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       坚持小班授课,为保证培训效果,增加互动环节,每期人数限3到5人。
   上课时间和地点
上课地点:【上海】:同济大学(沪西)/新城金郡商务楼(11号线白银路站) 【深圳分部】:电影大厦(地铁一号线大剧院站)/深圳大学成教院 【北京分部】:北京中山学院/福鑫大楼 【南京分部】:金港大厦(和燕路) 【武汉分部】:佳源大厦(高新二路) 【成都分部】:领馆区1号(中和大道) 【沈阳分部】:沈阳理工大学/六宅臻品 【郑州分部】:郑州大学/锦华大厦 【石家庄分部】:河北科技大学/瑞景大厦 【广州分部】:广粮大厦 【西安分部】:协同大厦
最近开课时间(周末班/连续班/晚班):即将开课,详情请咨询客服!
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   质量保障

        1、培训过程中,如有部分内容理解不透或消化不好,可免费在以后培训班中重听;
        2、课程完成后,授课老师留给学员手机和Email,保障培训效果,免费提供半年的技术支持。
        3、培训合格学员可享受免费推荐就业机会。

课程大纲
 
用于预测性分析(Predictive Analytics)Matlab培训

概览

预测性分析是使用数据分析来预测未来的过程。此过程使用数据以及数据挖掘、统计和机器学习技术创建可用来预测未来事件的预测模型。

在这一由讲师引导的现场培训中,参与者将学习如何使用Matlab建立预测模型,并将其应用于大样本数据集,以根据数据预测未来事件。

在培训结束后,参与者将能够:

  • 创建预测模型来分析历史和交易数据中的规律
  • 使用预测建模来识别风险和机会
  • 建立捕捉重要趋势的数学模型
  • 使用来自设备和业务系统的数据来减少浪费、节省时间或降低成本

受众

  • 开发人员
  • 工程师
  • 领域专家

课程大纲

介绍
      金融、医疗、制药、汽车、航空、制造业的预测分析

大数据概念概述

从不同的来源获取数据

什么是数据驱动的预测模型?

统计和机器学习技术概述

案例分析:预测性维护和资源规划

使用Hadoop和Spark将算法应用于大型数据集

预测性分析工作流程

访问和探索数据

预处理数据

开发一个预测模型

培训、测试、验证数据集

应用不同的机器学习方法(时间序列回归、线性回归等)

将模型集成到现有的Web应用程序、移动设备、嵌入式系统等

Matlab和Simulink与嵌入式系统和企业IT工作流程的集成

从MATLAB代码创建可移植的C和C ++代码

将预测性应用程序部署到大型生产系统、群集和云

根据您的分析结果采取行动

后续步骤:使用指导性分析(Prescriptive Analytics)自动响应调查结果




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本课程部分实验室实景
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