Formation Modélisation prédictive avec R

Résumé

Les fournisseurs de services (CSP) sont confrontés à une pression pour réduire les coûts et maximiser le revenu moyen par utilisateur (ARPU), tout en assurant une excellente expérience client, mais les volumes de données continuent de croître. Le trafic mondial de données mobiles va croître à un taux de croissance annuel combiné (CAGR) de 78 % à 2016, atteignant 10,8 exabytes par mois.

Pendant ce temps, les CSP génèrent de grands volumes de données, y compris les enregistrements détaillés des appels (CDR), les données réseau et les données client. Les entreprises qui exploitent pleinement ces données gagnent une limite concurrentielle. Selon une récente enquête de The Economist Intelligence Unit, les entreprises qui utilisent la prise de décision basée sur les données bénéficient d’une augmentation de productivité de 5-6%. Cependant, 53% des entreprises n’utilisent que la moitié de leurs données précieuses, et un quart des répondants a noté que de vastes quantités de données utiles ne sont pas utilisées. Les volumes de données sont si élevés que l'analyse manuelle est impossible, et la plupart des systèmes logiciels héréditaires ne peuvent pas se maintenir, ce qui entraîne que les données précieuses sont déchirées ou ignorées.

Avec Big Data & Analytics’ logiciel de big data à grande vitesse, scalable, les CSPs peuvent miner tous leurs données pour une meilleure prise de décision en moins de temps. Différents Big Data produits et techniques fournissent une plate-forme logicielle end-to-end pour la collecte, la préparation, l'analyse et la présentation d'informations sur les grandes données. Les domaines d'application comprennent la surveillance des performances du réseau, la détection de fraudes, la détection du client et l'analyse du risque de crédit. Big Data & Scale des produits d'analyse pour gérer des terabytes de données mais la mise en œuvre de ces outils nécessite un nouveau type de système de base de données basé sur le cloud comme Hadoop ou un processeur de calcul parallèle à grande échelle (KPU, etc.)

Ce cours travaille sur Big Data BI pour Telco couvre toutes les nouvelles zones émergentes dans lesquelles les CSP investissent pour augmenter la productivité et ouvrir de nouveaux flux de revenus d'affaires. Le cours fournira une vue complète de 360 degrés sur Big Data BI à Telco afin que les décideurs et les gestionnaires puissent avoir un aperçu très large et complet des possibilités de Big Data BI à Telco pour la productivité et l'amélioration des revenus.

Objectifs du cours

L'objectif principal du cours est d'introduire de nouvelles Big Data techniques d'intelligence d'affaires dans 4 secteurs de Telecom Business (Marketing/Ventes, Opération réseau, Opération financière et Relation client Management). Les étudiants seront introduits à suivre :

• Introduction à Big Data-ce qui est 4Vs (volume, vitesse, variété et veracité) dans Big Data- Génération, extraction et gestion de la perspective Telco
• Comment Big Data l'analytique diffère de l'analytique des données d'héritage
• La justification intérieure de la Big Data -Telco perspective
• Introduction à Hadoop Écosystème- familiarité avec tous les Hadoop outils tels que Hive, Pig, SPARC – quand et comment ils sont utilisés pour résoudre Big Data problème
• Comment Big Data est extrait pour l'analyse pour les outils d'analyse-comment Business Analysis’s peuvent réduire leurs points de douleur de collecte et d'analyse des données grâce à une approche intégrée Hadoop de tableau de bord
• Introduction fondamentale de l'analyse Insight, de l'analyse de la visualisation et de l'analyse prédictive pour Telco
• L'analyse client Churn et Big Data-comment Big Data peut réduire l'analyse client Churn et l'insatisfaction des clients dans les études de cas Telco
• Analyse d'échecs réseau et d'échecs de service à partir des méta-data réseau et IPDR
• Analyse financière-fraude, fraude et estimation du ROI à partir des ventes et des données opérationnelles
• Problème d'acquisition client-Marketing cible, segmentation client et cross-sales à partir des données de vente
• Introduction et résumé de tous Big Data produits d'analyse et où ils s'adaptent à l'espace d'analyse Telco
• Conclusion-comment prendre une approche étape par étape pour introduire Big Data Business Intelligence dans votre organisation

Audience cible

• Opération réseau, gestionnaires financiers, gestionnaires CRM et gestionnaires informatiques de premier plan dans le bureau du CIO de Telco.
• Business Analystes à Telco
• Gestionnaire de bureau / analystes
• gestionnaires opérationnels
• Général QA

Au cours de cette formation en direct à Canada, les participants apprendront l'état d'esprit avec lequel il faut aborder les technologies Big Data, évaluer leur impact sur les processus et politiques existants et mettre en œuvre ces technologies dans le but d'identifier les activités criminelles et de prévenir la criminalité. Des études de cas d'organismes d'application de la loi du monde entier seront examinées afin de mieux comprendre leurs approches, leurs défis et leurs résultats en matière d'adoption.

