Τεχνητή Νοημοσύνη στην Cybersecurity: Διάκριση και Απόκριση Απειλών Κομμάτι εκπαίδευσης

Αυτή η κατεύθυνση από δάσκαλο, ζωντανή εκπαίδευση σε Ελλάδα (online ή on-site) απευθύνεται σε επιστήμονες δεδομένων και λογισμικού που επιθυμούν να χρησιμοποιήσουν το AdaBoost για την ανάπτυξη βοηθητικών αλγορίθμων μηχανικής μάθησης με Python.

Στο τέλος αυτής της εκπαίδευσης, οι συμμετέχοντες θα είναι σε θέση να:

• Καθιερώσουν το απαραίτητο περιβάλλον ανάπτυξης για να ξεκινήσουν την κατασκευή μο델ών μηχανικής μάθησης με AdaBoost.
• Κατανοήσουν την προσέγγιση συνόλων (ensemble) και πώς να εφαρμόσουν αποδοχτικά βοηθητικά μεθόδους.
• Μάθουν πώς να δημιουργήσουν μοντέλα AdaBoost για την επέκταση αλγορίθμων μηχανικής μάθησης σε Python.
• Χρησιμοποιήσουν τον ρυθμισμό υπερπαραμέτρων (hyperparameter tuning) για να αυξήσουν την ακρίβεια και την απόδοση των μοντέλων AdaBoost.

Αυτή η ζωντανή εκπαίδευση υπό την καθοδήγηση εκπαιδευτών στο Ελλάδα (διαδικτυακό ή επιτόπου) απευθύνεται σε επιστήμονες δεδομένων καθώς και σε λιγότερο τεχνικά άτομα που επιθυμούν να χρησιμοποιήσουν το Auto-Keras για να αυτοματοποιήσουν τη διαδικασία επιλογής και βελτιστοποίησης ενός μοντέλου μηχανικής εκμάθησης.

Με το τέλος αυτής της εκπαίδευσης, οι συμμετέχοντες θα είναι σε θέση:

• Αυτοματοποιήστε τη διαδικασία εκπαίδευσης μοντέλων μηχανικής μάθησης υψηλής απόδοσης.
• Αυτόματη αναζήτηση για τις καλύτερες παραμέτρους για μοντέλα βαθιάς εκμάθησης.
• Δημιουργήστε μοντέλα μηχανικής εκμάθησης υψηλής ακρίβειας.
• Χρησιμοποιήστε τη δύναμη της μηχανικής μάθησης για να λύσετε επιχειρηματικά προβλήματα στον πραγματικό κόσμο.

Αυτή η διαδραστική, ζωντανή εκπαίδευση (online ή on-site) απευθύνεται σε τεχνικούς συμμετέχοντες με υπόβαθρο στη μηχανική μάθηση που επιθυμούν να βελτιστοποιήσουν τα μοντέλα για τον ανίχνευση περίπλοκων σχεδίων σε μεγάλα δεδομένα χρησιμοποιώντας πλατφόρμες AutoML.

Αυτή η ζωντανή εκπαίδευση υπό την καθοδήγηση εκπαιδευτών στο Ελλάδα (διαδικτυακό ή επιτόπου) απευθύνεται σε συμμετέχοντες με διαφορετικά επίπεδα τεχνογνωσίας που επιθυμούν να αξιοποιήσουν την πλατφόρμα Google AutoML για να δημιουργήσουν προσαρμοσμένα chatbots για διάφορες εφαρμογές.

Με το τέλος αυτής της εκπαίδευσης, οι συμμετέχοντες θα είναι σε θέση:

• Κατανοήστε τις βασικές αρχές της ανάπτυξης chatbot.
• Πλοηγηθείτε στο Google Cloud Platform και αποκτήστε πρόσβαση στο AutoML.
• Προετοιμάστε δεδομένα για εκπαίδευση μοντέλων chatbot.
• Εκπαιδεύστε και αξιολογήστε προσαρμοσμένα μοντέλα chatbot χρησιμοποιώντας το AutoML.
• Αναπτύξτε και ενσωματώστε chatbots σε διάφορες πλατφόρμες και κανάλια.
• Παρακολουθήστε και βελτιστοποιήστε την απόδοση του chatbot με την πάροδο του χρόνου.

