Cursos de Análisis predictivo

Los proveedores de servicios de comunicaciones (CSP) se enfrentan a presiones para reducir los costos y maximizar el ingreso promedio por usuario (ARPU), a la vez que garantizan una excelente experiencia del cliente, pero los volúmenes de datos siguen creciendo. El tráfico global de datos móviles crecerá a una tasa de crecimiento anual compuesta (CAGR) de 78 por ciento a 2016, alcanzando 10.8 exabytes al mes.

Mientras tanto, los CSP están generando grandes volúmenes de datos, incluyendo registros de detalle de llamadas (CDR), datos de red y datos de clientes. Las empresas que explotan plenamente estos datos ganan una ventaja competitiva. Según una encuesta reciente de The Economist Intelligence Unit, las empresas que utilizan la toma de decisiones orientada a datos disfrutan de un aumento de 5-6% en la productividad. Sin embargo, el 53% de las empresas aprovechan sólo la mitad de sus datos valiosos, y una cuarta parte de los encuestados señaló que gran cantidad de datos útiles no se explotan. Los volúmenes de datos son tan altos que el análisis manual es imposible, y la mayoría de los sistemas de software heredados no pueden mantenerse al día, lo que resulta en que los datos valiosos sean descartados o ignorados.

Con el software de datos grande y escalable de Big Data & Analytics, los CSP pueden extraer todos sus datos para una mejor toma de decisiones en menos tiempo. Diferentes productos y técnicas de Big Data proporcionan una plataforma de software de extremo a extremo para recopilar, preparar, analizar y presentar información sobre grandes datos. Las áreas de aplicación incluyen monitoreo del rendimiento de la red, detección de fraude, detección de churn del cliente y análisis de riesgo de crédito. Big Data & Analytics escala de productos para manejar terabytes de datos, pero la implementación de tales herramientas necesitan un nuevo tipo de sistema de base de datos basado en nube como Hadoop o procesador de cálculo paralelo a gran escala (KPU, etc.)

Este curso de trabajo sobre Big Data BI para Telco cubre todas las nuevas áreas emergentes en las que los CSP están invirtiendo para obtener ganancias de productividad y abrir nuevos flujos de ingresos empresariales. El curso proporcionará una visión completa de 360 ​​grados de Big Data BI en Telco para que los tomadores de decisiones y los gerentes puedan tener una visión muy amplia y completa de las posibilidades de Big Data BI en Telco para la productividad y la ganancia de ingresos.

Objetivos del Curso

El objetivo principal del curso es introducir nuevas técnicas de Business Intelligence de Big Data en 4 sectores de Telecom Business (Marketing / Ventas, Operación de Red, Operación Financiera y Gestión de Relaciones con Clientes). Los estudiantes serán presentados a:

- Introducción a Big Data-lo que es 4Vs (volumen, velocidad, variedad y veracidad) en Big Data-Generation, extracción y gestión desde la perspectiva de Telco
- Cómo el analista de Big Data difiere de los analistas de datos heredados
- Justificación interna de Big Data - perspectiva de Tcco
- Introducción al ecosistema de Hadoop - familiaridad con todas las herramientas de Hadoop como colmena, cerdo, SPARC - cuándo y cómo se utilizan para resolver el problema de Big Data
- Cómo se extraen los datos grandes para analizar para la herramienta de análisis-cómo Business Analysis puede reducir sus puntos de dolor de la recopilación y el análisis de datos a través del enfoque de panel integrado de Hadoop
- Introducción básica de análisis de Insight, análisis de visualización y análisis predictivo para Telco
- Analítica de Churn de clientes y datos grandes: cómo Big Data analítico puede reducir el abandono de clientes y la insatisfacción de los clientes en los estudios de casos de Telco
- Análisis de fracaso de la red y fallos de servicio de Metadatos de red e IPDR
- Análisis financiero-fraude, desperdicio y estimación de ROI de ventas y datos operativos
- Problema de adquisición de clientes: marketing objetivo, segmentación de clientes y ventas cruzadas a partir de datos de ventas
- Introducción y resumen de todos los productos analíticos de Big Data y donde encajan en el espacio analítico de Telco
- Conclusión: cómo tomar un enfoque paso a paso para introducir Big Data Business Intelligence en su organización

Público objetivo

- Operaciones de red, Gerentes Financieros, Gerentes de CRM y altos gerentes de TI en la oficina de Telco CIO.
- Analistas de Negocios en Telco
- Gerentes / analistas de oficina de CFO
- Gerentes operacionales
- Gerentes de control de calidad

Audiencia

Si intenta dar sentido a los datos a los que tiene acceso o desea analizar datos no estructurados disponibles en la red (como Twitter, Linked in, etc ...) este curso es para usted.

Está dirigido principalmente a los tomadores de decisiones y las personas que necesitan elegir qué datos vale la pena recopilar y qué vale la pena analizar.

