Curs de pregatire DataRobot

În acest training condus de un instructor, în direct în Moldova, participanții vor învăța mentalitatea necesară pentru a aborda tehnologiile Big Data, să le evalueze impactul asupra proceselor și politicilor existente și să implementeze aceste tehnologii în scopul identificării activităților criminale și prevenirii infracțiunilor. Vor fi examinate studii de caz din organizațiile de aplicare a legii din întreaga lume pentru a obține informații despre abordările lor de adoptare, provocări și rezultate.

La finalul acestui training, participanții vor fi capabili să:

• Combineze tehnologia Big Data cu procesele tradiționale de colectare a datelor pentru a reconstitui o poveste în timpul unei investigații.
• Implementeze soluții industriale de stocare și procesare a datelor mari pentru analiza datelor.
• Pregătească o propunere pentru adoptarea celor mai adecvate instrumente și procese pentru a permite o abordare bazată pe date în investigațiile criminale.

Publicul țintă

Dacă încercați să înțelegeți datele la care aveți acces sau doriți să analizați date nestructurate disponibile pe internet (precum Twitter, LinkedIn etc.), acest curs este pentru dumneavoastră.

Este destinat în special factorilor de decizie și persoanelor care trebuie să decidă ce date merită colectate și ce date merită analizate.

Nu este destinat persoanelor care configurează soluția, deși acestea vor beneficia de o perspectivă generală.

Modalitatea de desfășurare

În timpul cursului, participanții vor fi prezenți la exemple practice care utilizează în principal tehnologii open source.

Scurte prelegeri vor fi urmate de prezentări și exerciții simple realizate de participanți.

Conținut și software utilizat

Toate software-urile utilizate sunt actualizate de fiecare dată când cursul este organizat, astfel încât verificăm cele mai noi versiuni posibile.

Acoperă procesul de la obținerea, formatarea, procesarea și analizarea datelor până la explicarea modului de automatizare a procesului de luare a deciziilor prin învățarea automată.

Acest training condus de un instructor, live în Moldova (online sau la fața locului), este destinat dezvoltatorilor de nivel intermediar care doresc să construiască aplicații alimentate de inteligență artificială folosind analize predictive și modele generative.

La sfârșitul acestui training, participanții vor putea:

• Să înțeleagă elementele de bază ale inteligenței artificiale predictive și ale modelelor generative.
• Să utilizeze instrumente alimentate de inteligență artificială pentru codare predictivă, previziuni și automatizare.
• Să implementeze modele lingvistice de mari dimensiuni (LLM) și transformatoare pentru generarea de text și cod.
• Să aplice previziuni bazate pe serii temporale și recomandări bazate pe inteligență artificială.
• Să dezvolte și să ajusteze modele de inteligență artificială pentru aplicații din lumea reală.
• Să evalueze considerațiile etice și cele mai bune practici în implementarea inteligenței artificiale.

Acest training condus de un instructor, live în Moldova (online sau la fața locului), este destinat profesioniștilor IT de nivel începător care doresc să înțeleagă elementele de bază ale IA Predictivă.

La finalul acestui training, participanții vor fi capabili să:

• Înțeleagă conceptele de bază ale IA Predictivă și aplicațiile acesteia.
• Colecteze, curețe și prelucreze date pentru analiza predictivă.
• Exploreze și vizualizeze date pentru a descoperi informații valoroase.
• Construiască modele statistice de bază pentru a face predicții.
• Evalueze performanța modelelor predictive.
• Aplice conceptele de IA Predictivă în scenarii din lumea reală.

R este un limbaj de programare gratuit și open-source pentru calcul statistic, analiza datelor și grafică. R este utilizat de un număr tot mai mare de manageri și analiști de date din corporații și mediul academic. R dispune de o varietate largă de pachete pentru mineritul de date.

Analiza predictivă este procesul de utilizare a analizei de date pentru a face previziuni despre viitor. Acest proces utilizează date împreună cu tehnici de extragere a datelor, statistică și învățare automată pentru a crea un model predictiv de prognoză a evenimentelor viitoare.

