Predictive Analytics Formare în Chisinau

Această formare condusă de un instructor, în format live în Chisinau (online sau la fața locului), este destinată dezvoltatorilor de nivel intermediar care doresc să construiască aplicații alimentate de AI folosind analiza predictivă și modele generative.

La finalul acestei formări, participanții vor putea:

• Să înțeleagă elementele de bază ale AI-ului predictiv și ale modelelor generative.
• Să utilizeze instrumente alimentate de AI pentru codare predictivă, previziuni și automatizare.
• Să implementeze LLM-uri (Modele de Limbaj de Mare Anvergură) și transformatoare pentru generarea de text și cod.
• Să aplice previziuni pe serii de timp și recomandări bazate pe AI.
• Să dezvolte și să ajusteze modele de AI pentru aplicații din lumea reală.
• Să evalueze considerațiile etice și cele mai bune practici în implementarea AI-ului.

Această formare condusă de un instructor, live în Chisinau (online sau la fața locului) este destinată profesioniștilor de date de nivel intermediar care doresc să aplice tehnici de învățare automată pentru rezolvarea problemelor de afaceri bazate pe date, inclusiv previziuni de vânzări și modelare predictivă folosind rețele neuronale.

La finalul acestei formări, participanții vor putea:

• Să înțeleagă conceptele și tipurile de bază ale învățării automate.
• Să aplice algoritmi cheie pentru clasificare, regresie, clustering și analiză de asociere.
• Să efectueze analiză exploratorie a datelor și pregătirea datelor folosind Python.
• Să folosească rețele neuronale pentru sarcini de modelare neliniară.
• Să implementeze analitică predictivă pentru previziuni de afaceri, inclusiv date de vânzări.
• Să evalueze și să optimizeze 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.

Publicul țintă

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

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

Nu este destinat persoanelor care configurează soluția, deși acestea vor beneficia de o viziune de ansamblu.

Modalitatea de desfășurare

În timpul cursului, participanții vor fi prezentați cu exemple practice ale tehnologiilor în mare parte 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 cu învățarea automată.

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 open-source pentru calcul statistic, analiza de date 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 de aplicații. 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 finalul acestui training, participanții vor fi capabili să:

• Instaleze și configureze RapidMiner
• Pregătească și vizualizeze date cu RapidMiner
• Valideze modele de învățare automată
• Combine date și creeze modele predictive
• Operationalizeze analiza predictivă într-un proces de afaceri
• Depaneze și optimizeze RapidMiner

Publicul țintă

• Specialiști în știința datelor
• Ingineri
• Dezvoltatori

Formatul cursului

• Parte teoretică, parte discuții, exerciții și practică intensivă

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 la nivel începător până la intermediar care doresc să utilizeze SPSS pentru pregătirea datelor, analiza statistică și modelarea predictivă.