Kurzusleírás
Bevezetés
- Adatbányászat, mint a KDD-folyamat elemzési lépése ("Knowledge Discovery in Databases")
- A számítástechnika részterülete
- Minták felfedezése nagy adathalmazokban
A módszerek forrásai
- Mesterséges intelligencia
- Gépi tanulás
- Statistics
- Database rendszerek
Miről van szó?
- Database és adatkezelési szempontok
- Adatok előfeldolgozása
- Modell- és következtetési szempontok
- Érdekességi mutatók
- Összetettségi szempontok
- A felfedezett szerkezetek utófeldolgozása
- Megjelenítés
- Online frissítés
Az adatbányászat főbb feladatai
- Nagy mennyiségű adat automatikus vagy félautomata elemzése
- Korábban ismeretlen érdekes minták kinyerése
- adatrekordok csoportjai (klaszteranalízis)
- szokatlan rekordok (rendellenességek észlelése)
- függőségek (társítási szabály bányászat)
Adatbányászat
- Anomália észlelése (kiugró/változás/eltérés észlelése)
- Az asszociációs szabályok tanulása (függőségi modellezés)
- Klaszterezés
- Osztályozás
- Regresszió
- Összegzés
Felhasználás és alkalmazások
- Képes Veszély
- Viselkedéselemzés
- Business elemzés
- Ágazatokon átívelő szabványos eljárás a következőhöz: Data Mining
- Ügyfélelemzés
- Adatbányászat a mezőgazdaságban
- Adatbányászat a meteorológiában
- Oktatási adatbányászat
- Emberi genetikai klaszterezés
- Következtetési támadás
- Java Data Mining
- Nyílt forráskódú intelligencia
- Útvonal-elemzés (számítástechnika)
- React aktív üzleti intelligencia
Adatkotrás, adathalászat, adatkutatás
Követelmények
Megfelelő ismeretek a relációs adatstruktúrákról, SQL
Vélemények (9)
A tartalom, mivel nagyon érdekesnek találtam, és úgy gondolom, hogy segítene az egyetem utolsó évében.
Krishan - NBrown Group
Kurzus - From Data to Decision with Big Data and Predictive Analytics
Machine Translated
very tailored to needs
Yashan Wang
Kurzus - Data Mining with R
The trainer was so knowledgeable and included areas I was interested in
Mohamed Salama
Kurzus - Data Mining & Machine Learning with R
Good real world examples, reviews of existing reports
Ronald Parrish
Kurzus - Data Visualization
Intensity, Training materials and expertise, Clarity, Excellent communication with Alessandra
Marija Hornis Dmitrovic - Marija Hornis
Kurzus - Data Science for Big Data Analytics
I learned a lot - not only in theoretical knowledge but I also applied that knowledge during the training and therefore I really understood what process mining is and how it works. Thanks a lot!
Julia Dörre - Techniker Krankenkasse
Kurzus - Process Mining
how the trainor shows his knowledge in the subject he's teachign
john ernesto ii fernandez - Philippine AXA Life Insurance Corporation
Kurzus - Data Vault: Building a Scalable Data Warehouse
Magabiztosabbnak érzem magam a kódolásban. Még soha nem csináltam ilyet, de most már értem, hogy ez nem rakétatudomány, és meg tudom csinálni, ha szükséges.
Anna - Birmingham City University
Kurzus - Foundation R
Machine Translated
Very useful in because it helps me understand what we can do with the data in our context. It will also help me