Cursus: Predictive Modelling and Analytics
Big Data
22 uur
Engels (US)

Cursus: Predictive Modelling and Analytics

Snel navigeren naar:

  • Informatie
  • Inhoud
  • Kenmerken
  • Meer informatie
  • Reviews
  • FAQ

Productinformatie

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.

Inhoud van de training

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)

With predictive analytics, relevant data

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

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.

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

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).

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.

Kenmerken

Docent inbegrepen
Bereidt voor op officieel examen
Engels (US)
22 uur
Big Data
180 dagen online toegang
HBO

Meer informatie

Doelgroep Business analist, Marketeer, Manager, Data-analist
Voorkennis

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

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

Positieve reacties van cursisten

Training: Leidinggeven aan de AI transformatie

Nuttige training. Het bestelproces verliep vlot, ik kon direct beginnen.

- Mike van Manen

Onbeperkt Leren Abonnement

Onbeperkt Leren aangeschaft omdat je veel waar voor je geld krijgt. Ik gebruik het nog maar kort, maar eerste indruk is goed.

- Floor van Dijk

Training: Leidinggeven aan de AI transformatie

Al jaren is icttrainingen.nl onze trouwe partner op het gebied van kennisontwikkeling voor onze IT-ers. Wij zijn blij dat wij door het platform van icttrainingen.nl maatwerk en een groot aanbod aan opleidingen kunnen bieden aan ons personeel.

- Loranne, Teamlead bij Inwork

Hoe gaat het te werk?

1

Training bestellen

Nadat je de training hebt besteld krijg je bevestiging per e-mail.

2

Toegang leerplatform

In de e-mail staat een link waarmee je toegang krijgt tot ons leerplatform.

3

Direct beginnen

Je kunt direct van start. Studeer vanaf nu waar en wanneer jij wilt.

4

Training afronden

Rond de training succesvol af en ontvang van ons een certificaat!

Veelgestelde vragen

Veelgestelde vragen

Op welke manieren kan ik betalen?

Je kunt bij ons betalen met iDEAL, PayPal, Creditcard, Bancontact en op factuur. Betaal je op factuur, dan kun je met de training starten zodra de betaling binnen is.

Hoe lang heb ik toegang tot de training?

Dit verschilt per training, maar meestal 180 dagen. Je kunt dit vinden onder het kopje ‘Kenmerken’.

Waar kan ik terecht als ik vragen heb?

Je kunt onze Learning & Development collega’s tijdens kantoortijden altijd bereiken via support@icttrainingen.nl of telefonisch via 026-8402941.

Background Frame
Background Frame

Onbeperkt leren

Met ons Unlimited concept kun je onbeperkt gebruikmaken van de trainingen op de website voor een vast bedrag per maand.

Bekijk de voordelen

Heb je nog twijfels?

Of gewoon een vraag over de training? Blijf er vooral niet mee zitten. We helpen je graag verder. Daar zijn we voor!

Contactopties