DM 3e. Predykcja z wykorzystaniem technik dostępnych scikit-learn i Spark

Szkolenie z linii DM (predykcyjne)

Opis kursu

Opis kursu

Przeznaczeniem kursu jest zaprezentowanie zaawansowanych technik modelowania dostępnych w bibliotece scikit-learn i w Apache Spark, a zaimplementowanych i zintegrowanych z IBM SPSS Modeler/PS CLEMENTINE PRO. Umiejętność łączenia funkcjonalności różnych środowisk analitycznych zwiększa elastyczność i efektywność pracy analityka. Wspomniane wyżej środowiska stanowią istotne rozszerzenie tradycyjnie wykorzystywanych metod, dlatego w trakcie szkolenia będziemy korzystać zarówno z klasycznych metod budowy modeli, jak i rozwijać je przy pomocy algorytmów zaimplementowanych w omawianych środowiskach. Uczestnicy poznają dzięki temu takie algorytmy jak: lasy losowe, drzewa XGBoost, SVM z jedną klasą, metoda k-średnich, mieszanina rozkładów Gaussa, HDBSCAN. Po szkoleniu uczestnicy będą wiedzieć, w jaki sposób używać węzłów modelowania opartych na środowiskach Python/Spark, a korzystanie z graficznego interfejsu umożliwi korzystanie z tych metod bez konieczności nauki języka Python. Efektem udziału w szkoleniu będzie zdobycie umiejętności doboru do celu analizy odpowiedniego algorytmu z palety Python/Spark oraz wskazania i oceny różnic w działaniu każdego z nich. Kurs będzie obejmował także wdrażanie modeli do procesów analitycznych oraz wprowadzenie do rozszerzonej parametryzacji algorytmów opierając się o integrację środowisk PS CLEMENTINE PRO i Python for Spark.

Czas trwania

Czas trwania

  • Szkolenie trwa 16 godzin lekcyjnych (2 dni po 8 godzin)

Program zajęć

Program zajęć

  • Teoretyczne zapoznanie z technikami grupowania,
  • Analiza skupień metodą k-średnich,
  • Elastyczna grupowanie, czyli mieszanina rozkładów Gaussa,
  • Grupowanie oparte o gęstość przy pomocy HDBSCAN,
  • Wyszukiwanie anomalii w zbiorze danych z użyciem SVM z jedną klasą,
  • Teoretyczne wprowadzenie do algorytmów drzew decyzyjnych,
  • Budowa drzew decyzyjnych,
  • Łączenie klasyfikatorów w zespoły, czyli Lasy Losowe,
  • Podnoszenie efektywności modelu za pomocą Drzewa XGBoost,
  • Porównanie różnych algorytmów drzew decyzyjnych,
  • Budowanie własnego modelu z wykorzystaniem rozszerzeń Python/Spark.

Kursy uzupełniające

Polecane kursy uzupełniające

Dla zainteresowanych eksploracją poprawą jakości i wykrywania nieprawidłowości w danych do modelowania: DM 3. Eksploracja danych z wykorzystaniem indukcji reguł asocjacyjnych, automatycznej budowy modeli

Dla zainteresowanych predykcją opartą o klasyczne techniki regresji: DM 3a. Predykcja z wykorzystaniem technik regresji liniowej i regresji logistycznej

Dla zainteresowanych predykcją opartą o drzewa decyzyjne i sieci neuronowe: DM 3b. Predykcja z wykorzystaniem sieci neuronowych i drzew decyzyjnych

Dla zainteresowanych technikami wielowymiarowymi wykorzystywanymi do grupowania: DM 3c. Grupowanie z wykorzystaniem k-średnich, sieci Kohonena i dwustopniowego grupowania

Dla zainteresowanych technikami prognozowania zjawisk w czasie: DM 3d. Prognozowanie z wykorzystaniem analizy szeregów czasowych

Informacje dodatkowe

Informacje dodatkowe

 

profil uczestnika

 

wykorzystywane oprogramowanie

 

Umiejętności zdobywane podczas kursu

Profil uczestnika

Szkolenie adresowane jest do osób, które znają podstawy technik klasyfikacyjnych oraz grupujących, ale chcą je usprawniać, korzystając z szerszego zakresu nowoczesnych metod data mining lub data science.

Wykorzystywane oprogramowanie

PS CLEMENTINE PRO / IBM SPSS Modeler

Umiejętności zdobywane podczas kursu:

  • Wykorzystanie środowisk Apache Spark i scikit-learn zintegrowanych w ramach PS CLEMENTINE PRO,
  • Podstawy teoretyczne z zakresu technik budowy modeli klasyfikacyjnych oraz grupujących,
  • Umiejętność budowania modeli klasyfikacyjnych, takich jak: drzewa decyzyjne, lasy losowe, Drzewo XGBoost,
  • Umiejętność budowania modeli grupujących, takich jak: algorytm k-średnich, mieszanina rozkładów Gaussa, HDBSCAN,
  • Obsługa węzłów umożliwiających wykorzystanie algorytmów bez konieczności pisania skryptów,
  • Praktyczne wykorzystanie algorytmów w określonych obszarach,
  • Wdrożenie modeli w procesy produkcyjne.

Kontakt

Porozmawiajmy

o szkoleniu dopasowanym do Twoich potrzeb

Chętnie odpowiemy na twoje pytania, skontaktuj się z nami w sprawie oferty

Filip Krzystanek

Analityczne Rozwiązania Biznesowe

bankowość i finanse, ubezpieczenia, windykacja, e-commerce, agencje badawcze, usługi konsultingowe, media i reklama, IT, szkolenia

Filip Krzystanek

Menedżer

 +48 797 727 092