Predictive Analytics Đào tạo tại Hanoi

Khóa học trực tiếp do giảng viên dẫn dắt tại Hanoi (trực tuyến hoặc trực tiếp tại chỗ) được thiết kế cho các lập trình viên có trình độ trung cấp muốn xây dựng các ứng dụng sử dụng trí tuệ nhân tạo với phân tích dự đoán và các mô hình sinh thành.

Sau khi hoàn thành khóa học này, các tham gia sẽ có thể:

• Hiểu các nguyên tắc cơ bản về trí tuệ nhân tạo dự đoán và các mô hình sinh thành.
• Sử dụng các công cụ có sức mạnh trí tuệ nhân tạo để dự đoán mã nguồn, dự báo và tự động hóa.
• Triển khai LLMs (Large Language Models) và transformers để tạo ra văn bản và mã nguồn.
• Áp dụng dự báo chuỗi thời gian và các gợi ý dựa trên trí tuệ nhân tạo.
• Phát triển và tinh chỉnh các mô hình trí tuệ nhân tạo cho các ứng dụng thực tế.
• Đánh giá các vấn đề đạo đức và các thông lệ tốt nhất trong việc triển khai trí tuệ nhân tạo.

Khóa học này do giảng viên hướng dẫn trực tiếp (trực tuyến hoặc tại chỗ) được thiết kế dành cho các chuyên gia dữ liệu có trình độ trung cấp muốn áp dụng các kỹ thuật học máy để giải quyết các vấn đề kinh doanh dựa trên dữ liệu, bao gồm dự báo doanh thu và mô hình dự đoán bằng mạng nơ-ron.

Sau khi hoàn thành khóa học, các tham gia sẽ có thể:

• Hiểu các khái niệm cơ bản và loại học máy.
• Áp dụng các thuật toán chính cho phân loại, hồi quy, phân cụm và phân tích liên kết.
• Thực hiện phân tích dữ liệu khám phá và chuẩn bị dữ liệu bằng Python.
• Sử dụng mạng nơ-ron cho các tác vụ mô hình hóa không tuyến tính.
• Triển khai phân tích dự đoán cho dự báo kinh doanh, bao gồm dữ liệu doanh thu.
• Đánh giá và tối ưu hóa hiệu suất mô hình bằng các kỹ thuật trực quan và thống kê.

Khóa học trực tiếp được dẫn dắt (trực tuyến hoặc tại địa điểm) này dành cho các chuyên gia IT cấp độ sơ cấp muốn nắm bắt những nguyên tắc cơ bản của Trí Tuệ Nhân Tạo Dự đoán.

Sau khi hoàn thành khóa học này, các thí sinh sẽ có thể:

• Hiểu những khái niệm cơ bản của Trí Tuệ Nhân Tạo Dự đoán và các ứng dụng của nó.
• Thu thập, làm sạch và tiền xử lý dữ liệu cho phân tích dự đoán.
• Khám phá và trực quan hóa dữ liệu để tìm ra các thông tin.
• Xây dựng các mô hình thống kê cơ bản để đưa ra dự đoán.
• Đánh giá hiệu suất của các mô hình dự đoán.
• Áp dụng các khái niệm Trí Tuệ Nhân Tạo Dự đoán vào các tình huống thực tế.

Khóa học này do giảng viên dẫn dắt, được tổ chức trực tuyến hoặc tại chỗ, dành cho các chuyên gia DevOps có trình độ trung cấp muốn tích hợp trí tuệ nhân tạo dự báo vào các thực hành DevOps của họ.

Đến khi kết thúc khóa học này, các tham gia sẽ có thể:

• Triển khai các mô hình phân tích dự báo để dự đoán và giải quyết các thách thức trong pipeline DevOps.
• Sử dụng các công cụ dựa trên AI để giám sát và hoạt động hiệu quả hơn.
• Áp dụng các kỹ thuật học máy để cải thiện quy trình giao hàng phần mềm.
• Thiết kế các chiến lược AI để xử lý và tối ưu hóa các vấn đề chủ động.
• Xử lý các vấn đề đạo đức khi sử dụng AI trong DevOps.

Trong khóa đào tạo trực tiếp do giảng viên hướng dẫn này tại Hanoi, những người tham gia sẽ học được tư duy để tiếp cận các công nghệ Big Data, đánh giá tác động của chúng đối với các quy trình và chính sách hiện có và triển khai các công nghệ này nhằm mục đích xác định hoạt động tội phạm và ngăn ngừa tội phạm. Các nghiên cứu tình huống từ các tổ chức thực thi pháp luật trên toàn thế giới sẽ được xem xét để có được hiểu biết sâu sắc về các phương pháp tiếp cận, thách thức và kết quả áp dụng của họ.

Vào cuối khóa đào tạo này, người tham gia sẽ có thể:

• Kết hợp công nghệ Big Data với các quy trình thu thập dữ liệu truyền thống để ghép lại một câu chuyện trong quá trình điều tra.
• Triển khai các giải pháp lưu trữ và xử lý dữ liệu lớn trong công nghiệp để phân tích dữ liệu.
• Chuẩn bị đề xuất áp dụng các công cụ và quy trình phù hợp nhất để áp dụng phương pháp tiếp cận dựa trên dữ liệu vào điều tra tội phạm.

Đối tượng

Nếu bạn cố gắng tìm ý nghĩa từ dữ liệu bạn có hoặc muốn phân tích dữ liệu phi cấu trúc có sẵn trên mạng (như Twitter, LinkedIn, v.v.), khóa học này dành cho bạn.

Khóa học chủ yếu dành cho những người ra quyết định và những người cần chọn dữ liệu nào đáng thu thập và dữ liệu nào đáng phân tích.

