Cursos de Ciencia de los datos en Iowa

Fundamentos de MATLAB, Ciencia de datos y generación de informes

Python in Data Science

A Practical Introduction to Data Science

Programación Python para Finanzas

Introduction to Data Science and AI using Python

F # para Ciencia de datos

Introduction to Data Science

Inteligencia de Negocios Big Data para Proveedores de Servicios de Comunicaciones y Telecomunicaciones

Visión general Los proveedores de servicios (CSP) se enfrentan a la presión de reducir los costes y maximizar los ingresos medios por usuario (ARPU), al tiempo que garantizan una excelente experiencia al cliente, pero los volúmenes de datos siguen creciendo. El tráfico global de datos móviles crecerá a una tasa de crecimiento anual compuesta (CAGR) del 78 por ciento hasta 2016, alcanzando los 10,8 exabytes por mes. Mientras tanto, los CSP están generando grandes volúmenes de datos, incluidos los registros detallados de llamadas (CDR), los datos de red y los datos de los clientes. Las empresas que explotan al máximo estos datos obtienen una ventaja competitiva. Según una encuesta reciente de The Economist Intelligence Unit, las empresas que utilizan la toma de decisiones dirigida por datos disfrutan de un aumento del 5-6% en la productividad. Sin embargo, el 53% de las empresas aprovechan solo la mitad de sus valiosos datos, y una cuarta parte de los encuestados señaló que grandes cantidades de datos útiles no se explotan. Los volúmenes de datos son tan altos que el análisis manual es imposible, y la mayoría de los sistemas de software heredados no pueden seguir el ritmo, lo que hace que los datos valiosos se descarten o se ignoren. Con el software de big data escalable y de alta velocidad de Big Data & Analytics, los CSP pueden extraer todos sus datos para una mejor toma de decisiones en menos tiempo. Los diferentes productos y técnicas de Big Data proporcionan una plataforma de software de extremo a extremo para recopilar, preparar, analizar y presentar información a partir de Big Data. Las áreas de aplicación incluyen el monitoreo del rendimiento de la red, la detección de fraudes, la detección de pérdida de clientes y el análisis de riesgo crediticio. Los productos de Big Data y Analytics se escalan para manejar terabytes de datos, pero la implementación de tales herramientas necesita un nuevo tipo de sistema de base de datos basado en la nube como Hadoop o un procesador de computación paralela a escala masiva (KPU, etc.) Este curso sobre Big Data BI para telecomunicaciones cubre todas las nuevas áreas emergentes en las que los CSP están invirtiendo para aumentar la productividad y abrir nuevas fuentes de ingresos comerciales. El curso proporcionará una visión completa de 360 grados de Big Data BI en Telco para que los responsables de la toma de decisiones y los gerentes puedan tener una visión general muy amplia y completa de las posibilidades de Big Data BI en Telco para la productividad y el aumento de ingresos. Objetivos del curso El objetivo principal del curso es introducir nuevas técnicas de inteligencia de negocio Big Data en 4 sectores de Telecom Negocio (Marketing/Ventas, Operación de Red, Operación Financiera y Gestión de Relaciones con el Cliente). A los estudiantes se les presentará lo siguiente:

Introducción al Big Data: qué son las 4V (volumen, velocidad, variedad y veracidad) en Big Data: generación, extracción y gestión desde la perspectiva de las telecomunicaciones
En qué se diferencia el análisis de Big Data del análisis de datos heredado
Justificación interna de la perspectiva Big Data -Telco
Introducción al ecosistema de Hadoop: familiaridad con todas las herramientas de Hadoop como Hive, Pig, SPARC: cuándo y cómo se utilizan para resolver problemas de Big Data.
Cómo se extrae Big Data para analizarlo para la herramienta de análisis: cómo los análisis de negocios pueden reducir sus puntos débiles de recopilación y análisis de datos a través del enfoque integrado del panel de control de Hadoop
Introducción básica de la analítica de Insight, la analítica de visualización y la analítica predictiva para las empresas de telecomunicaciones
Análisis de pérdida de clientes y Big Data: cómo el análisis de Big Data puede reducir la pérdida de clientes y la insatisfacción de los clientes en los estudios de casos de telecomunicaciones
Análisis de fallos de red y fallos de servicio a partir de metadatos de red e IPDR
Análisis financiero: estimación de fraude, desperdicio y ROI a partir de datos operativos y de ventas
Problema de adquisición de clientes: marketing objetivo, segmentación de clientes y venta cruzada a partir de datos de ventas
Introducción y resumen de todos los productos analíticos de Big Data y dónde encajan en el espacio analítico de las telecomunicaciones
Conclusión: cómo adoptar un enfoque paso a paso para introducir Big Data Business Intelligence en su organización