À l'issue de cette formation, les participants seront en mesure de :

• Combiner la technologie Big Data avec les processus traditionnels de collecte de données pour reconstituer une histoire au cours d'une enquête.
• Mettre en œuvre des solutions industrielles de stockage et de traitement des big data pour l'analyse des données.
• Préparer une proposition pour l'adoption des outils et des processus les plus adéquats pour permettre une approche axée sur les données dans les enquêtes criminelles.

Public

Si vous essayez de comprendre les données auxquelles vous avez accès ou souhaitez analyser des données non structurées disponibles sur le réseau (comme Twitter, Linked in, etc.), ce cours est pour vous.

Il s’adresse principalement aux décideurs et aux personnes qui doivent choisir les données qui méritent d’être collectées et celles qui méritent d’être analysées.

Cela ne vise pas les personnes qui configurent la solution, ces personnes bénéficieront d'une vue d'ensemble.

Mode de livraison

Pendant le cours, des exemples concrets de technologies principalement open source seront présentés aux délégués.

De courtes conférences seront suivies de présentations et d'exercices simples des participants.

Contenu et logiciel utilisés

Tous les logiciels utilisés sont mis à jour à chaque exécution du cours, nous vérifions donc les dernières versions possibles.

Il couvre le processus d'obtention, de formatage, de traitement et d'analyse des données, afin d'expliquer comment automatiser le processus de prise de décision avec l'apprentissage automatique.

Cette formation en direct avec instructeur en Canada (en ligne ou sur site) s'adresse aux scientifiques et analystes de données qui souhaitent automatiser, évaluer et gérer des modèles prédictifs en utilisant les capacités d'apprentissage automatique de DataRobot.

A l'issue de cette formation, les participants seront capables de :

• Charger des ensembles de données dans DataRobot pour analyser, évaluer et vérifier la qualité des données.
• Construire et former des modèles pour identifier les variables importantes et atteindre les objectifs de prédiction.
• Interpréter les modèles pour créer des informations utiles à la prise de décision.
• Contrôler et gérer les modèles pour maintenir une performance de prédiction optimisée.

Ce formation en direct (en ligne ou sur place) est destinée aux analystes de données et professionnels d'entreprise intermédiaires souhaitant effectuer des prévisions de séries temporelles et automatiser les workflows d'analyse de données avec R.

À la fin de cette formation, les participants seront capables de :

• Comprendre les fondamentaux des techniques de prévision en R.
• Appliquer les modèles de lissage exponentiel et ARIMA pour l'analyse de séries temporelles.
• Utiliser le package ‘forecast’ pour générer des modèles de prévision précis.
• Automatiser les workflows de prévision pour les applications d'affaires et de recherche.

Cette formation en direct, dirigée par un formateur, à Canada (en ligne ou sur site) s'adresse aux développeurs de niveau intermédiaire qui souhaitent construire des applications basées sur l'intelligence artificielle (IA) en utilisant l'analyse prédictive et les modèles génératifs.

À la fin de cette formation, les participants seront capables de :

• Comprendre les fondamentaux de l'IA prédictive et des modèles génératifs.
• Utiliser des outils basés sur l'IA pour le codage prédictif, la prévision et l'automatisation.
• Mettre en œuvre les LLM (Large Language Models) et les transformateurs pour la génération de texte et de code.
• Appliquer la prévision des séries temporelles et les recommandations basées sur l'IA.
• Développer et affiner des modèles d'IA pour des applications réelles.
• Évaluer les considérations éthiques et les meilleures pratiques dans le déploiement de l'IA.

Cette formation en direct (en ligne ou sur site) dispensée par un formateur est destinée aux professionnels IT de niveau débutant qui souhaitent maîtriser les fondamentaux de l'IA prédictive.

À la fin de cette formation, les participants seront capables de :

• Comprendre les concepts de base de l'IA prédictive et ses applications.
• Collecter, nettoyer et prétraiter des données pour une analyse prédictive.
• Explorer et visualiser des données afin d'en tirer des insights.
• Construire des modèles statistiques de base pour faire des prédictions.
• Évaluer la performance des modèles prédictifs.
• Appliquer les concepts d'IA prédictive à des scénarios réels.

R est un langage de programmation sans opensource pour le calcul statistique, l'analyse de données et les graphiques R est utilisé par un nombre croissant de gestionnaires et d'analystes de données au sein des entreprises et des universités R a une grande variété de paquets pour l'exploration de données .

L'analyse prédictive est le processus qui consiste à utiliser l'analyse des données pour faire des prédictions sur l'avenir. Ce processus utilise des données ainsi que des techniques d'exploration de données, de statistiques et d'apprentissage automatique pour créer un modèle prédictif permettant de prévoir des événements futurs.

Dans cette formation, les participants apprendront à utiliser Matlab pour construire des modèles prédictifs et les appliquer à de grands échantillons de données afin de prédire des événements futurs sur la base des données.

A la fin de cette formation, les participants seront capables de :

• Créer des modèles prédictifs pour analyser des modèles dans des données historiques et transactionnelles
• Utiliser la modélisation prédictive pour identifier les risques et les opportunités
• Construire des modèles mathématiques qui capturent les tendances importantes
• Utiliser des données provenant d'appareils et de systèmes d'entreprise pour réduire le gaspillage, gagner du temps ou réduire les coûts.

