παρουσίαση εντύπων από τα μεγάλα δεδομένα. Οι τομείς εφαρμογής περιλαμβάνουν παρακολούθηση της απόδοσης δικτύου, ανίχνευση απάτης, ανίχνευση πελατών και ανάλυση πιστωτικού κινδύνου. Big Data & Η κλίμακα των προϊόντων αναλύσεων για την επεξεργασία terabytes δεδομένων, αλλά η εφαρμογή τέτοιων εργαλείων απαιτεί ένα νέο είδος συστήματος βάσης δεδομένων σε σύννεφο, όπως Hadoop ή μαζική κλίμακα παράλληλος επεξεργαστής υπολογιστών (KPU κλπ.) Αυτό το μάθημα λειτουργεί στο Big Data BI για Telco καλύπτει όλες τις αναδυόμενες νέες περιοχές στις οποίες οι CSP επενδύουν για την αύξηση της παραγωγικότητας και το άνοιγμα νέων ροών εσόδων των επιχειρήσεων. Το μάθημα θα παρέχει μια πλήρη 360 βαθμούς όρασης Big Data BI στο Telco έτσι ώστε οι υπεύθυνοι λήψης αποφάσεων και οι διαχειριστές μπορούν να έχουν μια πολύ ευρεία και ολοκληρωμένη επισκόπηση των δυνατοτήτων Big Data BI στο Telco για την παραγωγικότητα και την απόκτηση εσόδων. Στόχοι διαδρομής Ο κύριος στόχος του μαθήματος είναι να εισαγάγει νέες Big Data τεχνικές επιχειρηματικής νοημοσύνης σε 4 τομείς Telecom Business (Marketing / πωλήσεις, λειτουργία δικτύου, χρηματοοικονομική λειτουργία και σχέσεις πελατών Management). Οι μαθητές θα εισαχθούν στο εξής:

• Εισαγωγή στο Big Data-τι είναι 4Vs (υπολογισμός, ταχύτητα, ποικιλία και βεβαιότητα) στο Big Data- Γενιά, εξόρυξη και διαχείριση από την προοπτική Telco
• Πώς Big Data η ανάλυση διαφέρει από την ανάλυση δεδομένων κληρονομιάς
• Εσωτερική αιτιολόγηση Big Data -Telco προοπτική
• Εισαγωγή στο Hadoop οικοσύστημα- εξοικειωμένοι με όλα τα Hadoop εργαλεία όπως Hive, Pig, SPARC – πότε και πώς χρησιμοποιούνται για την επίλυση Big Data προβλήματος
• Πώς Big Data εξάγεται για την ανάλυση για το εργαλείο ανάλυσης-όπως Business Analysis’s μπορεί να μειώσει τα σημεία πόνου τους από τη συλλογή και την ανάλυση των δεδομένων μέσω της ολοκληρωμένης Hadoop προσέγγισης dashboard
• Βασική εισαγωγή της ανάλυσης Insight, της ανάλυσης απεικόνισης και της προβλέψιμης ανάλυσης για το Telco
• Η ανάλυση πελατών και η Big Data-how Big Data ανάλυση μπορούν να μειώσουν την αμηχανία πελατών και την δυσαρέσκεια πελατών σε μελέτες Telco-case
• Ανάλυση αποτυχίας δικτύου και αποτυχίας υπηρεσιών από τα μετα-δεδομένα δικτύου και το IPDR
• Χρηματοοικονομική ανάλυση - απάτη, πλοήγηση και εκτίμηση ROI από πωλήσεις και επιχειρησιακά δεδομένα
• Προβλήματα αγοράς πελατών - Στόχος μάρκετινγκ, κατακερματισμός πελατών και διαμεσολάβηση από τα δεδομένα πωλήσεων
• Εισαγωγή και σύνοψη όλων των Big Data αναλυτικών προϊόντων και πού ταιριάζουν στον αναλυτικό χώρο Telco
• Συμπέρασμα-όπως να λάβετε βήμα προς βήμα προσέγγιση για να εισαγάγετε Big Data Business Intelligence στην οργάνωση σας

Στόχος κοινό

• Δραστηριότητες δικτύου, χρηματοοικονομικοί διευθυντές, διευθυντές CRM και κορυφαίοι διευθυντές IT στο γραφείο του Telco CIO.
• Business Αναλυτές στο Telco
• Διευθυντές γραφείων / αναλυτές CFO
• Οι επιχειρησιακοί διευθυντές
• ΔΗΜΟΣΙΟΓΡΑΦΟΙ

