Cursos de Análisis predictivo

H2O es una plataforma de análisis predictivo de código abierto. Es compatible con R, Python, Scala, Java y REST.

este entrenamiento en vivo (in situ o remoto) dirigido por un instructor está dirigido a personas técnicas que deseen construir modelos de aprendizaje automático utilizando algoritmos como GLM, Deep Learning y Random bosques.

al final de esta formación, los participantes podrán:

- instalar y configurar H2O.
- crear modelos de aprendizaje automático utilizando diferentes algoritmos populares.
- evalúe los modelos según el tipo de datos y los requisitos empresariales.

Format del curso

Conferencia y discusión - Interactive.
- muchos ejercicios y prácticas.
implementación práctica de - en un entorno de laboratorio en vivo.
Opciones de personalización de

Course

- para solicitar una formación personalizada para este curso, póngase en contacto con nosotros para organizar.
- para aprender más sobre H2O, por favor visite: https://www.h2o.ai/

Los avances en las tecnologías y la creciente cantidad de información están transformando la forma en que se lleva a cabo la aplicación de la ley. Los desafíos que plantea Big Data son casi tan desalentadores como la promesa de Big Data. Almacenar datos de manera eficiente es uno de estos desafíos; analizarlo efectivamente es otro.

En esta capacitación en vivo dirigida por un instructor, los participantes aprenderán la mentalidad con la cual abordarán las tecnologías de Big Data, evaluarán su impacto en los procesos y políticas existentes, e implementarán estas tecnologías con el propósito de identificar la actividad delictiva y prevenir el delito. Se examinarán estudios de casos de organizaciones de orden público de todo el mundo para obtener información sobre sus enfoques, desafíos y resultados de adopción.

Al final de esta capacitación, los participantes podrán:

- Combine la tecnología Big Data con procesos tradicionales de recopilación de datos para armar una historia durante una investigación
- Implementar soluciones industriales de almacenamiento y procesamiento de big data para el análisis de datos
- Preparar una propuesta para la adopción de las herramientas y procesos más adecuados para permitir un enfoque basado en datos para la investigación criminal

Audiencia

- Especialistas en aplicación de la ley con experiencia técnica

Formato del curso

- Conferencia de parte, discusión en parte, ejercicios y práctica práctica

Audiencia

Si intenta dar sentido a los datos a los que tiene acceso o desea analizar datos no estructurados disponibles en la red (como Twitter, Linked in, etc ...) este curso es para usted.

Está dirigido principalmente a los tomadores de decisiones y las personas que necesitan elegir qué datos vale la pena recopilar y qué vale la pena analizar.

No está dirigido a las personas que configuran la solución, esas personas se beneficiarán de la imagen grande sin embargo.

Modo de entrega

Durante el curso se presentarán a los delegados ejemplos prácticos de la mayoría de las tecnologías de código abierto.

Las conferencias cortas serán seguidas por la presentación y los ejercicios simples por los participantes

Contenido y software utilizados

Todo el software utilizado se actualiza cada vez que se ejecuta el curso, así que verificamos las versiones más recientes posibles.

Cubre el proceso de obtener, formatear, procesar y analizar los datos, para explicar cómo automatizar el proceso de toma de decisiones con el aprendizaje automático.

R es un lenguaje de programación libre de código abierto para computación estadística, análisis de datos y gráficos R es utilizado por un número creciente de gerentes y analistas de datos dentro de las corporaciones y la academia R tiene una amplia variedad de paquetes para minería de datos .

El análisis predictivo es el proceso de usar el análisis de datos para hacer predicciones sobre el futuro. Este proceso utiliza datos junto con la extracción de datos, estadísticas y técnicas de aprendizaje automático para crear un modelo predictivo para pronosticar eventos futuros.

En esta capacitación en vivo dirigida por un instructor, los participantes aprenderán cómo usar Matlab para construir modelos predictivos y aplicarlos a grandes conjuntos de datos de muestra para predecir eventos futuros basados en los datos.

Al final de esta capacitación, los participantes podrán:

- Crear modelos predictivos para analizar patrones en datos históricos y transaccionales
- Use modelos predictivos para identificar riesgos y oportunidades
- Cree modelos matemáticos que capturen tendencias importantes
- Use datos de dispositivos y sistemas comerciales para reducir el desperdicio, ahorrar tiempo o reducir costos

Audiencia

- Desarrolladores
- Ingenieros
- Expertos de dominio

Formato del curso

- Conferencia de parte, discusión en parte, ejercicios y práctica práctica

R es un lenguaje de programación libre de código abierto para computación estadística, análisis de datos y gráficos R es utilizado por un número creciente de gerentes y analistas de datos dentro de las corporaciones y la academia R tiene una amplia variedad de paquetes para minería de datos .

RapidMiner is an open source data science software platform for rapid application prototyping and development. It includes an integrated environment for data preparation, machine learning, deep learning, text mining, and predictive analytics.

In this instructor-led, live training, participants will learn how to use RapidMiner Studio for data preparation, machine learning, and predictive model deployment.

By the end of this training, participants will be able to:

- Install and configure RapidMiner
- Prepare and visualize data with RapidMiner
- Validate machine learning models
- Mashup data and create predictive models
- Operationalize predictive analytics within a business process
- Troubleshoot and optimize RapidMiner

Audience

- Data scientists
- Engineers
- Developers

Format of the Course

- Part lecture, part discussion, exercises and heavy hands-on practice

Note

- To request a customized training for this course, please contact us to arrange.

Esta sesión de capacitación basada en el aula contendrá presentaciones y ejemplos basados en computadora y ejercicios de estudio de caso para emprender.