Grootste online IT opleider

Beste klantenservice

Award winning e-learning

Na betaling, direct starten

Cursus: Predictive Modelling and Analytics

€ 399,00
€ 482,79 Incl. BTW

Duur: 22 uur |

Taal: Engels (US) |

Online toegang: 180 dagen

In deze online Predictive Modelling and Analytics cursus ontdek je de mogelijkheden en voordelen van Predictive Modelling en Analytics . In de cursus staan we stil bij de mogelijkheden van predictive analytics in combinatie met Big Data. Je leert hoe predictive analytics gebruikt wordt binnen verschillende sectoren en welke processen en rollen er bij betrokken zijn.

Daarnaast gaan we verder met de mogelijkheden van descriptive, predictive en prescriptive analytics. We staan stil bij de technieken die gebruikt worden voor predictive analytics, wat de mogelijkheden zijn van data clustering, welke verschillende regressie modellen er zijn en wat de mogelijkheden zijn van tekst mining en sociale netwerken analyses.

Tot slot gaan we verder met de mogelijkheden van time series modeling, de mogelijkheden van machine learning, welke tools je ervoor kunt inzetten en welke methoden gebruikt worden voor machine learning. We staan ook stil bij de verschillende besluit fases van het model life cycle management en de verschillende processen van het predictive analytics model.

Onderwerpen die aan bod komen zijn data mining, distribution modellen, hypothesis testing, d K-Nearest Neighbor (k-NN) algoritme, artificial neural network modeling, A/B testing, Bayesian Networks, support vector machine (SVM), K-Means, DBSCAN , regression models, random forests, uplift models en veel meer.

Resultaat

Na het succesvol afronden ben je bekend met de mogelijkheden van predictive analytics, modelling en de voordelen ervan.

Voorkennis

Er is geen specifieke voorkennis vereist, algemene kennis over statistieken is een pré.

Doelgroep

Business analist, Marketeer, Manager, Data-analist

Predictive Modelling and Analytics

22 uur

Predictive Analytics & Big Data

Predictive analytics uses techniques, such as statistics and machine learning, to build predictive models, often using big data to test and validate these models. Explore key features of predictive analytics and big data.

Process & Application

For any organization, predictive analytics is quickly becoming a key component for organizational success. Discover the application of predictive analytics to various industries, and explore the process and roles involved.

Key Statistical Concepts

Predictive analytics involves a wide range of statistical tools and methods that allow an analyst to build a powerful predictive model. Explore the importance of statistics and probability theory in predictive analytics.

Correlation & Regression

Predictive analytics involves widely accepted tools and techniques that enable organizations to make informed decisions regarding potential future events. Explore how correlation and regression are employed in predictive analytics.

Data Collection & Exploration

Data Collection & Exploration

Data Mining, Data Distributions, & Hypothesis Testing

Purposeful information can be extracted from large data sets to determine what has, could, or should happen. Explore descriptive, predictive, and prescriptive analytics, including data mining, distribution models, and hypothesis testing.

Data Preprocessing

Predictive analytics delivers the greatest value when the data being modeled is relevant to the business goals. Explore the preprocessing phase of data collection to provide the best predictive model.

Data Reduction & Exploratory Data Analysis (EDA)

Course_Description=With predictive analytics, relevant data should be stored for easy retrieval, kept up-to-date, and attributes must be selected contingent on their predictive potential. Explore data reduction and graphic tools for exploratory data analysis. TargetAudience=All individuals who are new to predictive analytics and wish to use it to optimize their business performance; business leaders; analysts; marketing, sales, software, and IT professionals who want to add predictive analytics to their skill set; and decision makers of any kind Duration=00:45

K-Nearest Neighbor (k-NN) & Artificial Neural Networks

Course_Description=Choosing the appropriate technique to deliver confident predictions can be challenging for analysts. Explore algorithms used for predictive analytics, including the K-Nearest Neighbor (k-NN) algorithm and artificial neural network modeling. TargetAudience=All individuals who are new to predictive analytics and wish to use it to optimize their business performance; business leaders; analysts; marketing, sales, software, and IT professionals who want to add predictive analytics to their skill set; and decision makers of any kind Duration=00:45

A/B Testing, Bayesian Networks, and Support Vector Machine

Course_Description=At the core of predictive analytics lie the models used to make predictions after the data has been collected and preprocessed. Explore predictive techniques, including A/B testing, Bayesian Networks, and the support vector machine (SVM). TargetAudience=All individuals who are new to predictive analytics and wish to use it to optimize their business performance; business leaders; analysts; marketing, sales, software, and IT professionals who want to add predictive analytics to their skill set; and decision makers of any kind Duration=00:47

Clustering Techniques

The key to meaningful analysis is the ability to choose the right methods that provide the greatest predictive power. Explore how data clustering, such as K-Means, hierarchical, and DBSCAN, is used to combine similar subsets of data.

