Đề cương khóa học
Giới thiệu
- Phân tích dự đoán trong tài chính, chăm sóc sức khỏe, dược phẩm, ô tô, hàng không vũ trụ và sản xuất
Tổng quan về Big Data khái niệm
Thu thập dữ liệu từ nhiều nguồn khác nhau
Mô hình dự đoán dựa trên dữ liệu là gì?
Tổng quan về các kỹ thuật thống kê và học máy
Nghiên cứu điển hình: bảo trì dự đoán và lập kế hoạch nguồn lực
Áp dụng thuật toán cho các tập dữ liệu lớn với Hadoop và Spark
Predictive Analytics Quy trình làm việc
Accessing và khám phá dữ liệu
Tiền xử lý dữ liệu
Phát triển mô hình dự đoán
Huấn luyện, kiểm tra và xác thực một tập dữ liệu
Áp dụng các phương pháp học máy khác nhau (hồi quy chuỗi thời gian, hồi quy tuyến tính, v.v.)
Tích hợp mô hình vào các ứng dụng web hiện có, thiết bị di động, hệ thống nhúng, v.v.
Tích hợp Matlab và Simulink với hệ thống nhúng và quy trình làm việc CNTT doanh nghiệp
Tạo mã C và C++ di động từ mã MATLAB
Triển khai các ứng dụng dự đoán cho các hệ thống sản xuất quy mô lớn, cụm và đám mây
Hành động dựa trên kết quả phân tích của bạn
Các bước tiếp theo: Tự động phản hồi các phát hiện bằng Prescriptive Analytics
Lời kết
Yêu cầu
- Có kinh nghiệm sử dụng Matlab
- Không yêu cầu kinh nghiệm trước đây về khoa học dữ liệu
Đánh giá (2)
cơ bản và rất thích các tài liệu và bài tập đã chuẩn bị
Rekha Nallam - GE Medical Systems Polska Sp. z o.o.
Khóa học - Introduction to Predictive AI
Dịch thuật bằng máy
Nhiều ví dụ và quá trình xây dựng mã từ đầu đến cuối.
Toon - Draka Comteq Fibre B.V.
Khóa học - Introduction to Image Processing using Matlab
Dịch thuật bằng máy