Público objetivo

Operación de redes, gerentes financieros, gerentes de CRM y altos gerentes de TI en la oficina de CIO de telecomunicaciones.
Business Analistas de telecomunicaciones
Gerentes/analistas de la oficina del CFO
Gerentes de operaciones
Gerentes de control de calidad

Ciencia de Datos para Big Data Analytics

Data Science essential for para los profesionales de marketing / ventas

Jupyter para Equipos de Ciencia de Datos

7 horas

Data Science with KNIME Analytics Platform

Data Science Implementation Management using KNIME Server

Presto for Data Science

Qlik Sense para la ciencia de datos

Practical Quantum Computing

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Métodos de investigación y cuestiones profesionales: ciencia de datos

7 horas

SMACK Stack for Data Science

Anaconda Ecosystem for Data Scientists

GPU Data Science with NVIDIA RAPIDS

Accelerating Python Pandas Workflows with Modin

Last Updated: 2024-04-23

Testimonios (13)

Ejemplos y ejercicios

Kamil

Curso - Introduction to Data Science and AI using Python

Traducción Automática

The course is very interesting being the main focus nowdays

mohamed taher - FAB banak Egypt

Curso - Introduction to Data Science and AI (using Python)

Ahmed was very interactive and didn’t mind answering any kind of questions Well presentation and smooth flow of the course

Mohamed Ghowaiba - FAB banak Egypt

Curso - Introduction to Data Science and AI (using Python)

Helpful and good listener .. interactive

Ahmed El Kholy - FAB banak Egypt

Curso - Introduction to Data Science and AI (using Python)

All the examples used and the lecturing style was on point even for a begginer i was able to understand and the training was so patient and always willing to go extra mile when in need of assistance.

Mathipa Chepape - Vodacom

Curso - Big Data Business Intelligence for Telecom and Communication Service Providers

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Curso - Big Data Business Intelligence for Telecom and Communication Service Providers

Intensity, Training materials and expertise, Clarity, Excellent communication with Alessandra

Marija Hornis Dmitrovic - Marija Hornis

Curso - Data Science for Big Data Analytics

The example and training material were sufficient and made it easy to understand what you are doing

Teboho Makenete

Curso - Data Science for Big Data Analytics

It is great to have the course custom made to the key areas that I have highlighted in the pre-course questionnaire. This really helps to address the questions that I have with the subject matter and to align with my learning goals.

Winnie Chan - Statistics Canada

Curso - Jupyter for Data Science Teams

Trainer was accommodative. And actually quite encouraging for me to take up the course.

Grace Goh - DBS Bank Ltd

Curso - Python in Data Science

Do aprendizado, conseguir colocar em prática os exercícios propostos.

Samanta - Imdepa Rolamentos

Curso - Qlik Sense for Data Science

Younes is a great trainer. Always willing to assist, and very patient. I will give him 5 stars. Also, the QLIK sense training was excellent, due to an excellent trainer.

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Richard Langford

Curso - SMACK Stack for Data Science

Próximos cursos

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Inteligencia de Negocios Big Data para Proveedores de Servicios de Comunicaciones y Telecomunicaciones

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Inteligencia de Negocios Big Data para Proveedores de Servicios de Comunicaciones y Telecomunicaciones

2024-07-08 9:30 am

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Python in Data Science

2024-07-22 9:30 am

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F # para Ciencia de datos

2024-08-05 9:30 am