課程大綱： Matlab：用于預測性分析（Predictive Analytics）培訓
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(qū)動的預測模型？
統(tǒng)計和機器學習技術(shù)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(yīng)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(yīng)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(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：使用指導性分析（Prescriptive Analytics）自動響應(yīng)調(diào)查結(jié)果
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