Predictive Analytics Formare în Chisinau

Acest training live, condus de un instrucțurator, în Chisinau (online sau pe locație) este destinat dezvoltatorilor cu nivel intermediar care dorește să construiască aplicații alimentate de IA folosind analitică predictivă și modele generative.

La sfârșitul acestui training, participanții vor putea:

• Să înțeleagă fundamentele AI-ului predictiv și ale modelelor generate.
• Să folosească instrumente alimentate de IA pentru codare predictivă, previziuni și automatizare.
• Să implementeze LLM-uri (Large Language Models) și transformere pentru generarea de text și cod.
• Să aplice previziuni pe serii temporale și recomandări bazate pe IA.
• Să dezvolte și să finetuneze modele AI pentru aplicații din viața de zi cu zi.
• Să evalueze considerente etice și cele mai bune practici în implementarea IA.

Această instruire cu instructor la loc (online sau în prezență) este destinată profesionistilor intermediari de date care doresc să aplice tehnicii de învățare automată pentru probleme de afaceri bazate pe date, inclusiv previziunile de vânzări și modelarea predictivă folosind rețele neurale.

La finalul acestei instruirii, participanții vor fi capabili să:

• Înțeleagă conceptele și tipurile de bază ale învățării automate.
• Aplice algoritmi cheie pentru clasificare, regresie, clustering și analiza de asociere.
• Să execute o analiză exploratorie a datelor și pregătirea acestora folosind Python.
• Utilizeze rețelele neurale pentru sarcini de modelare neliniară.
• Implementeze analiza predictivă pentru previziuni de afaceri, inclusiv date de vânzări.
• Evalueze și optimizze performanța modelului folosind tehnici vizuale și statistice.

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

La sfârșitul acestui training, participanții vor fi capabili să:

• Înțeleagă conceptele de bază ale Predictive AI 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 Predictive AI în scenarii din lumea reală.

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

La sfârșitul 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 operațiuni îmbunătățite.
• Să aplice tehnici de învățare automată pentru a îmbunătăți fluxurile de lucru ale livrării software.
• Să conceapă strategii AI pentru rezolvarea proactivă a problemelor și optimizare.
• Să navigheze prin considerațiile etice ale utilizării AI în DevOps.

În acest training condus de un instructor, în direct în Chisinau, 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.

Public

Dacă încercați să înțelegeți din datele pe care aveți acces la sau doriți să analizați datele nestructurate disponibile pe net (cum ar fi Twitter, Linked in, etc ...), acest curs este pentru dvs.

Se adresează în special factorilor de decizie și persoanelor care au nevoie să aleagă ce date merită să fie colectate și ce merită analizat.

Nu este destinat persoanelor care configurează soluția, dar acești oameni vor beneficia de imaginea de ansamblu.

Modul de livrare

În timpul cursului, delegații vor fi prezentați cu exemple de lucru ale tehnologiilor cu sursă în mare parte.

Prelegerile scurte vor fi urmate de prezentări și de exerciții simple de către participanți

Conținutul și software-ul folosit

Tot software-ul folosit este actualizat de fiecare dată când cursul este rulat, așa că verificăm cele mai noi versiuni posibile.

Acesta acoperă procesul de obținere, formatare, prelucrare și analiză a datelor, pentru a explica modul de automatizare a procesului de luare a deciziilor cu învățarea în mașină.

Acest training condus de un instructor, live în Chisinau (online sau la fața locului) este destinat oamenilor de știință de date și analiștilor de date care doresc să automatizeze, să evalueze și să gestioneze modele predictive folosind capacitățile de învățare automată ale DataRobot.

La finalul acestui training, participanții vor putea:

• Încărca seturi de date în DataRobot pentru a analiza, evalua și verifica calitatea datelor.
• Construi și antrena modele pentru a identifica variabile importante și a atinge obiectivele de predicție.
• Interpreta modele pentru a crea informații valoroase, utile în luarea deciziilor de afaceri.
• Monitoriza și gestiona modele pentru a menține o performanță optimă de predicție.

R este un limbaj de programare open-source și gratuit pentru calcul statistic, analiza datelor și grafică. R este folosit 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 predicții despre viitor. Acest proces folosește date împreună cu tehnici de extragere a datelor, statistică și învățare automată pentru a crea un model predictiv de prognoză a evenimentelor viitoare.

În acest training condus de un instructor, participanții vor învăța cum să folosească 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 putea:

• Crea modele predictive pentru a analiza modele în date istorice și tranzacționale
• Folosi modelarea predictivă pentru a identifica riscuri și oportunități
• Construi modele matematice care să surprindă tendințe importante
• Folosi 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

• Parțial prelegere, parțial discuție, exerciții și practică intensă

R este un limbaj de programare gratuit și cu sursă deschisă pentru calcul statistic, analiză a datelor și grafice. R este utilizat de un număr crescut de manageri și analisti de date în corporații și academia. R are o varietate largă de pachete pentru minarea datelor.

RapidMiner este o platformă software open source pentru știința datelor pentru prototiparea și dezvoltarea rapidă a aplicațiilor. Acesta include un mediu integrat pentru pregătirea datelor, învățarea automată, învățarea profundă, extragerea textelor și analiza predictivă.

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

Până la sfârșitul acestei instruiri, participanții vor fi capabili să:

• Să instaleze și să configureze RapidMiner
• Pregătirea și vizualizarea datelor cu RapidMiner
• Să valideze modele de învățare automată
• Mashup date și să creeze modele predictive
• Să operaționalizeze analizele predictive în cadrul unui proces de afaceri
• Depanarea și optimizarea RapidMiner

Audiență

• Oameni de știință în domeniul datelor
• ingineri
• Dezvoltatori

Formatul cursului

• Parte prelegere, parte discuție, exerciții și multă practică

Notă

• Pentru a solicita o instruire personalizată pentru acest curs, vă rugăm să ne contactați pentru a aranja.

Această instruire cu instructor (online sau la fața locului) este destinată analiștilor, cercetătorilor și profesionistilor de nivel începător până la intermediar care doresc să folosească SPSS pentru pregătirea datelor, analiza statistică și modelarea predictivă.