Cursuri de pregatire Data Mining

Descoperirea cunoștințelor în baze de date (KDD) este procesul de descoperire a cunoștințelor utile dintr-o colecție de date. Aplicațiile de viață reală pentru această tehnică de minerit de date includ marketing, detectarea fraudelor, telecomunicații și fabricarea.

În acest curs de instruire, live, introducem procesele implicate în KDD și efectuăm o serie de exerciții pentru a practica implementarea acestor procese.

Audienţă

• Analiștii de date sau oricine este interesat să învețe cum să interpreteze datele pentru a rezolva problemele

Formatul cursului

• După o dezbatere teoretică a KDD, instructorul va prezenta cazuri de viață reală care solicită aplicarea KDD pentru a rezolva o problemă. Participanții vor pregăti, selecta și curăța seturile de date de eșantion și vor folosi cunoștințele lor anterioare cu privire la datele pentru a propune soluții bazate pe rezultatele observațiilor lor.

Go al:

Învățați să lucrați cu SPSS la nivelul independenței

Destinatarii:

Analiști, cercetători, oameni de știință, studenți și toți cei care doresc să dobândească capacitatea de a utiliza pachetul SPSS și de a învăța tehnici populare de exploatare a datelor.

Public

Dacă încercați să înțelegeți din datele pe care aveți acces la sau doriți să analizați datele nestructurate disponibile pe net (cum ar fi Twitter, Linked in, etc ...), acest curs este pentru dvs.

Se adresează în special factorilor de decizie și persoanelor care au nevoie să aleagă ce date merită să fie colectate și ce merită analizat.

Nu este destinat persoanelor care configurează soluția, dar acești oameni vor beneficia de imaginea de ansamblu.

Modul de livrare

În timpul cursului, delegații vor fi prezentați cu exemple de lucru ale tehnologiilor cu sursă în mare parte.

Prelegerile scurte vor fi urmate de prezentări și de exerciții simple de către participanți

Conținutul și software-ul folosit

Tot software-ul folosit este actualizat de fiecare dată când cursul este rulat, așa că verificăm cele mai noi versiuni posibile.

Acesta acoperă procesul de obținere, formatare, prelucrare și analiză a datelor, pentru a explica modul de automatizare a procesului de luare a deciziilor cu învățarea în mașină.

R este un limbaj de programare liber-sursă pentru calculul statistic, analiza datelor și grafica. R este utilizat de un număr tot mai mare de manageri și analiști de date din cadrul corporațiilor și al mediului academic. R are o mare varietate de pachete de date mining.

Obiectivul cursului este de a permite participanților să dobândească o manieră a modului de lucru cu limba SQL în baza de date Oracle pentru extragerea datelor la nivel intermediar.

Obiectiv: Delegatii pot analiza seturi mari de date, modele de extragere, aleg variabila potrivita cu rezultatele, astfel incat un nou model sa fie prognozat cu rezultate predictive .

R este un limbaj de programare liber-sursă pentru calculul statistic, analiza datelor și grafica. R este utilizat de un număr tot mai mare de manageri și analiști de date din cadrul corporațiilor și al mediului academic. R a găsit, de asemenea, adepți printre statisticienii, inginerii și oamenii de știință, fără abilități de programare pe calculator, care le găsesc ușor de folosit. Popularitatea sa se datorează utilizării din ce în ce mai mari a activităților de exploatare a datelor pentru diverse scopuri, cum ar fi stabilirea prețurilor anunțurilor, găsirea de noi medicamente mai rapid sau ajustarea modelelor financiare. R are o mare varietate de pachete de date mining.

R  este un limbaj de programare open-source gratuit pentru calculul statistic, analiza datelor și grafică. R  este utilizat de un număr tot mai mare de manageri și analisti de date în cadrul corporațiilor și academiei. R are o gamă largă de pachete pentru minarea datelor.

Acest curs este destinat inginerilor și factorilor de decizie care lucrează în domeniul exploatării datelor și în cunoașterea cunoștințelor.

Veți învăța cum să creați parcele și modalități eficiente de prezentare și reprezentare a datelor într-un mod care să apeleze la factorii de decizie și să îi ajute să înțeleagă informațiile ascunse.

Datele mari sunt seturi de date atât de voluminoase și complexe încât softurile tradiționale de aplicații de prelucrare a datelor nu sunt adecvate pentru a le trata. Provocările de date mari includ captarea datelor, stocarea datelor, analiza datelor, căutarea, partajarea, transferul, vizualizarea, interogarea, actualizarea și confidențialitatea informațiilor.

procesul de minerit, sau automatizate Business Process Discovery (ABPD), este o tehnica care se aplică algoritmi pentru jurnalele de evenimente, în scopul de a analiza proceselor de afaceri. Procesul de minerit depășește stocarea datelor și analiza datelor; Acesta poduri de date cu procese și oferă intuiții în tendințele și modelele care afectează eficiența procesului.  

format al cursului

• cursul începe cu o imagine de ansamblu a tehnicilor cele mai frecvent utilizate pentru procesul de minerit. Vom discuta despre diferitele algoritmi de descoperire a proceselor și instrumente utilizate pentru descoperirea și modelarea proceselor bazate pe date de eveniment brut. Studiile de caz din viața reală sunt examinate, iar Seturile de date sunt analizate folosind cadrul open-source al balului.

MATLAB este un mediu de calcul numeric și un limbaj de programare dezvoltat de MathWorks.

În acest training live, condus de un instructor în Moldova, participanții vor învăța cum să construiască un Data Vault.

La sfârșitul acestui curs de formare, participanții vor fi capabili să:

• Înțelegeți arhitectura și conceptele de design din spatele Data Vault 2.0, precum și interacțiunea sa cu Big Data, NoSQL și AI.
.
• Utilizați tehnicile de data vaulting pentru a permite auditarea, urmărirea și inspectarea datelor istorice într-un depozit de date.
.
• Dezvoltați un proces ETL (Extract, Transform, Load) consistent și repetabil.
.
• Construiți și implementați depozite foarte scalabile și repetabile.
.

MonetDB este o bază de date open source care a pionierat abordarea tehnologiei storalelor În acest training instruit, participanții vor învăța cum să folosească MonetDB și cum să obțină cea mai mare valoare din acesta Până la sfârșitul acestui curs, participanții vor putea: Înțelegeți MonetDB și caracteristicile acestuia Instalați și începeți cu MonetDB Explorați și efectuați diferite funcții și sarcini în MonetDB Accelerați livrarea proiectului prin maximizarea capacităților MonetDB Public Dezvoltatori Experți tehnici Formatul cursului Prelegere parte, discuții parțiale, exerciții și practici grele de manevră .

Obiectivul cursului este de a permite participanților să dobândească o stăpânire a elementelor fundamentale ale R și modul de lucru cu datele.