Αυτή η εκπαίδευση, που πραγματοποιείται υπό την καθοδήγηση εκπαιδευτή (online ή onsite), καλύπτει διάφορα πτυχές της ασφάλειας των επιχειρήσεων, από τη Τεχνητή Νοημοσύνη (ΤΝ) μέχρι την ασφάλεια βάσεων δεδομένων. Περιλαμβάνει επίσης κάλυψη των πιο πρόσφατων εργαλείων, διαδικασιών και μεταξύ απαιτούμενου για να προστατέψετε από επιθέσεις.

Αυτή η εξειδίκευση μαθημάτων, πρόσωπου διδασκάλου (διαδικτύου ή σε χώρο), παρέχει μια εισαγωγή στο πεδίο της αναγνώρισης δεξιοτήτων και της μηχανικής μάθησης. Τέμνει πρακτικές εφαρμογές στατιστικών, υπολογιστικής επιστήμης, επεξεργασίας σήματος, υπολογιστικής οπτικής, δεδομένων εξόρυξης και βιοϊνφορματικής.

Στο τέλος αυτής της εξειδίκευσης, οι συμμετέχοντες θα μπορούν να:

• Εφαρμόζουν βασικά πολυτελή μεθόδους στην αναγνώριση δεξιοτήτων.
• Χρησιμοποιούν κλειδί μοντέλα όπως νευρωνικά δίκτυα και παραγώγοι για ανάλυση δεδομένων.
• Εφαρμόζουν προχωρημένες τεχνικές για επίλυση περιπλοκών προβλημάτων.
• Βελτιώνουν την ακρίβεια πρόβλεψης με τη σύγχυση διαφορετικών μοντέλων.

Αυτή η ζωντανή εκπαίδευση υπό την καθοδήγηση εκπαιδευτών στο Ελλάδα (διαδικτυακό ή επιτόπου) απευθύνεται σε επιστήμονες δεδομένων και αναλυτές δεδομένων που επιθυμούν να αυτοματοποιήσουν, να αξιολογήσουν και να διαχειριστούν προγνωστικά μοντέλα χρησιμοποιώντας τις δυνατότητες μηχανικής εκμάθησης του DataRobot.

Μέχρι το τέλος αυτής της εκπαίδευσης, οι συμμετέχοντες θα είναι σε θέση:

• Φορτώστε σύνολα δεδομένων στο DataRobot για ανάλυση, αξιολόγηση και έλεγχο ποιότητας δεδομένων.
• Δημιουργήστε και εκπαιδεύστε μοντέλα για τον εντοπισμό σημαντικών μεταβλητών και την επίτευξη στόχων πρόβλεψης.
• Ερμηνεύστε μοντέλα για να δημιουργήσετε πολύτιμες γνώσεις που είναι χρήσιμες στη λήψη επιχειρηματικών αποφάσεων.
• Παρακολουθήστε και διαχειριστείτε μοντέλα για να διατηρήσετε μια βελτιστοποιημένη απόδοση πρόβλεψης.

Αυτό το μάθημα θα βυθίσει τους μαθητές σε ένα διαδραστικό περιβάλλον όπου θα τους δείξει πώς να σαρώνουν, να δοκιμάζουν, να χακάρουν και να ασφαλίζουν τα δικά τους συστήματα. Το εργαστηριακό περιβάλλον δίνει σε κάθε μαθητή εις βάθος γνώση και πρακτική εμπειρία με τα τρέχοντα βασικά συστήματα ασφαλείας. Οι μαθητές θα ξεκινήσουν κατανοώντας πώς λειτουργούν οι περιμετρικές άμυνες και στη συνέχεια θα οδηγηθούν σε σάρωση και επίθεση στα δικά τους δίκτυα, χωρίς να βλάπτεται κανένα πραγματικό δίκτυο. Στη συνέχεια, οι μαθητές μαθαίνουν πώς οι εισβολείς κλιμακώνουν τα προνόμια και ποια βήματα μπορούν να ληφθούν για την ασφάλεια ενός συστήματος. Οι μαθητές θα μάθουν επίσης για την ανίχνευση εισβολής, τη δημιουργία πολιτικής, την κοινωνική μηχανική, τις επιθέσεις DDoS, τις υπερχειλίσεις buffer και τη δημιουργία ιών. Όταν ένας μαθητής εγκαταλείψει αυτό το εντατικό 5ήμερο μάθημα θα έχει πρακτικά κατανόηση και εμπειρία στο Ethical Hacking.