Linear and Logical Regression

Regression modeling investigates relationships between dependent and independent variables and is heavily relied upon for predictive analytics and data mining applications. Explore both the linear and logistic regression models.

Text Mining & Social Network Analysis

Text Mining & Social Network Analysis

Time Series Modeling

Time series modeling is a common forecasting method, such as making stock market predictions. It has made its way into many varied applications, including inventory management and healthcare. Explore the features of time series modeling.

Machine Learning, Propensity Score, & Segmentation Modeling

Both supervised and unsupervised machine learning techniques are at the forefront of the predictive analytics and data mining industry. Discover machine learning features and tools, and explore propensity scoring and segmentation modeling.

Random Forests & Uplift Models

Nestled within machine learning are ensemble techniques that enable the combination of multiple models to reduce prediction error and improve forecasting ability. Explore machine learning methods, including random forests and uplift models.

Model Development, Validation, & Evaluation

Analytic model management ensures that models are not only superior to alternatives, but they also meet or exceed current business needs. Explore the process of building, validating, and evaluating a predictive analytics model.

Model Life Cycle Management

Analyst must continuously manage analytical models, such as monitoring performance over time and interacting with various stakeholders. Explore the operational decision making stages of model life cycle management.

Wij bieden, naast de training, in sommige gevallen ook diverse extra leermiddelen aan. Wanneer u zich gaat voorbereiden op een officieel examen dan raden wij aan om ook de extra leermiddelen te gebruiken die beschikbaar zijn bij deze training. Het kan voorkomen dat bij sommige cursussen alleen een examentraining en/of LiveLab beschikbaar is.

Examentraining (proefexamens)

In aanvulling op deze training kunt u een speciale examentraining aanschaffen. De examentraining bevat verschillende proefexamens die het echte examen dicht benaderen. Zowel qua vorm als qua inhoud. Dit is de ultieme manier om te testen of u klaar bent voor het examen. 

LiveLab

Als extra mogelijkheid bij deze training kunt u een LiveLab toevoegen. U voert de opdrachten uit op de echte hardware en/of software die van toepassing zijn op uw Lab. De LiveLabs worden volledig door ons gehost in de cloud. U heeft zelf dus alleen een browser nodig om gebruik te maken van de LiveLabs. In de LiveLab omgeving vindt u de opdrachten waarmee u direct kunt starten. De labomgevingen bestaan uit complete netwerken met bijvoorbeeld clients, servers, routers etc. Dit is de ultieme manier om uitgebreide praktijkervaring op te doen.

Waarom Icttrainingen.nl?

Via ons opleidingsconcept bespaar je tot 80% op trainingen

Start met leren wanneer je wilt. Je bepaalt zelf het gewenste tempo

Spar met medecursisten en profileer je als autoriteit in je vakgebied.

Ontvang na succesvolle afronding van je cursus het officiële certificaat van Icttrainingen.nl

Krijg inzicht in uitgebreide voortgangsinformatie van jezelf of je medewerkers

Kennis opdoen met interactieve e-learning en uitgebreide praktijkopdrachten door gecertificeerde docenten

Bestelproces

Zodra wij uw order en betaling hebben verwerkt, zetten wij uw trainingen klaar en kunt u aan de slag. Heeft u toch nog vragen over ons orderproces kunt u onderstaande button raadplegen.

lees meer over het orderproces

Wat is inbegrepen?

Duur 22 uur
Taal Engels (US)
Certificaat van deelname ja
Online toegang 180 dagen
Voortgangsbewaking ja
Award Winning E-learning ja
Geschikt voor mobiel ja

Ook inbegrepen in ons unieke leerplatform

Kennis delen Onbeperkte toegang tot onze community met IT professionals
Studieadvies Onze consultants zien beschikbaar om je te voorzien van studieadvies
Studiemateriaal Gecertificeerde docenten met uitgebreide kennis over de onderwerpen
Platform Toegang tot ons platform
Service Service via chat, telefoon, e-mail (razendsnel)

Platform

Na bestelling van je training krijg je toegang tot ons innovatieve leerplatform. Hier vind je al je gekochte (of gevolgde) trainingen, kan je eventueel cursisten aanmaken en krijg je toegang tot uitgebreide voortgangsinformatie.

Life Long Learning

Meerdere cursussen volgen? Misschien is ons Life Long Learning concept wel wat voor u

lees meer

Neem contact op

Studieadvies nodig? Neem contact op!


Contact