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       每期人數限3到5人。
   上課時間和地點
上課地點:【上海】:同濟大學(滬西)/新城金郡商務樓(11號線白銀路站) 【深圳分部】:電影大廈(地鐵一號線大劇院站)/深圳大學成教院 【北京分部】:北京中山學院/福鑫大樓 【南京分部】:金港大廈(和燕路) 【武漢分部】:佳源大廈(高新二路) 【成都分部】:領館區1號(中和大道) 【沈陽分部】:沈陽理工大學/六宅臻品 【鄭州分部】:鄭州大學/錦華大廈 【石家莊分部】:河北科技大學/瑞景大廈 【廣州分部】:廣糧大廈 【西安分部】:協同大廈
最近開課時間(周末班/連續班/晚班):2020年3月16日
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   質量保障

        1、培訓過程中,如有部分內容理解不透或消化不好,可免費在以后培訓班中重聽;
        2、培訓結束后,授課老師留給學員聯系方式,保障培訓效果,免費提供課后技術支持。
        3、培訓合格學員可享受免費推薦就業機會。

課程大綱
 
用于預測性分析(Predictive Analytics)Matlab培訓

概覽

預測性分析是使用數據分析來預測未來的過程。此過程使用數據以及數據挖掘、統計和機器學習技術創建可用來預測未來事件的預測模型。

在這一由講師引導的現場培訓中,參與者將學習如何使用Matlab建立預測模型,并將其應用于大樣本數據集,以根據數據預測未來事件。

在培訓結束后,參與者將能夠:

  • 創建預測模型來分析歷史和交易數據中的規律
  • 使用預測建模來識別風險和機會
  • 建立捕捉重要趨勢的數學模型
  • 使用來自設備和業務系統的數據來減少浪費、節省時間或降低成本

受眾

  • 開發人員
  • 工程師
  • 領域專家

課程大綱

介紹
????? 金融、醫療、制藥、汽車、航空、制造業的預測分析

大數據概念概述

從不同的來源獲取數據

什么是數據驅動的預測模型?

統計和機器學習技術概述

案例分析:預測性維護和資源規劃

使用Hadoop和Spark將算法應用于大型數據集

預測性分析工作流程

訪問和探索數據

預處理數據

開發一個預測模型

培訓、測試、驗證數據集

應用不同的機器學習方法(時間序列回歸、線性回歸等)

將模型集成到現有的Web應用程序、移動設備、嵌入式系統等

Matlab和Simulink與嵌入式系統和企業IT工作流程的集成

從MATLAB代碼創建可移植的C和C ++代碼

將預測性應用程序部署到大型生產系統、群集和云

根據您的分析結果采取行動

后續步驟:使用指導性分析(Prescriptive Analytics)自動響應調查結果




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