在后COVID-19时代，随着我们驾驭新常态，银行和贷款无疑将发生变化。随着经济危机的蔓延，金融公司正在努力应对来自消费者和企业客户的大量救济请求。我们的小组成员讨论了现代技术、先进的分析和数据驱动的方法是否能够成为确保银行和金融科技领导者在信贷危机迅速发展的情况下继续扩大规模的关键。
采矿业面临着大量挑战，仍然在高压下控制成本，提高运营效率，以及会议更严格的环境法规。创新和技术的使用在解决这些和塑造采矿的未来方面发挥着关键作用。该网络研讨会将探讨如何模拟和先进技术，如数字双胞胎，机器学习和物联网（物联网）可以帮助矿业提高生产率，降低成本，提高安全性。您将从Altair的解决方案如何用于高效的开发和运营，从行业领导者和技术专家听到。
了解数据转换工具如何完美地补充RPA流程，以释放人力资本，防止收入损失，并最终最大化您的投资。如果您处理大量数据，并有兴趣了解更多有关RPA的知识，或者您目前已经有了一个RPA流程，那么本次网络研讨会非常适合您。在与AmdoSoft Systems的合作中，我们演示了:-如何将数据准备和RPA结合起来，以提高生产力和灵活性-如何清理和格式化您的数据，以最大限度地消耗机器人-我们的解决方案如何消除隔离使用和容易出错的手工任务
通过Altair Knowledge Studio发现将机器学习纳入您的数据策略的好处和便捷性。本次网络研讨会适合任何掌握ML/AI实现和使用的人-无论技能水平或行业。在本次网络研讨会中，我们涵盖了以下内容:-机器学习(ML)和人工智能(AI)和最佳实践-应用和自动化无代码的ML建模-理解负责任的、可解释的AI (XAI)能力-从预测到规范分析，以做出更明智的商业决策
制造业的工程师可能要花费多达50%的时间来获取和合成日常工作所需的数据。我们相信，熟练使用AI工具集的工程师是降低成功利用数据集的障碍的关键，这些数据集涉及广泛的复杂制造问题，从产品设计、新开发到持续维护。这些技能不仅能帮助工程师快速做出数据驱动的决策，并显著提高生产率，还能帮助工程师满足对具有人工智能技能的劳动力不断增长的需求。采取下一步，为您的制造业务解锁立即的机会。观看我们的深度会议:工程师的实用人工智能和数据科学。
欺诈影响着从个人消费者到大公司的每一个人。传统的基于规则的系统在过去可能在识别欺诈方面是有效的，但当诈骗者学会如何绕过这些规则时，它们就变得无效和过时了。由于需要处理和检查大量数据以检测欺诈行为，加上不断变化的欺诈策略——这些活动通常隐藏在大量数据中，因此这变得更加具有挑战性。随着数据系统(如大数据、流数据)和计算系统(如高性能计算、GPU)的发展，最近开发的机器学习技术在检测欺诈方面越来越有效。bob官网 bob体育下载因此，可以在不断从日常活动中捕获的数据中识别出欺诈行为模式。此外，解决与诈骗者改变其策略相关的挑战是可行的。
授权您的分析师和组织优化审计准备过程与君主。准备和执行审计可能是一个劳动密集型、繁琐且容易出错的过程。然而，它并不需要这样。通过利用Monarch，分析师和组织可以在无代码环境中利用他们的不同数据源来优化审计准备。
数据科学和AI是工程和制造公司的游戏改变技术。为了拥抱今天和未来为制造中的自助数据科学和分析的需求，我们需要更多的数据工程师来使其成为可能。在Altair，我们展望了一个未来，工程师可以很好地应用数据科学技术，得出强大的预测分析，改变他们的操作方式。从产品设计、供应链优化、故障预测、预防性维护到需bob电竞官方求预测和质量保证，数据科学在制造业中有很多应用。通过弥合数据科学家和工程角色之间的差距，您的组织可以分解数据竖井，提取可操作的见解，以推动真正的业务价值。运动才刚刚开始。观看我们的点播网络研讨会了解更多。
