Matlab用於預測分析培訓

在這門由講師指導的培訓中，參與者將學習如何以正確的心態對待大數據技術，評估其對現有流程和政策的影響，並實施這些技術以識別犯罪活動並預防犯罪。通過研究來自世界各地執法組織的案例，參與者將深入瞭解其採用方法、挑戰和成果。

培訓結束後，參與者將能夠：

• 將大數據技術與傳統數據收集流程結合，在調查中拼湊出一個完整的故事。
• 實施工業級大數據存儲和處理解決方案，用於數據分析。
• 準備一份提案，採用最合適的工具和流程，以實現數據驅動的刑事調查方法。

爲期3天的課程，帶您瞭解MATLAB的主要屏幕和窗口，包括...

• 如何使用MATLAB作爲計算器並繪製基本曲線
• 如何創建自定義函數和腳本

聽眾

如果您試圖理解您可以訪問或想要分析網絡上可用的非結構化數據（如Twitter，鏈接等等），那麼本課程適合您。

它主要針對決策者和需要選擇哪些數據值得收集以及值得分析的人。

它不是針對人們配置解決方案，但這些人將從大局中受益。

交貨方式

在課程期間，代表們將獲得大多數開源技術的工作示例。

講座後將進行簡短的講座，參加者將進行簡單的練習

使用的內容和軟件

每次運行課程時都會更新所有使用的軟件，因此我們會檢查最新版本。

它涵蓋了從獲取，格式化，處理和分析數據的過程，以解釋如何使用機器學習自動化決策制定過程。

這種由 講師指導的 香港 現場培訓（在線或現場）面向希望使用 DataRobot 的機器學習功能自動化、評估和管理預測模型的數據科學家和數據分析師。

在本次培訓結束時，參與者將能夠：

• 在 DataRobot 中載入數據集以分析、評估和品質檢查數據。
• 構建和訓練模型以識別重要變數並滿足預測目標。
• 解釋模型以創建有助於做出業務決策的寶貴見解。
• 監控和管理模型以保持優化的預測性能。

本課程爲講師主導的培訓，在香港（線上或線下）進行，面向希望使用預測分析和生成模型構建AI驅動應用的中級開發者。

通過本培訓，學員將能夠：

• 理解預測式AI和生成模型的基礎知識。
• 使用AI工具進行預測編碼、預測和自動化。
• 實現LLM（大語言模型）和transformer進行文本和代碼生成。
• 應用時間序列預測和基於AI的推薦系統。
• 開發和微調AI模型以用於實際應用。
• 評估AI部署中的倫理考量和最佳實踐。

本次由講師主導的培訓在香港（線上或線下）面向初學者級別的IT專業人員，旨在幫助他們掌握Predictive AI的基礎知識。

培訓結束後，參與者將能夠：

• 理解Predictive AI的核心概念及其應用。
• 收集、清理和預處理數據以進行預測分析。
• 探索和可視化數據以發現洞察。
• 構建基本的統計模型進行預測。
• 評估預測模型的性能。
• 將Predictive AI概念應用於實際場景。

R是用于統計計算，數據分析和圖形的開源免費編程語言。 R被企業和學術界內越來越多的管理人員和數據分析人員所使用。 R有各種各樣的數據挖掘軟件包。

這個為期四天的課程使用Matlab提供圖像處理基礎。您將練習如何更改和增強圖像，甚至從圖像中提取圖案。您還將學習如何構建2D濾鏡並將其應用於圖像。

示例和練習演示了在整個分析過程中使用適當的Matlab和圖像處理工具箱功能。

本課程爲期三天，全面介紹MATLAB技術計算環境。課程面向初學者和需要複習的用戶。無需編程經驗或MATLAB知識。課程將貫穿數據分析、可視化、建模和編程等主題。內容包括：

• 使用MATLAB用戶界面
• 輸入命令和創建變量
• 分析向量和矩陣
• 可視化向量和矩陣數據
• 處理數據文件
• 處理數據類型
• 使用腳本自動化命令
• 編寫帶邏輯和流程控制的程序
• 編寫函數

在這次由講師主導的線下培訓中，學員將學習如何使用Matlab設計、構建並可視化用於圖像識別的卷積神經網絡。

通過本次培訓，學員將能夠：

• 構建深度學習模型
• 自動化數據標註
• 使用來自Caffe和TensorFlow-Keras的模型
• 使用多個GPU、雲端或集羣進行數據訓練

受衆

• 開發者
• 工程師
• 領域專家

課程形式

• 部分講座、部分討論、練習和大量動手實踐

本課程爲講師主導的香港（線上或線下）培訓，面向中級數據專業人士，旨在幫助他們將機器學習技術應用於數據驅動的業務問題，包括銷售預測和使用神經網絡的預測建模。

培訓結束後，學員將能夠：

• 理解機器學習的核心概念和類型。
• 應用分類、迴歸、聚類和關聯分析的關鍵算法。
• 使用Python進行探索性數據分析和數據準備。
• 使用神經網絡進行非線性建模任務。
• 實施預測分析，包括銷售數據的業務預測。
• 使用可視化和統計技術評估和優化模型性能。

本課程爲講師主導的香港（線上或線下）培訓，面向希望將Predictive AI融入DevOps實踐的中級DevOps專業人士。

在本培訓結束時，學員將能夠：

• 實施預測分析模型，以預測並解決DevOps管道中的挑戰。
• 利用AI驅動工具進行增強的監控和操作。
• 應用機器學習技術，優化軟件交付工作流程。
• 設計AI策略，用於主動問題解決和優化。
• 探討在DevOps中使用AI的倫理考量。

R 是一種開源免費的程式語言，用於統計計算、數據分析和圖形繪製。R 被越來越多企業和學術界的管理者和數據分析師使用。R 擁有各種數據挖掘的套件。

RapidMiner 是一個開源數據科學軟體平臺，用於快速應用程式原型設計和開發。它包括用於數據準備、機器學習、深度學習、文本挖掘和預測分析的集成環境。 

在這個由講師指導的實時培訓中，參與者將學習如何使用 RapidMiner Studio 進行數據準備、機器學習和預測模型部署。 

在本次培訓結束時，參與者將能夠：

• 安裝與設定RapidMiner
• 使用 RapidMiner 準備和可視化數據
• 驗證機器學習模型
• 混搭數據並創建預測模型
• 在業務流程中實施預測分析
• 故障排除和優化 RapidMiner

觀眾

• 數據科學家
• 工程師
• 開發人員

課程形式

• 部分講座、部分討論、練習和大量動手實踐

注意

• 要申請本課程的定製培訓，請聯繫我們進行安排。

本課程由講師主導，採用線上或線下培訓形式，面向初學者到中級水平的分析師、研究人員和專業人士，旨在幫助他們使用SPSS進行數據準備、統計分析和預測建模。