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matlabpredanalytics
21 horas (usualmente 3 días, incluidas las pausas)
El análisis predictivo es el proceso de usar el análisis de datos para hacer predicciones sobre el futuro. Este proceso utiliza datos junto con la extracción de datos, estadísticas y técnicas de aprendizaje automático para crear un modelo predictivo para pronosticar eventos futuros.
En esta capacitación en vivo dirigida por un instructor, los participantes aprenderán cómo usar Matlab para construir modelos predictivos y aplicarlos a grandes conjuntos de datos de muestra para predecir eventos futuros basados en los datos.
Al final de esta capacitación, los participantes podrán:
Introducción
Análisis predictivo en finanzas, cuidado de la salud, productos farmacéuticos, automotriz, aeroespacial y fabricación
Descripción general de los conceptos de Big Data
Captura de datos de fuentes dispares
¿Qué son los modelos predictivos basados en datos?
Visión general de las técnicas estadísticas y de aprendizaje automático
Estudio de caso: mantenimiento predictivo y planificación de recursos
Aplicación de algoritmos a grandes conjuntos de datos con Hadoop y Spark
Flujo de trabajo de análisis predictivo
Accediendo y explorando datos
Preprocesamiento de los datos
Desarrollar un modelo predictivo
Entrenando, probando y validando un conjunto de datos
Aplicando diferentes enfoques de aprendizaje automático (regresión de series de tiempo, regresión lineal, etc.)
Integración del modelo en aplicaciones web existentes, dispositivos móviles, sistemas integrados, etc.
Integración de Matlab y Simulink con sistemas integrados y flujos de trabajo de TI empresariales
Creación de códigos C y C ++ portátiles a partir del código MATLAB
Implementación de aplicaciones predictivas para sistemas de producción a gran escala, clusters y nubes
Actuando sobre los resultados de su análisis
Pasos siguientes: responder automáticamente a los hallazgos usando Prescriptive Analytics
Observaciones finales
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