În cadrul acestui training condus de un instructor, participanții vor învăța cum să utilizeze Matlab pentru a construi modele predictive și să le aplice pe seturi mari de date eșantion pentru a prezice evenimente viitoare pe baza datelor.

La finalul acestui training, participanții vor fi capabili să:

• Creeze modele predictive pentru a analiza modele în date istorice și tranzacționale
• Utilizeze modelarea predictivă pentru a identifica riscuri și oportunități
• Construiască modele matematice care să surprindă tendințe importante
• Utilizeze date de la dispozitive și sisteme de afaceri pentru a reduce deșeurile, a economisi timp sau a reduce costurile

Publicul țintă

• Dezvoltatori
• Ingineri
• Experți în domeniu

Formatul cursului

• Parte teoretică, parte discuții, exerciții și practică intensivă

Această formare condusă de un instructor, live în Moldova (online sau la fața locului) este destinată profesioniștilor de nivel intermediar în domeniul datelor care doresc să aplice tehnici de învățare automată în rezolvarea problemelor de business bazate pe date, inclusiv prognozarea vânzărilor și modelarea predictivă folosind rețele neuronale.

La sfârșitul acestei formări, participanții vor putea:

• Să înțeleagă conceptele și tipurile de bază ale învățării automate.
• Să aplice algoritmi cheie pentru clasificare, regresie, clustering și analiza de asociere.
• Să efectueze analiza exploratorie a datelor și pregătirea datelor folosind Python.
• Să folosească rețele neuronale pentru sarcini de modelare neliniară.
• Să implementeze analiza predictivă pentru prognozarea afacerilor, inclusiv a datelor de vânzări.
• Să evalueze și să optimizeze performanța modelului folosind tehnici vizuale și statistice.

Acest training condus de un instructor, live în Moldova (online sau la fața locului) este destinat profesioniștilor DevOps de nivel intermediar care doresc să integreze AI Predictiv în practicile lor DevOps.

La finalul acestui training, participanții vor putea:

• Să implementeze modele de analiză predictivă pentru a anticipa și a rezolva provocări în pipeline-ul DevOps.
• Să utilizeze instrumente bazate pe AI pentru monitorizare și operații îmbunătățite.
• Să aplice tehnici de învățare automată pentru a îmbunătăți fluxurile de lucru ale livrării software.
• Să elaboreze strategii AI pentru rezolvarea proactivă a problemelor și optimizare.
• Să navigheze prin considerațiile etice ale utilizării AI în DevOps.

R este un limbaj de programare gratuit și open-source pentru calcul statistic, analiza datelor și grafică. R este utilizat de un număr tot mai mare de manageri și analiști de date din corporații și mediul academic. R dispune de o varietate largă de pachete pentru mineritul de date.

RapidMiner este o platformă software open source pentru știința datelor, destinată prototipării și dezvoltării rapide a aplicațiilor. Aceasta include un mediu integrat pentru pregătirea datelor, învățarea automată, învățarea profundă, extragerea de informații din text și analiza predictivă. 

În cadrul acestui training condus de un instructor, participanții vor învăța cum să utilizeze RapidMiner Studio pentru pregătirea datelor, învățarea automată și implementarea modelelor predictive. 

La sfârșitul acestui training, participanții vor fi capabili să:

• Instaleze și configureze RapidMiner
• Pregătească și vizualizeze date cu RapidMiner
• Valideze modele de învățare automată
• Combineze date și creeze modele predictive
• Operationalizeze analiza predictivă în cadrul unui proces de afaceri
• Depaneze și optimizeze RapidMiner

Publicul țintă

• Specialiști în știința datelor
• Ingineri
• Dezvoltatori

Formatul cursului

• Parte teoretică, parte discuții, exerciții și practică intensă

Notă

• Pentru a solicita un training personalizat pentru acest curs, vă rugăm să ne contactați pentru a aranja.

Acest training condus de un instructor, live (online sau la fața locului), este destinat analiștilor, cercetătorilor și profesioniștilor de nivel începător până la intermediar care doresc să utilizeze SPSS pentru pregătirea datelor, analiza statistică și modelarea predictivă.