使用“黑骑士”的抵押贷款服务商在快速、低成本地获取贷款和提前还款风险方面面临重大挑战。抵押贷款服务依靠客户和交易数据来评估预付风险，并执行投资者报告，损失分析和服务转移。在Black Knight MSP这样的平台上，这些数据要么被困在静态报表中，要么可以通过成本高昂的附加组件(如BDE)访问。Altair抵押套件通过将报告转换为表格数据，应用机器学习，并以可视化、易于解释的方式呈现数据，作为抵押服务平台的补充。加入我们的内部专家与20年的经验，在抵押贷款服务乔洛瓦蒂学习如何Altair抵押套件可以为您的流程带来效率。
用更少的努力从Excel中获得更多。作为Excel的用户，我们理解Excel处理我们想要做的分析的能力可能会有一些挫折。最近，《福布斯》(Forbes)和《华尔街日报》(Wall Street Journal)等出版物都发表了文章，评论Excel的不足之处。请关注我们的内部专家Llewellyn Wells，他将向您展示如何通过自助数据准备来克服这些限制。
不断变化的制造世界和数据分析现在正在融合 - 这种交叉路口很快就会大大影响过程管理和质量工程。然而，在各级，优质的专业人士正在努力与集成数据分析的内容和如何进行争夺。Altair Data Analytics最近与ASQ合作，为您带来了关于数据分析的前瞻性讨论，包括来自Altair的特殊嘉宾（技术总监 - 东北）和Tom Zougas博士（VP全球数据分析服务）。倾听他们讨论重要的问题和定义：
在本次网络研讨会中，我们强调了RPA战略的挑战和机遇，研究了各行业RPA的现状，并提出了Altair Monarch可以作为当前和未来RPA部署的补充解决方案的方法。牵牛星解决方案专家主任Stephen Smay战专家故障诊断,讨论的问题2021年企业与区域规划需要问:不管您正在实施或将战集成到您的系统,仔细考虑的预处理和后处理的差距数据准备/格式是至关重要的。在哪些地方可以找到效率?在明年的RPA世界中，最值得期待的是什么?当今RPA最常见的挑战是什么?
分析成熟度模型已经存在了15年，被全球各行业的分析公司和企业所使用。但是，组织在连续统一体中的位置仍然令人困惑。Chris Long，全球数据分析解决方案专家的副总裁——他是SAS最初提出分析成熟度模型想法的团队的一员——分享了他对该模型的多次迭代和2021年及以后的应用的宝贵观点。从内部人士的角度来看待需要问的问题，以真正弄清楚你的立场:关于分析成熟度模型最常见的误解是什么?你如何验证你在模型上的位置?-我们看到客户采取了哪些行动来提升模型?
映射出可实现的数字转换策略通常受到差或无法访问的数据或无法访问关键数据源的阻碍。Altair的创新性分析方法有助于避免在尝试运营大量不同数据以解决复杂问题时遇到的广泛陷入困境。Mike Rowley，SR.总监 - 数据分析解决方案营销，主持有关与数字转型相关的共同分析限制和机会的热闹讨论。本次网络研讨会将绘制数据和数字转型旅程，并突出特定的重点领域以获得最佳结果：2011年在2021年的数字转换世界中的新的发展 - 最常见的挑战与数据转换今天 - 表现和管理策划和审计数据集 - 兼容，数据模型和工作流程的透明变化
你如何利用今年的中断和教训，对你与数据的关系做出有意义的改变?正如我们今年所经历的那样，改变的催化剂可能是不稳定的。低效流程内就可以被放大的工作条件的变化,而不是寻求现状或回到事情的方式,我们可以利用这段时间为契机,改善流程或需要补充分析已有的流程介绍进入2021年比2020年更健康吗?在本次网络研讨会中，我们将讨论:-识别现有的制约因素，包括有形的和可感知的-集中的和分散的过程:我们如何确保敏捷性和治理?-行业数据趋势的进攻性和防御性策略以及如何取得领先
探索2020年发布的Knowledge Studio的新功能，以保持该工具随着科学的发展而快速发展。对一些行业来说，2020年是缓慢而复杂的一年，但对科技行业来说并非如此。技术继续以快速的速度发展，因此支持的解决方案也应该如此。Knowledge Studio在2020年增加了一些惊人的功能，以跟上数据科学的趋势。观看我们关于以下新功能的生动讨论:-可解释的人工智能模型的能力-自动机器学习的分析人员，不是数据科学家-模型堆叠结合学习从许多模型-自定义节点创建编码，以保持工作在工具内-其他新功能