Ο σκοπός της Εκπαίδευσης Ethical Hacking είναι:

• Θέσπιση και ρύθμιση ελάχιστων προτύπων για την πιστοποίηση επαγγελματιών ειδικών σε θέματα ασφάλειας πληροφοριών σε μέτρα ηθικής πειρατείας.
• Ενημερώστε το κοινό ότι τα διαπιστευμένα άτομα πληρούν ή υπερβαίνουν τα ελάχιστα πρότυπα.
• Ενισχύστε το ηθικό hacking ως ένα μοναδικό και αυτορυθμιζόμενο επάγγελμα.

Ακροατήριο:

Το μάθημα είναι ιδανικό για όσους εργάζονται σε θέσεις όπως, αλλά δεν περιορίζονται σε:

• Μηχανικοί Ασφαλείας
• Σύμβουλοι Ασφαλείας
• Διευθυντές Ασφαλείας
• Διευθυντής/Διευθυντές Πληροφορικής
• Ελεγκτές Ασφαλείας
• Διαχειριστές Συστημάτων Πληροφορικής
• Διαχειριστές Δικτύων Πληροφορικής
• Αρχιτέκτονες Δικτύων
• προγραμματιστές

Αυτή η ζωντανή εκπαίδευση υπό την καθοδήγηση εκπαιδευτών στο Ελλάδα (διαδικτυακό ή επιτόπου) απευθύνεται σε επιστήμονες δεδομένων, αναλυτές δεδομένων και προγραμματιστές που επιθυμούν να εξερευνήσουν AutoML προϊόντα και δυνατότητες για να δημιουργήσουν και να αναπτύξουν προσαρμοσμένα μοντέλα εκπαίδευσης ML με ελάχιστη προσπάθεια.

Με το τέλος αυτής της εκπαίδευσης, οι συμμετέχοντες θα είναι σε θέση:

• Εξερευνήστε τη σειρά προϊόντων AutoML για να εφαρμόσετε διαφορετικές υπηρεσίες για διάφορους τύπους δεδομένων.
• Προετοιμάστε και επισημάνετε σύνολα δεδομένων για τη δημιουργία προσαρμοσμένων μοντέλων ML.
• Εκπαιδεύστε και διαχειριστείτε μοντέλα για την παραγωγή ακριβών και δίκαιων μοντέλων μηχανικής μάθησης.
• Κάντε προβλέψεις χρησιμοποιώντας εκπαιδευμένα μοντέλα για την κάλυψη των επιχειρηματικών στόχων και αναγκών.

Η πιστοποίηση Certified Ethical Hacker (CEH) είναι μια από τις πιο αναζητητές πιστοποιήσεις κυβερνοασφάλειας στον χαρακωμένο κόσμο.

Αυτό το πρόγραμμα ενσωματώνει διδασκαλία και πράξη για να έχουν οι μαθητές προσπάθειες στην παρασκευή τους για την εξέταση CEH και την πρακτική εξέταση CEH. Οι υποψήφιοι που διαγωνίζονται με επιτυχία σε αμφότερες τις εξέτασες αποκτούν την Πιστοποίηση CEH Master, καθώς και την πιστοποίηση CEH.

Οι μαθητές δίδονται το δικαίωμα να προσθέσουν οποιοδήποτε από τα μαθήματα CPENT ή CHFI στην τους εγγραφή.

Η διαπίστωση για το μάθημα Certified Penetration Testing Professional (CPENT) ή το μάθημα Computer Hacking Forensic Investigator (CHFI) παρέχεται σε κάθε μαθητή μέσω του online, self-paced, streaming video program του EC-Council.

CPENT (Pen-test):
Εκπαιδεύει τους μαθητές πώς να εφαρμόσουν τα συγχωνευμένα και εργαλεία τα οποία διδάσκονται στο μάθημα CEH σε ένα μεθοδολογικό πλαίσιο pen-test σε μια ζωντανή κυβερνοζώνη.

CHFI (Computer Forensics):
Εκπαιδεύει τους μαθητές σε ένα μεθοδολογικό προσανατολισμό για την κυβερνο-ξενοδοχία, συμπεριλαμβανομένων αναζητήσεων και συλλήψεων, αλυσίδας διαφυγής, ακίνητης υποδοχής, διατήρησης, ανάλυσης και αναφοράς ψηφιακών αποδείξεων.

