Plan du cours

Introduction

  • L'analyse prédictive dans la finance, les soins de santé, les produits pharmaceutiques, l'automobile, l'aérospatiale et la fabrication

Aperçu des concepts Big Data

Capturer des données à partir de sources disparates

Qu'est-ce qu'un modèle prédictif piloté par les données ?

Aperçu des techniques statistiques et d'apprentissage automatique

Étude de cas : maintenance prédictive et planification des ressources

Application d'algorithmes à de grands ensembles de données avec Hadoop et Spark

Predictive Analytics Flux de travail

[Exploration des données

Prétraitement des données

Développement d'un modèle prédictif

Entraînement, test et validation d'un ensemble de données

Application de différentes approches d'apprentissage automatique (régression de séries temporelles, régression linéaire, etc.)

Intégration du modèle dans les applications web existantes, les appareils mobiles, les systèmes embarqués, etc.

Intégration de Matlab et Simulink dans les systèmes embarqués et les flux de travail informatiques de l'entreprise

Création de code C et C++ portable à partir de code MATLAB.

Déploiement d'applications prédictives dans des systèmes de production à grande échelle, des clusters et des nuages.

Agir sur les résultats de votre analyse

Prochaines étapes : Répondre automatiquement aux résultats à l'aide de Prescriptive Analytics

Remarques finales

Pré requis

  • Expérience avec Matlab
  • Aucune expérience préalable en science des données n'est requise
  21 heures
 

Nombre de participants


Début

Fin


Dates are subject to availability and take place between 09:30 and 16:30.
Les formations ouvertes requièrent plus de 3 participants.

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