Cursos de Análisis predictivo | Cursos de Predictive Analytics

H2O es una plataforma de análisis predictivo de código abierto. En el caso de los R, Python, Scala, Java y REST. Este entrenamiento guiado por instructores, en vivo (online o on-site) está dirigido a las personas técnicas que desean construir modelos de aprendizaje de máquina utilizando algoritmos como GLM, Deep Learning y Random Forests. Al final de este curso, los participantes podrán:

Instalar y configurar H2O. Crea modelos de aprendizaje de máquina utilizando diferentes algoritmos populares. Evaluar modelos basados en el tipo de datos y los requisitos de negocio.

Formato del curso

Lecciones y discusiones interactivas. Muchos ejercicios y prácticas. Implementación de manos en un entorno de laboratorio en vivo.

Opciones de Customización de Curso

Para solicitar una formación personalizada para este curso, por favor contacta con nosotros para organizar. Para saber más sobre H2O, por favor visite: https://www.h2o.ai/

Overview Communications service providers (CSP) are facing pressure to reduce costs and maximize average revenue per user (ARPU), while ensuring an excellent customer experience, but data volumes keep growing. Global mobile data traffic will grow at a compound annual growth rate (CAGR) of 78 percent to 2016, reaching 10.8 exabytes per month. Meanwhile, CSPs are generating large volumes of data, including call detail records (CDR), network data and customer data. Companies that fully exploit this data gain a competitive edge. According to a recent survey by The Economist Intelligence Unit, companies that use data-directed decision-making enjoy a 5-6% boost in productivity. Yet 53% of companies leverage only half of their valuable data, and one-fourth of respondents noted that vast quantities of useful data go untapped. The data volumes are so high that manual analysis is impossible, and most legacy software systems can’t keep up, resulting in valuable data being discarded or ignored. With Big Data & Analytics’ high-speed, scalable big data software, CSPs can mine all their data for better decision making in less time. Different Big Data products and techniques provide an end-to-end software platform for collecting, preparing, analyzing and presenting insights from big data. Application areas include network performance monitoring, fraud detection, customer churn detection and credit risk analysis. Big Data & Analytics products scale to handle terabytes of data but implementation of such tools need new kind of cloud based database system like Hadoop or massive scale parallel computing processor ( KPU etc.) This course work on Big Data BI for Telco covers all the emerging new areas in which CSPs are investing for productivity gain and opening up new business revenue stream. The course will provide a complete 360 degree over view of Big Data BI in Telco so that decision makers and managers can have a very wide and comprehensive overview of possibilities of Big Data BI in Telco for productivity and revenue gain. Course objectives Main objective of the course is to introduce new Big Data business intelligence techniques in 4 sectors of Telecom Business (Marketing/Sales, Network Operation, Financial operation and Customer Relation Management). Students will be introduced to following:

• Introduction to Big Data-what is 4Vs (volume, velocity, variety and veracity) in Big Data- Generation, extraction and management from Telco perspective
• How Big Data analytic differs from legacy data analytic
• In-house justification of Big Data -Telco perspective
• Introduction to Hadoop Ecosystem- familiarity with all Hadoop tools like Hive, Pig, SPARC –when and how they are used to solve Big Data problem
• How Big Data is extracted to analyze for analytics tool-how Business Analysis’s can reduce their pain points of collection and analysis of data through integrated Hadoop dashboard approach
• Basic introduction of Insight analytics, visualization analytics and predictive analytics for Telco
• Customer Churn analytic and Big Data-how Big Data analytic can reduce customer churn and customer dissatisfaction in Telco-case studies
• Network failure and service failure analytics from Network meta-data and IPDR
• Financial analysis-fraud, wastage and ROI estimation from sales and operational data
• Customer acquisition problem-Target marketing, customer segmentation and cross-sale from sales data
• Introduction and summary of all Big Data analytic products and where they fit into Telco analytic space
• Conclusion-how to take step-by-step approach to introduce Big Data Business Intelligence in your organization

Target Audience

• Network operation, Financial Managers, CRM managers and top IT managers in Telco CIO office.
• Business Analysts in Telco
• CFO office managers/analysts
• Operational managers
• QA managers

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.

DataRobot es una plataforma de aprendizaje de máquina que simplifica la construcción y implementación de modelos predictivos. DataRobot acelera la análisis predictivo, ayudando a las empresas a tomar decisiones más inteligentes. Esta formación guiada por instructores, en vivo (online o on-site) está dirigida a científicos de datos y analistas de datos que desean automatizar, evaluar y gestionar modelos predictivos utilizando las capacidades de aprendizaje de la máquina. Al final de este curso, los participantes podrán:

Carga los conjuntos de datos en DataRobot para analizar, evaluar y comprobar los datos de calidad. Construir y entrenar modelos para identificar variables importantes y cumplir con los objetivos de predicción. Interpretar modelos para crear conocimientos valiosos que son útiles en la toma de decisiones empresariales. Monitoreo y gestión de modelos para mantener un rendimiento de predicción optimizado.

Formato del curso

Lecciones y discusiones interactivas. Muchos ejercicios y prácticas. Implementación de manos en un entorno de laboratorio en vivo.

Opciones de Customización de Curso

Para solicitar una formación personalizada para este curso, por favor contacta con nosotros para organizar.

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 el mundo académico. R tiene una amplia variedad de paquetes para minería de datos.

RapidMiner es una plataforma de software de ciencia de datos de código abierto para la creación rápida de prototipos y desarrollo de aplicaciones. Incluye un entorno integrado para la preparación de datos, aprendizaje automático, aprendizaje profundo, minería de texto y análisis predictivo. En esta capacitación en vivo dirigida por un instructor, los participantes aprenderán cómo usar RapidMiner Studio para la preparación de datos, el aprendizaje automático y la implementación del modelo predictivo. Al final de esta capacitación, los participantes podrán:

• Instalar y configurar RapidMiner
• Prepare y visualice datos con RapidMiner
• Validar modelos de aprendizaje automático
• Combina datos y crea modelos predictivos
• Operacionalice el análisis predictivo dentro de un proceso comercial
• Solucionar problemas y optimizar RapidMiner

Audiencia

• Científicos de datos
• Ingenieros
• Desarrolladores

Formato del curso

• Conferencia parcial, discusión parcial, ejercicios y práctica práctica.

Nota

• Para solicitar una capacitación personalizada para este curso, contáctenos para organizarlo.

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