Online Predictive Analytics Training in Norge

Denne instruktørledede, live-opplæringen i Norge (online eller på stedet) er rettet mot utviklere på middels nivå som ønsker å bygge AI-drevne applikasjoner ved å bruke prediktiv analyse og generative modeller. Ved slutten av denne opplæringen vil deltakerne kunne:

• Forstå det grunnleggende om prediktiv AI og generative modeller.
• Bruk AI-drevne verktøy for prediktiv koding, prognoser og automatisering.
• Implementer LLM-er (Large Language Models) og transformatorer for tekst- og kodegenerering.
• Bruk tidsserieprognoser og AI-baserte anbefalinger.
• Utvikle og finjustere AI-modeller for virkelige applikasjoner.
• Evaluer etiske hensyn og beste praksis i AI-distribusjon.

Denne instruktørledede, live-opplæringen i Norge (online eller på stedet) er rettet mot IT-fagfolk på nybegynnernivå som ønsker å forstå det grunnleggende i Predictive AI. Ved slutten av denne opplæringen vil deltakerne kunne:

• Forstå kjernekonseptene til Predictive AI og dens applikasjoner.
• Samle, rengjør og forhåndsbehandle data for prediktiv analyse.
• Utforsk og visualiser data for å avdekke innsikt.
• Bygg grunnleggende statistiske modeller for å lage spådommer.
• Evaluer ytelsen til prediktive modeller.
• Bruk prediktive AI-konsepter på scenarier i den virkelige verden.

Denne instruktørledede, direkteopplæringen i Norge (online eller på stedet) er rettet mot fagfolk på middels nivå DevOps som ønsker å integrere prediktiv AI i deres DevOps praksis. Ved slutten av denne opplæringen vil deltakerne kunne:

• Implementer prediktive analysemodeller for å forutsi og løse utfordringer i DevOps pipeline.
• Bruk AI-drevne verktøy for forbedret overvåking og drift.
• Bruk maskinlæringsteknikker for å forbedre arbeidsflyter for programvarelevering.
• Design AI-strategier for proaktiv problemløsning og optimalisering.
• Naviger i de etiske vurderingene ved bruk av kunstig intelligens i DevOps.

Oversikt Communications tjenesteleverandører (CSP) står overfor press for å redusere kostnader og maksimere gjennomsnittlig inntekt per bruker (ARPU), samtidig som de sikrer en utmerket kundeopplevelse, men datavolumene fortsetter å vokse. Globalt mobildatatrafikk vil vokse ved en kombineret årlig vekstrate (CAGR) på 78 prosent i 2016, opp til 10,8 exabytes per måned. I mellomtiden genererer CSPs store volumer av data, inkludert call detail records (CDR), nettverksdata og kundedata. Selskaper som fullstendig utnytter disse dataene får en konkurransedyktig edge. Ifølge en nylig undersøkelse av The Economist Intelligence Unit, nyter selskaper som bruker data-drevet beslutningstaking en 5-6% økning i produktivitet. Likevel bruker 53% av selskapene bare halvparten av sine verdifulle data, og en fjerdedel av respondentene noterte at enorme mengder nyttige data går uoppnådd. Datavolumene er så høye at manuell analyse er umulig, og de fleste legacy programvare systemer kan’t holde opp, noe som resulterer i verdifulle data blir bortskaffet eller ignorert. Med Big Data & Analytics’ høyhastighets, skalerbare big data programvare, kan CSPs gruve alle dataene sine for bedre beslutningstaking i mindre tid. Forskjellige Big Data produkter og teknikker gir en end-to-end programvare plattform for å samle inn, forberede, analysere og presentere innsikt fra store data. Anvendelsesområder inkluderer nettverksprestasjonskontroll, svindeldeteksjon, kundekrondeteksjon og kredittrisikoanalyse. Big Data & Analytics produkter skala for å håndtere terabytes av data, men implementering av slike verktøy krever ny type cloud-basert databasesystem som Hadoop eller massiv skala parallell databehandler (KPU etc.) Dette kurset arbeider på Big Data BI for Telco dekker alle de nye nye områdene der CSP investerer for produktivitet og åpner opp nye virksomhetsinntektsstrømmer. Kurset vil gi en komplett 360-graders oversikt over Big Data BI i Telco slik at beslutningstakere og ledere kan ha en svært bred og omfattende oversikt over mulighetene for Big Data BI i Telco for produktivitet og inntekt. Kursets mål Hovedformålet med kurset er å introdusere nye Big Data forretningsintelligence teknikker i 4 sektorer av Telecom Business (Marketing/Sales, Network Operation, Financial Operation og Customer Relation Management). Studentene vil bli introdusert til å følge:

• Introduksjon til Big Data-hva er 4Vs (volum, hastighet, variasjon og sannhet) i Big Data- Generasjon, ekstraksjon og ledelse fra Telco perspektiv
• Hvordan Big Data analytiker skiller seg fra arvdata analytiker
• In-house begrunnelse av Big Data -Telco perspektiv
• Introduksjon til Hadoop Ecosystem- kjent med alle Hadoop verktøy som Hive, Pig, SPARC – når og hvordan de brukes til å løse Big Data problem
• Hvordan Big Data er utvunnet til analyse for analyse verktøy-hvor Business Analysis’s kan redusere deres smertepunkter av innsamling og analyse av data gjennom integrert Hadoop dashboard tilnærming
• Basisk introduksjon av Insight-analyse, visualisering-analyse og forutsigbar analyse for Telco
• Customer Churn analytics og Big Data-how Big Data analytics kan redusere kundens churn og kundetilfredshet i Telco-casestudier
• Nettverksfeil og servicefeil analyser fra nettverksmetadata og IPDR
• Finansiell analyse - svindel, vasking og ROI-oppskatting fra salgs- og driftsdata
• Kunder oppkjøp problem-Target markedsføring, kundesegmentering og cross-sales fra salgsdata
• Introduksjon og sammendrag av alle Big Data analytiske produkter og hvor de passer inn i Telco analytisk plass
• Konklusjon - hvordan å ta steg for steg tilnærming til å introdusere Big Data Business Intelligence i organisasjonen din

Target publikum

• Nettverksoperasjoner, finansielle ledere, CRM-ledere og topp IT-ledere i Telco CIO-kontoret.
• Business Analytikere i Telco
• CFO kontor ledere/analytikere
• Operasjonelle ledere
• QA ledere

I denne instruktørledede, live-opplæringen i Norge vil deltakerne lære tankesettet for å nærme seg Big Data teknologier, vurdere deres innvirkning på eksisterende prosesser og retningslinjer, og implementere disse teknologiene med det formål å identifisere kriminell aktivitet og forebygge kriminalitet. Kasusstudier fra rettshåndhevelsesorganisasjoner rundt om i verden vil bli undersøkt for å få innsikt i deres adopsjonstilnærminger, utfordringer og resultater. Ved slutten av denne opplæringen vil deltakerne kunne:

• Kombiner Big Data teknologi med tradisjonelle datainnsamlingsprosesser for å sette sammen en historie under en etterforskning.
• Implementer industrielle løsninger for lagring og prosessering av store data for dataanalyse.
• Utarbeide et forslag for å ta i bruk de mest passende verktøyene og prosessene for å muliggjøre en datadrevet tilnærming til kriminell etterforskning.