Public

• Développeurs
• Ingénieurs
• Experts du domaine

Format du cours

• Une partie de cours, une partie de discussion, des exercices et une grande partie de pratique.

Cette formation dirigée par un instructeur, en ligne ou sur site à Canada, est destinée aux professionnels des données de niveau intermédiaire qui souhaitent appliquer des techniques d'apprentissage automatique à des problèmes d'entreprise basés sur les données, notamment la prévision des ventes et le modèle prédictif à l'aide de réseaux neuronaux.

À la fin de cette formation, les participants seront en mesure de :

• Comprendre les concepts fondamentaux et les types d'apprentissage automatique.
• Appliquer des algorithmes clés pour la classification, la régression, le clustering et l'analyse d'association.
• Effectuer une analyse exploratoire des données et une préparation de données à l'aide de Python.
• Utiliser des réseaux neuronaux pour des tâches de modélisation non linéaire.
• Mettre en œuvre des analyses prédictives pour la prévision d'entreprise, y compris les données de vente.
• Évaluer et optimiser les performances du modèle à l'aide de techniques visuelles et statistiques.

Cette formation en direct (en ligne ou sur site) est destinée aux professionnels DevOps intermédiaires souhaitant intégrer l'IA prédictive dans leurs pratiques DevOps.

À la fin de cette formation, les participants seront capables de :

• Mettre en œuvre des modèles d'analyse prédictive pour anticiper et résoudre les défis dans le pipeline DevOps.
• Utiliser des outils alimentés par l'IA pour une surveillance renforcée et des opérations optimisées.
• Appliquer les techniques d'apprentissage automatique pour améliorer les flux de travail de livraison logicielle.
• Concevoir des stratégies d'IA pour la résolution proactive des problèmes et l'optimisation.
• Gérer les considérations éthiques liées à l'utilisation de l'IA dans DevOps.

RapidMiner est une plateforme logicielle open source de science des données pour le prototypage et le développement rapides d'applications. Elle comprend un environnement intégré pour la préparation des données, l'apprentissage automatique, l'apprentissage profond, l'exploration de texte et l'analyse prédictive.

Au cours de cette formation, les participants apprendront à utiliser RapidMiner Studio pour la préparation des données, l'apprentissage automatique et le déploiement de modèles prédictifs.

À l'issue de cette formation, les participants seront en mesure de :

• Installer et configurer RapidMiner Studio
• Préparer et visualiser les données avec RapidMiner.
• Valider les modèles d'apprentissage automatique
• Mashup de données et créer des modèles prédictifs
• Opérationnaliser l'analyse prédictive au sein d'un processus métier
• Dépanner et optimiser RapidMiner

Public

• Scientifiques des données
• Ingénieurs
• Développeurs

Format du cours

• En partie conférence, en partie discussion, exercices et pratique intensive.

Remarque

• Pour demander une formation personnalisée pour ce cours, veuillez nous contacter.

Public

• les gestionnaires
• développeurs
• scientifiques
• étudiants

Format du cours

instructions et discussion en ligne OU ateliers en face-à-face

R  est un langage de programmation open-source gratuit pour la comptabilité statistique, l'analyse des données et les graphiques. La recherche est utilisée par un nombre croissant de gestionnaires et d'analystes de données à l'intérieur des sociétés et de l'académie. R a également trouvé des followers parmi des statistiques, des ingénieurs et des scientifiques sans compétences de programmation informatique qui le trouvent facile à utiliser. Sa popularité est due à l'utilisation croissante de l'exploitation de données pour divers objectifs tels que la fixation des prix publicitaires, la recherche de nouveaux médicaments plus rapidement ou des modèles financiers fine-tune. R a une grande variété de paquets pour l'exploitation de données.

Ce cours couvre la manipulation des objets dans R y compris les données de lecture, l'accès aux paquets R, l'écriture des fonctions R, et la création de graphiques informatifs. Il comprend l'analyse des données en utilisant des modèles statistiques communs. Le cours enseigne comment utiliser le logiciel R (https://www.r-project.org) à la fois sur une ligne de commande et dans une interface utilisateur graphique (GUI).

Public

Format du cours

À la fin de cette formation, les participants seront en mesure de :

Dans ce cours dispensé par un formateur, les participants apprendront à manipuler et visualiser des données en utilisant les outils inclus dans le Tidyverse.

Le Tidyverse est une collection de packages R polyvalents pour nettoyer, traiter, modéliser et visualiser des données. Parmi les packages inclus figurent : ggplot2, dplyr, tidyr, readr, purrr et tibble.

• Débutants en langage R
• Débutants en analyse de données et visualisation de données

• Partie cours, partie discussion, exercices et pratique intensive

• Effectuer une analyse de données et créer des visualisations attrayantes
• Tirer des conclusions utiles à partir de divers jeux de données d'exemples
• Filtrer, trier et résumer les données pour répondre aux questions exploratoires
• Transformer des données traitées en graphiques de ligne informatifs, diagrammes à barres et histogrammes
• Importer et filtrer les données provenant de diverses sources de données, y compris Excel, CSV et fichiers SPSS