DM 1 /// predykcyjne /// podstawowy
Metodyka projektów, przygotowanie danych i wprowadzenie do modelowania
Kurs jest adresowany do osób chcących poznać specyfikę projektów data mining i data science. Przedstawia zagadnienia projektowe w szerszym kontekście i pokazuje wykorzystanie modeli predykcyjnych w procesach decyzyjnych w organizacjach. Omawia wpływ organizacji i jakości danych na efektywność działania technik maszynowego uczenia i sztucznej inteligencji.
Przeczytaj więcejDM 2 /// predykcyjne /// średniozaawansowany
Zrozumienie, ocena jakości i przygotowanie danych do modelowania
Kurs koncentruje się na zagadnieniach związanych z dogłębnym zrozumieniem znaczenia danych, oceną ich jakości oraz relacji w nich występujących. Omawia także różne aspekty przygotowania danych do budowy modeli predykcyjnych w obszarach data mining i data science, a także poprawy jakości danych na potrzeby raportowania w systemach klasy business intelligence.
Przeczytaj więcejDM 3 /// predykcyjne /// zaawansowany
Eksploracja danych z wykorzystaniem indukcji reguł asocjacyjnych, automatycznej budowy modeli
Celem szkolenia jest wprowadzenie uczestników w tajniki modelowania od wyboru predyktorów, przez wybór algorytmu, aż do oceny wyników modelu. Kurs skupia się na analizie zależności w danych zarówno na podstawie klasycznych technik korelacyjnych, jak i algorytmów indukcji reguł asocjacyjnych i sekwencyjnych opartych o techniki maszynowego uczenia.
Przeczytaj więcejDM 3a /// predykcyjne /// zaawansowany
Predykcja z wykorzystaniem technik regresji liniowej i regresji logistycznej
Szkolenie poświęcone jest klasycznym technikom, które są podstawą zrozumienia predykcji otrzymywanych technikami maszynowego uczenia. Kurs ma pomóc w efektywnym starcie z predykcją opartą o modele regresji liniowej i regresji logistycznej. Uczestnik dowie się jak budować modele, interpretować oszacowane równania, a także oceniać jakość predykcji.
Przeczytaj więcejDM 3b /// predykcyjne /// zaawansowany
Predykcja z wykorzystaniem sieci neuronowych i drzew decyzyjnych
Jest to kurs budowy modeli predykcyjnych z wykorzystaniem technik maszynowego uczenia oraz sztucznej inteligencji. Szkolenie obejmuje naukę algorytmów drzew decyzyjnych i sieci neuronowych zarówno na poziomie teoretycznym, jak i praktycznym. Kurs skupia się także na kwestiach związanych z przygotowaniem danych oraz wdrażaniem modeli w procesy analityczne.
Przeczytaj więcejDM 3c /// predykcyjne /// zaawansowany
Grupowanie z wykorzystaniem k-średnich, sieci Kohonena i dwustopniowego grupowania
Szkolenie poświęcone jest praktycznym aspektom wykorzystania technik analitycznych dedykowanych do wyodrębniania segmentów w danych. Omawiane w trakcie kursu techniki grupowania bez nauczyciela mogą okazać się kluczowe ustaleniu liczby i wielkości grup oraz w zrozumieniu zróżnicowania pomiędzy segmentami klientów lub podobieństw w ich obrębie.
Przeczytaj więcejDM 3d /// predykcyjne /// zaawansowany
Prognozowanie z wykorzystaniem analizy szeregów czasowych
Celem szkolenia jest zapoznanie uczestników z różnymi metodami stosowanymi w predykcji szeregów czasowych, a także wykorzystanie tych informacji w procesie automatycznym. Kurs prezentuje takie techniki jak wygładzanie wykładnicze, czy model ARIMA. Uczymy także jak prognozować zjawisko w oparciu o dane historyczne i wykorzystanie dodatkowych predyktorów.
Przeczytaj więcejDM 3e /// predykcyjne /// zaawansowany
Predykcja z wykorzystaniem technik dostępnych w scikit-learn i Spark
Szkolenie poświęcone jest nowoczesnym algorytmom data mining oraz data science zaimplementowanych w środowisku PS CLEMENTINE PRO / IBM SPSS Modeler, a pochodzącym z Apache Spark oraz biblioteki scikit-learn. Pozwala uczestnikom na naukę wykorzystania alternatywnych algorytmów analitycznych, bez znajomości języka programowania Python.
Przeczytaj więcejChętnie odpowiemy na twoje pytania, skontaktuj się z nami w sprawie oferty.
