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        1、培訓過程中，如有部分內(nèi)容理解不透或消化不好，可免費在以后培訓班中重聽；
        2、培訓結束后,授課老師留給學員聯(lián)系方式,保障培訓效果,免費提供課后技術支持。
        3、培訓合格學員可享受免費推薦就業(yè)機會。

介紹
金融、醫(yī)療、制藥、汽車、航空、制造業(yè)的預測分析

大數(shù)據(jù)概念概述

從不同的來源獲取數(shù)據(jù)

什么是數(shù)據(jù)驅動的預測模型？

統(tǒng)計和機器學習技術概述

案例分析：預測性維護和資源規(guī)劃

使用Hadoop和Spark將算法應用于大型數(shù)據(jù)集

預測性分析工作流程

訪問和探索數(shù)據(jù)

預處理數(shù)據(jù)

開發(fā)一個預測模型

培訓、測試、驗證數(shù)據(jù)集

應用不同的機器學習方法（時間序列回歸、線性回歸等）

將模型集成到現(xiàn)有的Web應用程序、移動設備、嵌入式系統(tǒng)等

Matlab和Simulink與嵌入式系統(tǒng)和企業(yè)IT工作流程的集成

從MATLAB代碼創(chuàng)建可移植的C和C ++代碼

將預測性應用程序部署到大型生產(chǎn)系統(tǒng)、群集和云

根據(jù)您的分析結果采取行動

后續(xù)步驟：使用指導性分析（Prescriptive Analytics）自動響應調查結果