Σε αυτή τη ζωντανή εκπαίδευση στο Αθήνα, καθοδηγούμενη από εκπαιδευτές, οι συμμετέχοντες θα μάθουν τη νοοτροπία με την οποία θα προσεγγίζουν τις Big Data τεχνολογίες, θα αξιολογούν τον αντίκτυπό τους στις υπάρχουσες διαδικασίες και πολιτικές και θα εφαρμόζουν αυτές τις τεχνολογίες με σκοπό τον εντοπισμό εγκληματικών δραστηριοτήτων και την πρόληψη του εγκλήματος. Θα εξεταστούν περιπτωσιολογικές μελέτες από οργανισμούς επιβολής του νόμου σε όλο τον κόσμο για να αποκτηθούν πληροφορίες σχετικά με τις προσεγγίσεις υιοθέτησης, τις προκλήσεις και τα αποτελέσματά τους. Με το τέλος αυτής της εκπαίδευσης, οι συμμετέχοντες θα είναι σε θέση:

• Συνδυάστε την τεχνολογία Big Data με τις παραδοσιακές διαδικασίες συλλογής δεδομένων για να συνδυάσετε μια ιστορία κατά τη διάρκεια μιας έρευνας.
• Εφαρμόστε βιομηχανικές λύσεις αποθήκευσης και επεξεργασίας μεγάλων δεδομένων για ανάλυση δεδομένων.
• Προετοιμασία πρότασης για την υιοθέτηση των καταλληλότερων εργαλείων και διαδικασιών για να καταστεί δυνατή μια προσέγγιση βάσει δεδομένων για την ποινική έρευνα.

Κοινό Αν προσπαθήσετε να κατανοήσετε τα δεδομένα στα οποία έχετε πρόσβαση ή θέλετε να αναλύσετε μη δομημένα δεδομένα που είναι διαθέσιμα στο διαδίκτυο (όπως το Twitter, το Linked in, κ.λπ.), αυτό το μάθημα απευθύνεται σε εσάς. Στόχος είναι κυρίως οι υπεύθυνοι λήψης αποφάσεων και οι άνθρωποι που πρέπει να επιλέξουν ποια δεδομένα αξίζει να συλλέξουν και τι αξίζει να αναλύσουμε. Δεν στοχεύει στους ανθρώπους να διαμορφώσουν τη λύση, αλλά αυτοί θα επωφεληθούν από τη μεγάλη εικόνα. Λειτουργία παράδοσης Κατά τη διάρκεια του μαθήματος οι εκπρόσωποι θα παρουσιαστούν με παραδείγματα εργασίας για τις περισσότερες τεχνολογίες ανοιχτού κώδικα. Οι σύντομες διαλέξεις θα ακολουθούνται από παρουσίαση και απλές ασκήσεις από τους συμμετέχοντες Το περιεχόμενο και το λογισμικό που χρησιμοποιήθηκαν Όλο το λογισμικό που χρησιμοποιείται ενημερώνεται κάθε φορά που εκτελείται το μάθημα, έτσι ελέγχουμε τις πιο πρόσφατες εκδόσεις. Καλύπτει τη διαδικασία από την απόκτηση, τη μορφοποίηση, την επεξεργασία και την ανάλυση των δεδομένων, για να εξηγήσει πώς αυτοματοποιείται η διαδικασία λήψης αποφάσεων με τη μηχανική μάθηση.

Αυτή η ζωντανή εκπαίδευση υπό την καθοδήγηση εκπαιδευτών στο Αθήνα (διαδικτυακό ή επιτόπου) απευθύνεται σε επιστήμονες δεδομένων και αναλυτές δεδομένων που επιθυμούν να αυτοματοποιήσουν, να αξιολογήσουν και να διαχειριστούν προγνωστικά μοντέλα χρησιμοποιώντας τις δυνατότητες μηχανικής εκμάθησης του DataRobot. Μέχρι το τέλος αυτής της εκπαίδευσης, οι συμμετέχοντες θα είναι σε θέση:

• Φορτώστε σύνολα δεδομένων στο DataRobot για ανάλυση, αξιολόγηση και έλεγχο ποιότητας δεδομένων.
• Δημιουργήστε και εκπαιδεύστε μοντέλα για τον εντοπισμό σημαντικών μεταβλητών και την επίτευξη στόχων πρόβλεψης.
• Ερμηνεύστε μοντέλα για να δημιουργήσετε πολύτιμες γνώσεις που είναι χρήσιμες στη λήψη επιχειρηματικών αποφάσεων.
• Παρακολουθήστε και διαχειριστείτε μοντέλα για να διατηρήσετε μια βελτιστοποιημένη απόδοση πρόβλεψης.

