Cursos de Matlab para Análisis Predictivo

Algunos de nuestros clientes

Código del Curso

matlabpredanalytics

Duración

21 horas (usualmente 3 días, incluidas las pausas)

Requerimientos

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

Descripción General

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:

  • Crear modelos predictivos para analizar patrones en datos históricos y transaccionales
  • Use modelos predictivos para identificar riesgos y oportunidades
  • Cree modelos matemáticos que capturen tendencias importantes
  • Use datos de dispositivos y sistemas comerciales para reducir el desperdicio, ahorrar tiempo o reducir costos

Audiencia

  • Desarrolladores
  • Ingenieros
  • Expertos de dominio

Formato del curso

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

Programa del Curso

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

Testimonios

★★★★★
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