我们将带您通过Knowledge Studio，这是一个市场领先的易于使用的机器学习和预测分析解决方案，快速可视化数据，因为它快速生成可解释的结果-不需要一行代码。Knowledge Studio是帮助管理信用和欺诈风险、营销分析、产品生命周期设计、客户忠诚度计划和供应链的完美选择。从医疗保健到金融服务，从电信到产品保修，Knowledge Studio使分析团队能够从他们的数据中获得有用的、可操作的见解。代码交互自动ML可解释AI模型堆叠谁应该参加?这个活动非常适合在自己的组织中处理和分析复杂数据的人。
观看本次点播数据分析网络研讨会，了解Altair Monarch如何帮助采购和财务团队提高数据效率和自动化数据准备。
任何数据准备过程的第一步都在访问数据本身，但并非所有数据都很容易获得。了解Monarch如何从几乎任何源从表格数据库到本地驱动器的几乎任何源加快数据提取过程，以及如何获得一致的结果。各种各样的数据都有各种各样的挑战。君主能够通过满足每个数据来源来满足每个数据来源给予那种类型的个人挑战，并为最终用户提供关于他们希望如何与之交互的选择。导入和清理数据后，了解如何管理导出的方式，以推动其需要进入的数据，以其所需的格式。
Gartner最近发布了他们的 “2020年10大数据分析趋势”，他们指出“数据和分析的碰撞将增加以往独立的数据和分析角色之间的互动和协作。”这不仅影响所提供的技术和功能，而且还影响支持和使用它们的人员和流程。角色范围将从传统的数据和分析扩展到信息探索者和公民开发人员作为例子。”据《福布斯》预测，到2024年，仅美国就将出现至少25万名数据科学家的短缺，我们这些以数据为导向的企业将如何生存?我们应该赋予公民数据科学家权力，并体现一种数据民主化的方法，还是有更好的方法来优化我们的数据科学团队?请加入我们的专家小组讨论 “下一代数据科学家” 。讨论要点:下一代数据科学家是什么类型的人?企业如何培养这些备受赞誉的人才呢?您能解释一下您组织中最先进的数据科学项目之一，以及在此过程中遇到的一些绊脚石吗?您认为数据科学领域最紧迫的趋势是什么? If you had to boil it down to one sentence, what is the most important thing organisations should do to stay ahead of the competition?
最新发布的君主使它更容易建立或调整您的模型使用我们的数据准备工作室。从我们改进的引擎版本，自动对齐您的混乱数据到我们的点击地图和报告验证，以确保您的数据被正确捕获，建立DPS模型从来没有这么容易。Data Prep Studio不仅改进了终端用户现在获取数据的方式，而且还改变了我们对建模的方法和思考方式。完全集成DPS意味着您可以花更少的时间捕获数据，而花更多的时间从中获得见解。我们的专家将向您展示我们改进数据捕获过程的一些方法。
具有令人羡慕的阵容，包括;Frederic de Sibert，Goldman Sachs，Paul Downes，Autovista Group的Coo，Kerem Talih，总经理/ CFO ofTožuşOtomotiv和Altair的首席数据科学家Mamdouh Refaat博士的COO，Paul Downes策略师这个小时长的网络研讨会充满了全球企业的洞察力，指导和提示，这些业务是他们的数据和分析旅程的各个阶段。
来自SNCF的数据主管David Huguet和Inchcape plc的欧洲大陆首席财务官Martijn van Baardwijk的著名专家小组的意见。当我们专注;
增强分析被吹捧为人工智能发展的下一个前沿，高德纳将其定义为“使用机器学习和人工智能等技术来协助数据准备、洞察力生成和洞察力解释，以增强人们探索和分析数据的方式”。