Publikum Hvis du prøver å være fornuftig ut fra dataene du har tilgang til eller ønsker å analysere ustrukturerte data tilgjengelig på nettet (som Twitter, koblet inn osv.), Er dette kurset noe for deg. Det er mest rettet mot beslutningstakere og personer som trenger å velge hvilke data som er verdt å samle inn og hva som er verdt å analysere. Det er ikke rettet mot folk som konfigurerer løsningen, de menneskene vil dra nytte av det store bildet. Leveringsmodus I løpet av kurset vil delegatene bli presentert med fungerende eksempler på stort sett åpen kildekode-teknologier. Korte forelesninger blir fulgt av presentasjon og enkle øvelser av deltakerne Innhold og programvare brukt All programvare som brukes oppdateres hver gang kurset kjøres, så vi sjekker de nyeste versjonene som er mulig. Den dekker prosessen fra innhenting, formatering, behandling og analyse av dataene, for å forklare hvordan man kan automatisere beslutningsprosesser med maskinlæring.

Denne instruktørledede, direkteopplæringen i Norge (online eller på stedet) er rettet mot dataforskere og dataanalytikere som ønsker å automatisere, evaluere og administrere prediktive modeller ved å bruke DataRobots maskinlæringsfunksjoner. Ved slutten av denne opplæringen vil deltakerne kunne:

• Last inn datasett i DataRobot for å analysere, vurdere og kvalitetssjekke data.
• Bygg og tren modeller for å identifisere viktige variabler og møte prediksjonsmål.
• Tolke modeller for å skape verdifull innsikt som er nyttig for å ta forretningsbeslutninger.
• Overvåk og administrer modeller for å opprettholde en optimalisert prediksjonsytelse.

R er et gratis programmeringsspråk med åpen kildekode for statistisk databehandling, dataanalyse og grafikk. R brukes av et økende antall ledere og dataanalytikere i selskaper og akademia. R har et bredt utvalg av pakker for data mining.

Prediktiv analyse er prosessen med å bruke dataanalyse for å lage spådommer om fremtiden. Denne prosessen bruker data sammen med datautvinning, statistikk og maskinlæringsteknikker for å lage en prediktiv modell for å forutsi fremtidige hendelser. I denne instruktørledede, live-opplæringen vil deltakerne lære hvordan de bruker Matlab til å bygge prediktive modeller og bruke dem på store utvalgsdatasett for å forutsi fremtidige hendelser basert på dataene. Ved slutten av denne opplæringen vil deltakerne kunne:

Lag prediktive modeller for å analysere mønstre i historiske og transaksjonelle data Bruk prediktiv modellering for å identifisere risikoer og muligheter Bygg matematiske modeller som fanger opp viktige trender Bruk data fra enheter og forretningssystemer for å redusere avfall, spare tid eller kutte kostnader

Publikum

Utviklere Ingeniører Domeneeksperter

Format på kurset

Del forelesning, del diskusjon, øvelser og tung praktisk praksis

R er et gratis programmeringsspråk med åpen kildekode for statistisk databehandling, dataanalyse og grafikk. R brukes av et økende antall ledere og dataanalytikere i selskaper og akademia. R har et bredt utvalg av pakker for data mining.

RapidMiner er en åpen kildekode datavitenskap programvareplattform for rask applikasjonsprototyping og utvikling. Det inkluderer et integrert miljø for dataforberedelse, maskinlæring, dyp læring, tekstutvinning og prediktiv analyse. I denne instruktørledede, direkteopplæringen vil deltakerne lære hvordan de bruker RapidMiner Studio for dataforberedelse, maskinlæring og prediktiv modellimplementering. Ved slutten av denne opplæringen vil deltakerne kunne:

• Installer og konfigurer RapidMiner
• Forbered og visualiser data med RapidMiner
• Validere maskinlæringsmodeller
• Mashup data og lag prediktive modeller
• Operasjonaliser prediktiv analyse i en forretningsprosess
• Feilsøk og optimaliser RapidMiner

Publikum

• Dataforskere
• Ingeniører
• Utviklere

Kursets format

• Del forelesning, del diskusjon, øvelser og tung praktisk praksis

Note

• For å be om en tilpasset opplæring for dette kurset, vennligst kontakt oss for å avtale.