介紹
????? 金融、醫(yī)療、制藥、汽車、航空、制造業(yè)的預(yù)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(qū)動的預(yù)測模型？

統(tǒng)計和機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)概述

案例分析：預(yù)測性維護(hù)和資源規(guī)劃

使用Hadoop和Spark將算法應(yīng)用于大型數(shù)據(jù)集

預(yù)測性分析工作流程

訪問和探索數(shù)據(jù)

預(yù)處理數(shù)據(jù)

開發(fā)一個預(yù)測模型

培訓(xùn)、測試、驗證數(shù)據(jù)集

應(yīng)用不同的機(jī)器學(xué)習(xí)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(yīng)用程序、移動設(shè)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(yù)測性應(yīng)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(jié)果采取行動

后續(xù)步驟：使用指導(dǎo)性分析（Prescriptive Analytics）自動響應(yīng)調(diào)查結(jié)果