Programa del Curso

Introducción

  • Análisis predictivo en finanzas, atención médica, productos farmacéuticos, automotriz, aeroespacial y fabricación

Resumen de Big Data conceptos

Captura de datos de fuentes dispares

¿Qué son los modelos predictivos basados en datos?

Descripción general de las técnicas estadísticas y de aprendizaje automático

Caso práctico: mantenimiento predictivo y planificación de recursos

Aplicación de algoritmos a grandes conjuntos de datos con Hadoop y Spark

Predictive Analytics Flujo de trabajo

Accessing y exploración de datos

Preprocesamiento de los datos

Desarrollo de un modelo predictivo

Entrenamiento, prueba y validación de un conjunto de datos

Aplicación de diferentes enfoques de aprendizaje automático (regresión de series temporales, regresión lineal, etc.)

Integración del modelo en aplicaciones web existentes, dispositivos móviles, sistemas embebidos, etc.

Matlab y Simulink integración con sistemas embebidos y flujos de trabajo de TI empresariales

Creación de código C y C++ portátil a partir de código MATLAB

Implementación de aplicaciones predictivas en sistemas de producción, clústeres y nubes a gran escala

Actuar sobre los resultados de su análisis

Pasos siguientes: Responder automáticamente a los hallazgos mediante Prescriptive Analytics

Observaciones finales

Requerimientos

  • Experiencia con Matlab
  • No se requiere experiencia previa con ciencia de datos
  21 horas
 

Número de participantes


Comienza

Termina


Dates are subject to availability and take place between 09:30 and 16:30.
Los cursos de formación abiertos requieren más de 5 participantes.

Testimonios (5)

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