营销人员需要更好地理解不断变化的偏好和需求，这样他们才能使他们的互动个性化。Altair Data Analytics解决方案通过混合和分析所有渠道的数据，帮助客户获得更深入、更快的客户和前景洞察，无需任何编码或IT依赖。
并不是所有的数据都是平等创建的——学习如何利用Monarch的计算字段功能来创建动态函数，以便应用于整个数据集。我们的解决方案专家Joseph Alvarez向您展示了一些如何最大限度地利用您的数据的技巧和技巧。
随着越来越多的企业使用机器人过程自动化(RPA)作为一种简化操作和评估效率差距的手段，在充分实现其好处方面存在障碍。例如，对于RPA进程来说，处理现有数据通常是一项挑战。研究表明，在没有一个好的解决方案的情况下，RPA 80%的时间都花在了数据准备上。了解如何使用正确的数据分析堆栈来增强您正在进行的RPA投资。
减少欺诈需要的技术和业务流程在结构上灵活，易于参与欺诈预防的所有人理解，并且足够敏捷，能够适应新的攻击，而不需要从头开始重新构建。必须包括来自所有业务单位和功能孤岛的数据，以创建欺诈行为成功的整体视图。古典审计技术和预测机器学习模型中的见解与欺诈分析师的专业知识相结合，可以促进基于证明的方法，以便快速应对新的金融罪行。
数据分析是通过数字转换驾驶业务价值的核心。模型建设和解释模型结果的透明度导致自信地决策。了解Altair知识工作室如何符合组织的数据驱动方法来解决复杂的业务问题。
友好的数据不必保持这种方式。将数据集与几乎任何位置或格式与Monarch组合以创建均匀的，一致的输出，准备用于分析。加入是在一个地方创建所有数据的统一视图的一个组成部分。通过君主，我们将向您展示如何执行标准的连接，查找和负连接，以创建您正在寻找的输出，而无需代码或脚本。
君主一直是30多年来自助数据准备的领导者。凭借我们最新版本，我们甚至更加困难的数据准备挑战甚至更加简单。通过包含工作表设计，我们现在可以使用您的结构化、格式化电子表格(例如，Microsoft Excel或谷歌Sheets)，并通过几次点击简化数据的提取。我们还升级了我们的PDF引擎，使甚至最不守规则的PDF是一个捕捉。
这个演讲是关于如何使机器学习模型及其决策具有可解释性，以及为什么它的重要性和价值。
在本次网络研讨会中，我们将讨论分析日内交易风险和表现的好处，等待收盘报告的缺点，以及与构建和使用风险遵从性仪表盘相关的挑战，交易员和遵从性经理可以有效地使用这些仪表盘来为交易决策提供信息。我们还将演示复杂实时分析系统的无代码开发方法，可以定制，以适应公司，办公桌或交易员的独特需求。
什么是预测建模？为什么它有用？您如何利用对您的业务的实际意义上的预测建模？用户将以更好的了解它们如何将预测建模应用于自己的潜在用例，更好地结束本次会话。在这个网络研讨会上，我们探讨了预测建模的简介，对业务和分析用户如何最好地利用预测性建模工具，挑战和测试预测模型的方法，以确保如何对性能的信心，以及如何实现如何实现的从预测部署结果。
基本数据准备涵盖从报告设计中提取数据后可以进行的最简单的更改。一旦数据进入准备窗口，就可以在创建可重复和有效的过程的同时进一步操纵。掌握基本数据准备将允许用户改进他们想要专注的信息。
在使用半结构化的第2号和.pdf报告时，高级诱捕将涵盖最难以解决挑战。并非每份报告都很整洁，格式化足以允许标准捕获，这就是了解可用的可用工具和技术非常重要。掌握高级陷阱将使用户在始终捕获数据时，用户会解决他们最困难的挑战。
在基本捕获会话中，我们在使用半结构化的.txt和.pdf报告时涵盖了最直接的挑战。对于在整个报告中遵循一致结构的文档，标准诱捕方法将提供可靠和可重复的解决方案。掌握基本诱捕方法将允许最终用户在始终捕获数据时解决所有基本挑战。
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世界经济的深刻变化意味着企业将更多地依靠分析来预测特定置信区间内的行为。收入流的损失和降低其他风险凸显了使用数据来推动旨在维持收入、降低成本和应对其他挑战的战略决策的重要性。