Khóa học không dành cho những người cấu hình giải pháp, mặc dù những người đó cũng sẽ được hưởng lợi từ bức tranh toàn cảnh.

Phương thức giảng dạy

Trong suốt khóa học, các đại biểu sẽ được giới thiệu các ví dụ thực tế về các công nghệ chủ yếu là mã nguồn mở.

Các bài giảng ngắn gọn sẽ được theo sau bởi bài thuyết trình và các bài tập đơn giản từ người tham gia.

Nội dung và Phần mềm sử dụng

Tất cả phần mềm được sử dụng đều được cập nhật mỗi khi khóa học được tổ chức, vì vậy chúng tôi kiểm tra các phiên bản mới nhất có thể.

Nó bao gồm quy trình từ thu thập, định dạng, xử lý và phân tích dữ liệu, đến giải thích cách tự động hóa quy trình ra quyết định bằng học máy.

Khóa đào tạo trực tiếp, do giảng viên hướng dẫn này (trực tuyến hoặc tại chỗ) dành cho các nhà khoa học dữ liệu và nhà phân tích dữ liệu muốn tự động hóa, đánh giá và quản lý các mô hình dự đoán bằng khả năng học máy của DataRobot.

Khi kết thúc khóa đào tạo này, người tham gia sẽ có thể:

• Tải các tập dữ liệu vào DataRobot để phân tích, đánh giá và kiểm tra chất lượng dữ liệu.
• Xây dựng và huấn luyện mô hình để xác định các biến quan trọng và đáp ứng các mục tiêu dự đoán.
• Giải thích mô hình để tạo ra những hiểu biết sâu sắc có giá trị, hữu ích trong việc đưa ra quyết định kinh doanh.
• Giám sát và quản lý mô hình để duy trì hiệu suất dự đoán tối ưu.

R là một ngôn ngữ lập trình nguồn mở và miễn phí, được sử dụng cho các tính toán thống kê, phân tích dữ liệu và đồ họa. R đang được sử dụng ngày càng nhiều bởi các nhà quản lý và chuyên gia phân tích dữ liệu trong các tập đoàn và giới học thuật. R có nhiều gói (packages) đa dạng cho khai thác dữ liệu.

Phân tích dự đoán là quá trình sử dụng phân tích dữ liệu để đưa ra dự đoán về tương lai. Quá trình này sử dụng dữ liệu cùng với các kỹ thuật khai thác dữ liệu, thống kê và học máy để tạo ra một mô hình dự đoán cho việc dự báo các sự kiện trong tương lai.

Trong khóa đào tạo trực tiếp, do giảng viên hướng dẫn này, người tham gia sẽ học cách sử dụng Matlab để xây dựng các mô hình dự đoán và áp dụng chúng vào các tập dữ liệu lớn để dự đoán các sự kiện trong tương lai dựa trên dữ liệu.

Khi kết thúc khóa đào tạo này, người tham gia sẽ có thể:

• Tạo các mô hình dự đoán để phân tích các mẫu trong dữ liệu lịch sử và giao dịch
• Sử dụng mô hình dự đoán để xác định rủi ro và cơ hội
• Xây dựng các mô hình toán học nắm bắt các xu hướng quan trọng
• Sử dụng dữ liệu từ các thiết bị và hệ thống kinh doanh để giảm lãng phí, tiết kiệm thời gian hoặc cắt giảm chi phí

Đối tượng

• Nhà phát triển
• Kỹ sư
• Chuyên gia trong lĩnh vực

Định dạng khóa học

• Kết hợp bài giảng, thảo luận, bài tập và thực hành chuyên sâu

R là một ngôn ngữ lập trình mã nguồn mở và miễn phí dành cho tính toán thống kê, phân tích dữ liệu và đồ họa. R được sử dụng bởi một số lượng ngày càng tăng các quản lý và nhà phân tích dữ liệu trong doanh nghiệp và học thuật. R có nhiều gói khác nhau để khai thác dữ liệu.

RapidMiner là một nền tảng phần mềm khoa học dữ liệu mã nguồn mở để tạo mẫu và phát triển ứng dụng nhanh chóng. Nó bao gồm một môi trường tích hợp để chuẩn bị dữ liệu, học máy, học sâu, khai thác văn bản và phân tích dự đoán.

Trong khóa đào tạo trực tiếp, do giảng viên hướng dẫn này, người tham gia sẽ học cách sử dụng RapidMiner Studio để chuẩn bị dữ liệu, học máy và triển khai mô hình dự đoán.

Khi kết thúc khóa đào tạo này, người tham gia sẽ có thể:

• Cài đặt và cấu hình RapidMiner
• Chuẩn bị và trực quan hóa dữ liệu với RapidMiner
• Xác thực các mô hình học máy
• Kết hợp dữ liệu và tạo các mô hình dự đoán
• Triển khai phân tích dự đoán trong quy trình kinh doanh
• Khắc phục sự cố và tối ưu hóa RapidMiner

Đối tượng

• Nhà khoa học dữ liệu
• Kỹ sư
• Nhà phát triển

Định dạng khóa học

• Kết hợp bài giảng, thảo luận, bài tập và thực hành chuyên sâu

Lưu ý

• Để yêu cầu đào tạo tùy chỉnh cho khóa học này, vui lòng liên hệ với chúng tôi để sắp xếp.

Chương trình đào tạo trực tiếp do giảng viên hướng dẫn (trực tuyến hoặc tại chỗ) này hướng đến các nhà phân tích, nhà nghiên cứu và chuyên gia ở trình độ từ cơ bản đến trung cấp, những người mong muốn sử dụng SPSS cho việc chuẩn bị dữ liệu, phân tích thống kê và mô hình hóa dự đoán.