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Machine Learning
for the Enterprise

International Conference


28-29 Ottobre, 2019

Residenza di Ripetta
Roma

Big Data
International Conference


2-3 Dicembre, 2019

Residenza di Ripetta
Roma

 

Machine Learning e Advanced Analytics - Technology Transfer

Machine Learning e Advanced Analytics

di Mike Ferguson
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Descrizione

Oggi attraverso la connessione a Internet il potere dell’utente è quasi senza limiti. Internet ha dato la libertà di scegliere in un modo che il business non avrebbe mai potuto immaginare. Si può navigare con facilità sui siti Web dei concorrenti, si possono comparare i prezzi, si può valutare il “sentiment” sul business e ribaltare la fiducia con un singolo click, in qualsiasi momento e in qualsiasi posto, con un’apparecchiatura mobile.
Inoltre l’emergere dei social media attesta che gli utenti hanno anche una voce. Hanno la possibilità di esprimere le proprie opinioni sui prodotti e i brand su Twitter, Facebook, criticare i siti Web e creare social network per attrarre followers e seguirne altri.

Per molti CEO trattenere il cliente, mantenere la sua fedeltà, dare sempre più servizi sono al top della propria agenda. In aggiunta migliorare l’efficacia dell’operational costituisce un’altra priorità.
Il solo modo per raggiungere questi obiettivi è quello di acquisire più dati.

Questo seminario esamina la necessità di catturare nuove sorgenti dati da aggiungere a quelle già note e spiega perché usare Machine Learning per scoprire, profilare e catalogare in maniera automatica i dati contenuti in queste nuove sorgenti. Si guarda a come Machine Learning e le tecniche analitiche avanzate, come analisi del teso, sentiment analysis, graph e streaming Analytics, possono essere usate su larga scala sui Big Data per fornire nuove informazioni che favoriscano la crescita, riducano i costi, migliorino l'efficacia e il vantaggio competitivo.

Cosa Imparerete

  • Come le caratteristiche dei dati e dell’analitica possono determinare l’approccio e i tools per fare una Exploratory Analytics
  • Come sviluppare modelli analitici usando Machine Learning
  • Come sviluppare modelli di Machine Learning su Apache Spark e Hadoop
  • Tools per costruire modelli di Machine Learning
  • Tools per il deploying, monitoraggio e ri-training dei modelli di Machine Learning
  • Tools e tecniche per Discovery, Analisi e visualizzazione di dati multi-strutturati
  • Text e Sentiment Analysis
  • Scalare la text analysis per farla girare su Hadoop e Spark
  • Analisi del clickstream
  • Graph Analysis
  • Scalare la Graph Analysis su Apache Spark GraphX
  • Analizzare i Fast Data in real-time usando Streaming Analytics
  • Deep Learning con networls neurali multi-livello
  • Far leva su Machine Learning e Advanced Analytics in modo rapido e semplice dai report di self-service BI e dashboard per l’accesso via Web o su dispositivi mobili

Argomenti Trattati

  • Una introduzione all’Esplorazione, Discovery e Visualizzazione dei dati
  • Cominciare con la Predictive Analytics e Machine Learning
  • Advanced Analytics per dati multi-strutturati
  • Search, BI e Big Data
  • Usare i tool self-service di Data Discovery e Data Visualization

Precedenti Edizioni

Dal 06 maggio 2019 al 07 maggio 2019


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