Η R είναι μια ελεύθερη γλώσσα προγραμματισμού ανοιχτού κώδικα για στατιστικούς υπολογισμούς, ανάλυση δεδομένων και γραφικά. Το R χρησιμοποιείται από έναν αυξανόμενο αριθμό διευθυντών και αναλυτών δεδομένων εντός εταιρειών και ακαδημαϊκού κόσμου. Το R διαθέτει μεγάλη ποικιλία πακέτων για εξόρυξη δεδομένων.

Η προγνωστική ανάλυση είναι η διαδικασία χρήσης της ανάλυσης δεδομένων για να γίνουν προβλέψεις για το μέλλον. Αυτή η διαδικασία χρησιμοποιεί δεδομένα μαζί με τεχνικές εξόρυξης δεδομένων, στατιστικών και μηχανικής μάθησης για να δημιουργήσει ένα μοντέλο πρόβλεψης για την πρόβλεψη μελλοντικών γεγονότων. Σε αυτή τη ζωντανή εκπαίδευση υπό την καθοδήγηση εκπαιδευτών, οι συμμετέχοντες θα μάθουν πώς να χρησιμοποιούν το Matlab για να δημιουργήσουν μοντέλα πρόβλεψης και να τα εφαρμόσουν σε μεγάλα δείγματα συνόλων δεδομένων για να προβλέψουν μελλοντικά γεγονότα με βάση τα δεδομένα. Με το τέλος αυτής της εκπαίδευσης, οι συμμετέχοντες θα είναι σε θέση:

Δημιουργία μοντέλων πρόβλεψης για την ανάλυση προτύπων σε δεδομένα ιστορικού και συναλλαγών Χρησιμοποιήστε προγνωστικά μοντέλα για να εντοπίσετε κινδύνους και ευκαιρίες Δημιουργήστε μαθηματικά μοντέλα που καταγράφουν σημαντικές τάσεις Χρησιμοποιήστε δεδομένα από συσκευές και επιχειρηματικά συστήματα για να μειώσετε τη σπατάλη, να εξοικονομήσετε χρόνο ή να μειώσετε το κόστος

Ακροατήριο

Developers Engineers Ειδικοί τομέα

Μορφή του μαθήματος

Μέρος διάλεξη, μέρος συζήτηση, ασκήσεις και βαριά πρακτική εξάσκηση

R είναι μια ελεύθερη γλώσσα προγραμματισμού ανοικτού κώδικα για στατιστικούς υπολογιστές, ανάλυση δεδομένων και γραφικά. R χρησιμοποιείται από έναν αυξανόμενο αριθμό διαχειριστών και αναλυτών δεδομένων μέσα σε εταιρείες και ακαδημαϊκούς κύκλους. Το R διαθέτει μια μεγάλη ποικιλία πακέτων για την εξόρυξη δεδομένων.

Το RapidMiner είναι μια πλατφόρμα λογισμικού επιστήμης δεδομένων ανοιχτού κώδικα για γρήγορη δημιουργία πρωτοτύπων και ανάπτυξη εφαρμογών. Περιλαμβάνει ένα ενσωματωμένο περιβάλλον για προετοιμασία δεδομένων, μηχανική μάθηση, βαθιά μάθηση, εξόρυξη κειμένου και προγνωστική ανάλυση. Σε αυτήν τη ζωντανή εκπαίδευση υπό την καθοδήγηση εκπαιδευτών, οι συμμετέχοντες θα μάθουν πώς να χρησιμοποιούν το RapidMiner Studio για προετοιμασία δεδομένων, μηχανική εκμάθηση και ανάπτυξη προγνωστικών μοντέλων. Με το τέλος αυτής της εκπαίδευσης, οι συμμετέχοντες θα είναι σε θέση:

• Εγκατάσταση και διαμόρφωση RapidMiner
• Προετοιμασία και οπτικοποίηση δεδομένων με RapidMiner
• Επικύρωση μοντέλων μηχανικής μάθησης
• Συνδυάστε δεδομένα και δημιουργήστε προγνωστικά μοντέλα
• Λειτουργία προγνωστικών αναλυτικών στοιχείων σε μια επιχειρηματική διαδικασία
• Αντιμετώπιση προβλημάτων και βελτιστοποίηση RapidMiner

Ακροατήριο

• Επιστήμονες δεδομένων
• Μηχανικοί
• προγραμματιστές

Μορφή του μαθήματος

• Μέρος διάλεξη, μέρος συζήτηση, ασκήσεις και βαριά πρακτική εξάσκηση

Σημείωμα

• Για να ζητήσετε μια εξατομικευμένη εκπαίδευση για αυτό το μάθημα, επικοινωνήστε μαζί μας για να κανονίσουμε.