Περιγραφή Μαθήματος

Το CEH παρέχει μια εκτενή κατανόηση των φάσεων αυτο-κυβερνίδα, των διαφόρων διανυσμάτων επίθεσης και προληπτικών μέτρων. Θα σας διδάξει πώς να σκέφτεστε και να ενεργείτε ως επιθέτης για να βρεθείτε καλύτερα θέμιση προκειμένου να ρυθμίσετε την υποδοχή σας και να αμυνθείτε ενάντια σε μελλοντικές επιθέσεις. Η κατανόηση των αδυναμιών και των αδύναμων σημείων των συστημάτων βοηθά τους οργανισμούς να ενισχύσουν τις έλεγχους ασφάλειας τους για να μειώσουν το κίνδυνο προϊόντων.

Το CEH δημιουργήθηκε ώστε να ενσωματώνει ένα γονάτω-πάνω περιβάλλον και μέθοδο συστηματικής διαδικασίας από το περιβάλλον και το μέθοδο αυτο-κυβερνίδα, δίνοντάς σας την ευκαιρία να βιώσετε την πρόκληση του αποδείξιμου των απαραίτητων γνώσεων και δεξιοτήτων που χρειάζεστε για να επιτύχετε την Πιστοποίηση CEH. Θα αποκτήσετε μια διαφορετική συμπεριφορά προς τις ευθύνες και τα μέτρα που χρειάζονται για να είστε ασφαλείς.

Ποιοι θα πρέπει να συμμετέχουν

• Σωματεία δικαιοσύνης
• Διαχειριστές συστημάτων
• Υπαλλήλους ασφάλειας
• Υπαλλήλους άμυνας και στρατού
• Νομικούς εξειδικευμένους
• Τραπεζίτες
• Εξειδικευμένους ασφάλειας

Σχετικά με το Μετάδοση Εξοικειωμένου Κυβερνολύκου Master

Για να αποκτήσετε την πιστοποίηση CEH Master, πρέπει να διαγωνίσετε με επιτυχία στην πρακτική εξέταση CEH. Η πρακτική εξέταση CEH κατασκευάστηκε για να δώσει στους μαθητές την ευκαιρία να αποδείξουν ότι μπορούν να εφαρμόσουν τους κανόνες που διδάσκονται στο CEH. Η πρακτική εξέταση απαιτεί από σᾶς να αποδείξετε την εφαρμογή των μεθόδων αυτο-κυβερνίδα, όπως η αναγνώριση διανυσμάτων προϊόντων, σάρωση δικτύου, αναγνώριση λειτουργικότητας του λειτουργικού συστήματος, ανάλυση αδυναμιών, υποδοχή συστημάτων και πολλά άλλα.

Η πρακτική εξέταση CEH δεν περιλαμβάνει υπολογιστικές προσομοιώσεις. Αντίθετα, θα καταναλώσετε μια ζωντανή ξενοδοχία που σχεδιάστηκε για να απομιμήσει μια επιχειρηματική δικτύωση, χρησιμοποιώντας ζωντανά virtual machines, δίκτυα και εφαρμογές.

Η επιτυχής πλήρωση των προκλήσεων που βρίσκονται στην πρακτική εξέταση CEH είναι η επόμενη βηματίδα μετά την απόκτηση της πιστοποίησης Certified Ethical Hacker (CEH). Η διαγωνιστική εξέταση CEH και η πρακτική CEH σας αποκτούν την πρόσθετη πιστοποίηση CEH Master.

Σχετικά με την Πρακτική Certified Ethical Hacker

Για να αποδείξετε ότι είστε δεξιός στην κυβερνο-ξενοδοχία, δοκιμάζουμε τις ικανότητές σας με πραγματικές προκλήσεις σε πραγματικό περιβάλλον, χρησιμοποιώντας εργαστήρια και εργαλεία που απαιτούν να πληρούν συγκεκριμένες προκλήσεις κυβερνο-ξενοδοχίας μέσα σε ένα χρονικό πλαίσιο, ακριβώς όπως θα αντιμετώπιζατε στον πραγματικό κόσμο.

Η εξέταση CEH (Practical) του EC-Council αποτελείται από ένα περίπλοκο δίκτυο που αναπαριστά την πραγματική δικτύωση μιας μεγάλης οργάνωσης και αποτελείται από διάφορα συστήματα δικτύου (συμπεριλαμβανομένων DMZ, Firewalls κ.λπ.). Πρέπει να εφαρμόσετε τις γνώσεις σας αποδοχής-κυβερνίδας για να αναγνωρίζετε και να εκμεταλλεύετε πραγματικά ζητήματα ασφάλειας, όπως και για να αξιολογείτε τα συστήματα.

