Cursos de Análisis predictivo | Cursos de Predictive Analytics

Cursos de Análisis predictivo

Los cursos de capacitación de analítica predictiva en vivo, dirigidos por un instructor, demuestran a través de la práctica cómo utilizar diferentes herramientas para construir modelos predictivos y aplicarlas a conjuntos de datos de gran tamaño para predecir eventos futuros basados en los datos.

El entrenamiento predictivo de Analytics está disponible como "entrenamiento en vivo en el sitio" o "entrenamiento remoto en vivo". El entrenamiento en vivo se puede realizar localmente en las instalaciones del cliente en Guatemala o en los centros de entrenamiento corporativos de NobleProg en Guatemala. El entrenamiento remoto en vivo se lleva a cabo por medio de un escritorio remoto interactivo.

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Algunos de nuestros clientes

Programas de los cursos Análisis predictivo

Nombre del Curso
Duración
Descripción General
Nombre del Curso
Duración
Descripción General
35 horas
Los proveedores de servicios de comunicaciones (CSP) se enfrentan a presiones para reducir los costos y maximizar el ingreso promedio por usuario (ARPU), a la vez que garantizan una excelente experiencia del cliente, pero los volúmenes de datos siguen creciendo. El tráfico global de datos móviles crecerá a una tasa de crecimiento anual compuesta (CAGR) de 78 por ciento a 2016, alcanzando 10.8 exabytes al mes. Mientras tanto, los CSP están generando grandes volúmenes de datos, incluyendo registros de detalle de llamadas (CDR), datos de red y datos de clientes. Las empresas que explotan plenamente estos datos ganan una ventaja competitiva. Según una encuesta reciente de The Economist Intelligence Unit, las empresas que utilizan la toma de decisiones orientada a datos disfrutan de un aumento de 5-6% en la productividad. Sin embargo, el 53% de las empresas aprovechan sólo la mitad de sus datos valiosos, y una cuarta parte de los encuestados señaló que gran cantidad de datos útiles no se explotan. Los volúmenes de datos son tan altos que el análisis manual es imposible, y la mayoría de los sistemas de software heredados no pueden mantenerse al día, lo que resulta en que los datos valiosos sean descartados o ignorados. Con el software de datos grande y escalable de Big Data & Analytics, los CSP pueden extraer todos sus datos para una mejor toma de decisiones en menos tiempo. Diferentes productos y técnicas de Big Data proporcionan una plataforma de software de extremo a extremo para recopilar, preparar, analizar y presentar información sobre grandes datos. Las áreas de aplicación incluyen monitoreo del rendimiento de la red, detección de fraude, detección de churn del cliente y análisis de riesgo de crédito. Big Data & Analytics escala de productos para manejar terabytes de datos, pero la implementación de tales herramientas necesitan un nuevo tipo de sistema de base de datos basado en nube como Hadoop o procesador de cálculo paralelo a gran escala (KPU, etc.) Este curso de trabajo sobre Big Data BI para Telco cubre todas las nuevas áreas emergentes en las que los CSP están invirtiendo para obtener ganancias de productividad y abrir nuevos flujos de ingresos empresariales. El curso proporcionará una visión completa de 360 ​​grados de Big Data BI en Telco para que los tomadores de decisiones y los gerentes puedan tener una visión muy amplia y completa de las posibilidades de Big Data BI en Telco para la productividad y la ganancia de ingresos. Objetivos del Curso El objetivo principal del curso es introducir nuevas técnicas de Business Intelligence de Big Data en 4 sectores de Telecom Business (Marketing / Ventas, Operación de Red, Operación Financiera y Gestión de Relaciones con Clientes). Los estudiantes serán presentados a:
  • Introducción a Big Data-lo que es 4Vs (volumen, velocidad, variedad y veracidad) en Big Data-Generation, extracción y gestión desde la perspectiva de Telco
  • Cómo el analista de Big Data difiere de los analistas de datos heredados
  • Justificación interna de Big Data - perspectiva de Tcco
  • Introducción al ecosistema de Hadoop - familiaridad con todas las herramientas de Hadoop como colmena, cerdo, SPARC - cuándo y cómo se utilizan para resolver el problema de Big Data
  • Cómo se extraen los datos grandes para analizar para la herramienta de análisis-cómo Business Analysis puede reducir sus puntos de dolor de la recopilación y el análisis de datos a través del enfoque de panel integrado de Hadoop
  • Introducción básica de análisis de Insight, análisis de visualización y análisis predictivo para Telco
  • Analítica de Churn de clientes y datos grandes: cómo Big Data analítico puede reducir el abandono de clientes y la insatisfacción de los clientes en los estudios de casos de Telco
  • Análisis de fracaso de la red y fallos de servicio de Metadatos de red e IPDR
  • Análisis financiero-fraude, desperdicio y estimación de ROI de ventas y datos operativos
  • Problema de adquisición de clientes: marketing objetivo, segmentación de clientes y ventas cruzadas a partir de datos de ventas
  • Introducción y resumen de todos los productos analíticos de Big Data y donde encajan en el espacio analítico de Telco
  • Conclusión: cómo tomar un enfoque paso a paso para introducir Big Data Business Intelligence en su organización
Público objetivo
  • Operaciones de red, Gerentes Financieros, Gerentes de CRM y altos gerentes de TI en la oficina de Telco CIO.
  • Analistas de Negocios en Telco
  • Gerentes / analistas de oficina de CFO
  • Gerentes operacionales
  • Gerentes de control de calidad
21 horas
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.
14 horas
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.
21 horas
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 .
21 horas
Predictive analytics is the process of using data analytics to make predictions about the future. This process uses data along with data mining, statistics, and machine learning techniques to create a predictive model for forecasting future events. In this instructor-led, live training, participants will learn how to use Matlab to build predictive models and apply them to large sample data sets to predict future events based on the data. By the end of this training, participants will be able to:
  • Create predictive models to analyze patterns in historical and transactional data
  • Use predictive modeling to identify risks and opportunities
  • Build mathematical models that capture important trends
  • Use data from devices and business systems to reduce waste, save time, or cut costs
Audience
  • Developers
  • Engineers
  • Domain experts
Format of the course
  • Part lecture, part discussion, exercises and heavy hands-on practice
35 horas
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
14 horas
Esta sesión de capacitación basada en el aula contendrá presentaciones y ejemplos basados en computadora y ejercicios de estudio de caso para emprender.
14 horas
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.
14 horas
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/
7 horas
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.

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