No está dirigido a las personas que configuran la solución, esas personas se beneficiarán de la imagen grande sin embargo.

Modo de entrega

Durante el curso se presentarán a los delegados ejemplos prácticos de la mayoría de las tecnologías de código abierto.

Las conferencias cortas serán seguidas por la presentación y los ejercicios simples por los participantes

Contenido y software utilizados

Todo el software utilizado se actualiza cada vez que se ejecuta el curso, así que verificamos las versiones más recientes posibles.

Cubre el proceso de obtener, formatear, procesar y analizar los datos, para explicar cómo automatizar el proceso de toma de decisiones con el aprendizaje automático.

R es un lenguaje de programación libre de código abierto para computación estadística, análisis de datos y gráficos. R es utilizado por un número creciente de gerentes y analistas de datos dentro de las corporaciones y el mundo académico. R tiene una amplia variedad de paquetes para minería de datos.

R es un lenguaje de programación libre de código abierto para computación estadística, análisis de datos y gráficos R es utilizado por un número creciente de gerentes y analistas de datos dentro de las corporaciones y la academia R tiene una amplia variedad de paquetes para minería de datos .

Predictive analytics is the process of using data analytics to make predictions about the future. This process uses data along with data mining, statistics, and machine learning techniques to create a predictive model for forecasting future events.

In this instructor-led, live training, participants will learn how to use Matlab to build predictive models and apply them to large sample data sets to predict future events based on the data.

By the end of this training, participants will be able to:

- Create predictive models to analyze patterns in historical and transactional data
- Use predictive modeling to identify risks and opportunities
- Build mathematical models that capture important trends
- Use data from devices and business systems to reduce waste, save time, or cut costs

Audience

- Developers
- Engineers
- Domain experts

Format of the course

- Part lecture, part discussion, exercises and heavy hands-on practice

Los avances en las tecnologías y la creciente cantidad de información están transformando la forma en que se lleva a cabo la aplicación de la ley. Los desafíos que plantea Big Data son casi tan desalentadores como la promesa de Big Data. Almacenar datos de manera eficiente es uno de estos desafíos; analizarlo efectivamente es otro.

En esta capacitación en vivo dirigida por un instructor, los participantes aprenderán la mentalidad con la cual abordarán las tecnologías de Big Data, evaluarán su impacto en los procesos y políticas existentes, e implementarán estas tecnologías con el propósito de identificar la actividad delictiva y prevenir el delito. Se examinarán estudios de casos de organizaciones de orden público de todo el mundo para obtener información sobre sus enfoques, desafíos y resultados de adopción.

Al final de esta capacitación, los participantes podrán:

- Combine la tecnología Big Data con procesos tradicionales de recopilación de datos para armar una historia durante una investigación
- Implementar soluciones industriales de almacenamiento y procesamiento de big data para el análisis de datos
- Preparar una propuesta para la adopción de las herramientas y procesos más adecuados para permitir un enfoque basado en datos para la investigación criminal

Audiencia

- Especialistas en aplicación de la ley con experiencia técnica

Formato del curso

- Conferencia de parte, discusión en parte, ejercicios y práctica práctica

Esta sesión de capacitación basada en el aula contendrá presentaciones y ejemplos basados en computadora y ejercicios de estudio de caso para emprender.

RapidMiner is an open source data science software platform for rapid application prototyping and development. It includes an integrated environment for data preparation, machine learning, deep learning, text mining, and predictive analytics.

In this instructor-led, live training, participants will learn how to use RapidMiner Studio for data preparation, machine learning, and predictive model deployment.

By the end of this training, participants will be able to:

- Install and configure RapidMiner
- Prepare and visualize data with RapidMiner
- Validate machine learning models
- Mashup data and create predictive models
- Operationalize predictive analytics within a business process
- Troubleshoot and optimize RapidMiner

Audience

- Data scientists
- Engineers
- Developers

Format of the Course

- Part lecture, part discussion, exercises and heavy hands-on practice

Note

- To request a customized training for this course, please contact us to arrange.

This instructor-led, live training in México (online or onsite) is aimed at technical persons who wish to build machine learning models using algorithms such as GLM, Deep Learning and Random Forests.

By the end of this training, participants will be able to:

- Install and configure H2O.
- Create machine learning models using different popular algorithms.
- Evaluate models based on the type of data and business requirements.

This instructor-led, live training in México (online or onsite) is aimed at data scientists and data analysts who wish to automate, evaluate, and manage predictive models using DataRobot's machine learning capabilities.

By the end of this training, participants will be able to:

- Load datasets in DataRobot to analyze, assess, and quality check data.
- Build and train models to identify important variables and meet prediction targets.
- Interpret models to create valuable insights that are useful in making business decisions.
- Monitor and manage models to maintain an optimized prediction performance.