Σχετικά με το CPENT

Το πρόγραμμα Certified Penetration Tester (CPENT) του EC-Council εξειδίκευσης αποδοχή-κυβερνίδα θα σας διδάξει να λειτουργείτε σε ένα περιβάλλον επιχειρηματικής δικτύωσης, το οποίο πρέπει να επιτέθει, να εκμεταλλευτεί, να φύγει και να αμυνετεί. Εάν έχετε εργαστεί μόνο σε πεπλατυνμένα δίκτυα, το ζωντανό κύκλωμα πρακτικής ασφάλειας του CPENT θα σας διδάξει να φέρετε τις γνώσεις σας στο επόμενο επίπεδο, διδάζοντας σας πως να εκμεταλλευτείτε IoT και OT συστήματα, όπως και πώς να γράφετε τα δικά σας exploits, να φτιάχνετε τα δικά σας εργαλεία, να διεξάγετε προηγμένη εκμετάλλευση binaries, να double pivot για να κερδίσετε πρόσβαση σε κρύφα δίκτυα, και να προσαρμόζετε scripts και exploits για να εισέλθετε στα βάθη του δικτύου.

Σχετικά με το CHFI

Το μάθημα Computer Hacking Forensic Investigator (CHFI) παρέχει την εξειδίκευση ασφάλειας ψηφιακής κυβερνο-ξενοδοχίας από μη διατυπωμένη θέση. Το CHFI είναι ένα συνολικό μάθημα που καλύπτει βασικά σενάρια ανακαλύψεως κυβερνο-ξενοδοχίας και εξαρμολογεί τους μαθητές να αποκτήσουν τις απαραίτητες γνώσεις πρακτικής ανακαλύψεως κυβερνο-ξενοδοχίας και στάνδαρδα εργαλεία κυβερνο-ξενοδοχίας που χρειάζεται για να φέρει την απόδοση επιτυχής ανακάλυψη κυβερνο-ξενοδοχίας.

Αυτή η καθοδηγούμενη από εκπαιδευτικό, ζωντανή εκπαίδευση (online ή χώρου σε εγκαταστάσει) προορίζεται για προγραμματιστές που επιθυμούν να χρησιμοποιήσουν το ML Kit της Google για να φτιάξουν μοντέλα μηχανικής μάθησης που οργανωμένα για την επεξεργασία σε κινητά συσκευές.

Στο τέλος αυτής της εκπαίδευσης, οι συμμετέχοντες θα μπορούν να:

• Προσαρμόσουν το απαραίτητο περιβάλλον ανάπτυξης για να ξεκινήσουν την ανάπτυξη χαρακτηριστικών μηχανικής μάθησης για εφαρμογές κινητών.
• Να ολοκληρώσουν την ολοκλήρωση νέων τεχνολογιών μηχανικής μάθησης στις εφαρμογές Android και iOS χρησιμοποιώντας τα API ML Kit.
• Να βελτιώσουν και να προσαρμόσουν υφιστάμενες εφαρμογές με τη χρήση του ML Kit SDK για την επεξεργασία και ανάδειξη σε συσκευές.

Pattern Matching είναι μια τεχνική που χρησιμοποιείται για τον εντοπισμό καθορισμένων μοτίβων μέσα σε μια εικόνα. Μπορεί να χρησιμοποιηθεί για τον προσδιορισμό της ύπαρξης καθορισμένων χαρακτηριστικών σε μια καταγεγραμμένη εικόνα, για παράδειγμα την αναμενόμενη ετικέτα σε ένα ελαττωματικό προϊόν σε μια εργοστασιακή γραμμή ή τις καθορισμένες διαστάσεις ενός εξαρτήματος. Διαφέρει από το "Pattern Recognition" (το οποίο αναγνωρίζει γενικά μοτίβα που βασίζονται σε μεγαλύτερες συλλογές σχετικών δειγμάτων) στο ότι υπαγορεύει συγκεκριμένα αυτό που ψάχνουμε και, στη συνέχεια, μας λέει εάν το αναμενόμενο μοτίβο υπάρχει ή όχι.

Μορφή του μαθήματος

• Αυτό το μάθημα εισάγει τις προσεγγίσεις, τις τεχνολογίες και τους αλγόριθμους που χρησιμοποιούνται στον τομέα της αντιστοίχισης προτύπων όπως ισχύει για το Machine Vision.

