Visão Geral

Curso Predictive Analytics Foundation, A análise preditiva é usada para fazer previsões sobre eventos futuros desconhecidos. Ele faz uso de muitas técnicas, incluindo mineração de dados, modelagem, estatística, inteligência artificial e aprendizado de máquina analisando dados atuais. Os padrões encontrados em dados transacionais e históricos podem ser usados ​​para identificar riscos e oportunidades futuras. Os modelos de análise preditiva capturam as relações entre os fatores para avaliar o risco com um conjunto específico de condições para atribuir uma pontuação. A análise preditiva permite que as organizações se tornem proativas e voltadas para o futuro, prevendo resultados e comportamentos com base nos dados.

Este Curso Predictive Analytics Foundation fornecerá aos participantes o conhecimento de análise preditiva e suas etapas de processamento. Os delegados se familiarizarão com a limpeza e a criação de recursos. Este curso de 216 horas equipará os participantes com amplo conhecimento de conjuntos de itens e regras de associação. Os alunos também estarão familiarizados com as várias técnicas de modelagem preditiva, incluindo regressão logística, 

• Familiarize-se com análise preditiva e inteligência de negócios.
• Saiba mais sobre modelagem descritiva e preditiva.
• Adquirir conhecimento de mineração de texto e implantação de modelos.

Publico Alvo

• Qualquer pessoa que precise adquirir conhecimento sobre análise preditiva pode participar deste curso. 
• Este curso é adequado para analistas de dados e cientistas de dados.

Pre-Requisitos

• Não há pré-requisitos formais para participar deste curso.

Materiais

Conteúdo Programatico

Introduction to Predictive Analytics

• Predictive Analytics
• What is Business Intelligence?
• Predictive Analytics vs Business Intelligence
• Challenges in using Predictive Analytics

Setting Up the Problem

• Predictive Analytics Processing Steps
• Business Understanding
• Defining Data for Predictive Modelling
• Defining the Target Variable
• Defining Success Measures for Predictive Models

Understanding the Data

• Single and Multiple Variables
• Data Visualisation
• Histograms

Data Preparation

• Variable Cleaning
• Feature Creation

Itemsets and Association Rules

• Parameter Settings
• Data Organisation Techniques
• Deploying Association Rules
• Making Classification Rules from Association Rules

Descriptive Modelling

• Principal Component Analysis
• Clustering Algorithms

Interpreting Descriptive Models

Predictive Modelling

• Decision Trees
• Logistic Regression
• Neural Networks
• K-Nearest Neighbour
• Naïve Bayes
• Linear Regression

Predictive Models Assessment

Model Ensembles

• The Wisdom of Crowds
• Bias Variance Tradeoff
• Bagging and Boosting
• Improving Bagging and Boosting
• Interpreting Model Ensembles

Text Mining

• Structured vs Unstructured Data
• Text Mining Applications
• Steps of Data Preparation
• Features of Text Mining
• Regular Expressions

Model Deployment