Αυτή η καθοδηγημένη εκπαίδευση από διδάσκοντα, ζωντανά σε Ελλάδα (online or onsite), απευθύνεται σε επιστήμονες δεδομένων και λογισμικού μηχανικό που θέλουν να χρησιμοποιήσουν το Random Forest για να αναπτύξουν αλγόριθμους μηχανικής μάθησης για μεγάλους συνόλους δεδομένων.

Στο τέλος αυτής της εκπαίδευσης, οι συμμετέχοντες θα είναι σε θέση να:

• Να ρυθμίσουν το απαραίτητο περιβάλλον ανάπτυξης για να αρχίσουν να κατασκευάζουν μοντέλα μηχανικής μάθησης με το Random Forest.
• Να κατανοήσουν τα πλεονεκτήματα του Random Forest και να υλοποιήσουν την εξέλιξη για την επίλυση προβλημάτων κατηγοριοποίησης και παλινδρόμησης.
• Να μάθουν πώς να διαχειρίζονται μεγάλους συνόλους δεδομένων και να ερμηνεύουν πολλά δέντρα απόφασης στο Random Forest.
• Να αξιολογούν και να βελτιώνουν την απόδοση μοντέλων μηχανικής μάθησης ελαφρύνοντας τα υπερμεταβλητά.

Αυτή η ζωντανή εκπαίδευση υπό την καθοδήγηση εκπαιδευτών στο Ελλάδα (διαδικτυακή ή επιτόπου) απευθύνεται σε αναλυτές δεδομένων μεσαίου επιπέδου που επιθυμούν να μάθουν πώς να χρησιμοποιούν το RapidMiner για την εκτίμηση και την προβολή τιμών και τη χρήση αναλυτικών εργαλείων για την πρόβλεψη χρονοσειρών.

Με το τέλος αυτής της εκπαίδευσης, οι συμμετέχοντες θα είναι σε θέση:

• Μάθετε να εφαρμόζετε τη μεθοδολογία CRISP-DM, επιλέξτε κατάλληλους αλγόριθμους μηχανικής εκμάθησης και βελτιώστε την κατασκευή και την απόδοση του μοντέλου.
• Χρησιμοποιήστε το RapidMiner για να εκτιμήσετε και να προβάλετε τιμές και να χρησιμοποιήσετε αναλυτικά εργαλεία για την πρόβλεψη χρονοσειρών.

Το RapidMiner είναι μια πλατφόρμα λογισμικού επιστήμης δεδομένων ανοιχτού κώδικα για γρήγορη δημιουργία πρωτοτύπων και ανάπτυξη εφαρμογών. Περιλαμβάνει ένα ενσωματωμένο περιβάλλον για προετοιμασία δεδομένων, μηχανική μάθηση, βαθιά μάθηση, εξόρυξη κειμένου και προγνωστική ανάλυση.

Σε αυτήν τη ζωντανή εκπαίδευση υπό την καθοδήγηση εκπαιδευτών, οι συμμετέχοντες θα μάθουν πώς να χρησιμοποιούν το RapidMiner Studio για προετοιμασία δεδομένων, μηχανική εκμάθηση και ανάπτυξη προγνωστικών μοντέλων.

Με το τέλος αυτής της εκπαίδευσης, οι συμμετέχοντες θα είναι σε θέση:

• Εγκατάσταση και διαμόρφωση RapidMiner
• Προετοιμασία και οπτικοποίηση δεδομένων με RapidMiner
• Επικύρωση μοντέλων μηχανικής μάθησης
• Συνδυάστε δεδομένα και δημιουργήστε προγνωστικά μοντέλα
• Λειτουργία προγνωστικών αναλυτικών στοιχείων σε μια επιχειρηματική διαδικασία
• Αντιμετώπιση προβλημάτων και βελτιστοποίηση RapidMiner

Ακροατήριο

• Επιστήμονες δεδομένων
• Μηχανικοί
• προγραμματιστές

Μορφή του μαθήματος

• Μέρος διάλεξη, μέρος συζήτηση, ασκήσεις και βαριά πρακτική εξάσκηση

Σημείωμα

• Για να ζητήσετε μια εξατομικευμένη εκπαίδευση για αυτό το μάθημα, επικοινωνήστε μαζί μας για να κανονίσουμε.