Data Mining oktatás Magyarország

Ez az oktató által vezetett, élő képzés a Magyarország-ban (online vagy helyszíni) kezdő és középszintű adatelemzőknek és adattudósoknak szól, akik a Weka-t szeretnék használni adatbányászati feladatok elvégzésére. A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Telepítse és konfigurálja a Weka-t.
• Ismerje meg a Weka környezetet és a munkaasztalt.
• Hajtsa végre az adatbányászati feladatokat a Weka használatával.

Ez az oktató által vezetett, élő képzés a Magyarország-ban (online vagy helyszíni) adatelemzőknek vagy bárkinek szól, aki a SPSS Modeler-t adatbányászati tevékenységek végzésére kívánja használni. A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Ismerje meg az adatbányászat alapjait.
• Ismerje meg, hogyan importálhat és értékelhet adatminőséget a Modelerrel.
• Adatmodellek hatékony fejlesztése, üzembe helyezése és értékelése.

Ez az oktató által vezetett, élő képzés a Magyarország-ban (online vagy helyszíni) azoknak az adattudósoknak szól, akik a Excel-t szeretnék használni adatbányászathoz.

• A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:
• Fedezze fel az adatokat az Excel segítségével adatbányászat és -elemzés végrehajtásához.
• Használjon Microsoft algoritmust az adatbányászathoz.
• Ismerje meg az Excel adatbányászat fogalmait.

A kurzus célja, hogy a résztvevők elsajátítsák, hogyan kell dolgozni az SQL nyelvvel a Oracle adatbázisban középszintű adatkinyeréshez.

Ez az oktató által vezetett, élő képzés a Magyarország-ban (online vagy helyszíni) azoknak az adatelemzőknek szól, akik R-vel szeretnének programozni a SAS-ban klaszteranalízishez. A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Használjon fürtelemzést az adatbányászathoz
• Master R szintaxis fürtözési megoldásokhoz.
• Hierarchikus és nem hierarchikus klaszterezés megvalósítása.
• Hozz adatvezérelt döntéseket az üzleti működés javítása érdekében.

Közönség Ha megpróbálja megérteni az adatokból, amelyekhez hozzáférhet, vagy elemezni kívánja a net strukturált adatokat (például Twitter, Linked in, stb.), Ez a kurzus az Ön számára. Leginkább a döntéshozóknak és azoknak az embereknek szól, akiknek ki kell választaniuk, hogy milyen adatokat érdemes gyűjteni és mit érdemes elemezni. Nem a megoldást konfiguráló emberekre irányul. Szállítási mód A tanfolyam során a küldöttek többnyire nyílt forráskódú technológiákkal foglalkozó példákat mutatnak be. A rövid előadásokat előadások és egyszerű gyakorlatok követik a résztvevők Tartalom és szoftver Minden használt szoftver frissül minden alkalommal, amikor a kurzust futtatják, így ellenőrizzük a legújabb verziókat. Ez az adatgyűjtés, -formázás, -feldolgozás és -elemzés folyamatát foglalja magában, hogy elmagyarázza, hogyan automatizálható a döntéshozatali folyamat a gépi tanulással.

Célkitűzés: A küldöttek képesek nagy adathalmazokat elemezni, mintákat kivonni, kiválasztani az eredményeket befolyásoló megfelelő változót, így egy új modell előrejelzése prediktív eredményekkel történik.

A kurzus bármely eszközzel, beleértve az ingyenes nyílt forrású adatbányászati ​​szoftvereket és alkalmazásokat is biztosítja

Ez az oktató által vezetett, élő képzés (online vagy helyszíni) azoknak az adatelemzőknek és adattudósoknak szól, akik fejlettebb adatelemzési technikákat kívánnak megvalósítani az adatbányászatban a Python használatával. A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Megérteni az adatbányászat fontos területeit, beleértve az asszociációs szabálybányászatot, a szöveges véleményelemzést, az automatikus szövegszintézist és az adatok rendellenességeinek felismerését.
• Összehasonlítani és megvalósítani a különböző stratégiákat a valós adatbányászati problémák megoldásához.
• Megérteni és értelmezni az eredményeket. 

A tanfolyam formátuma

• Interaktív előadás és vitafórum.
• Rengeteg gyakorlat és feladat.
• Gyakorlati implementáció egy élő labor környezetben.

Tanfolyam testreszabási lehetőségek

• Ha testreszabott képzést szeretne igényelni ehhez a tanfolyamhoz, kérjük, vegye fel velünk a kapcsolatot a megbeszéléshez.

R egy nyílt forráskódú programozási nyelv a statisztikai számításokhoz, az adatok elemzéséhez és a grafikákhoz. Az R-t egyre nagyobb számú vezető és adatelemző használja a vállalatokon és az egyetemeken. R sokféle csomagot tartalmaz az adatbányászathoz.

Ezen az oktató által vezetett, élő képzésen a Magyarország-ban a résztvevők megtanulják, hogyan kell Data Vault-et építeni. A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Ismerje meg az Data Vault 2.0 mögött meghúzódó architektúra és tervezési koncepciókat, valamint annak interakcióját a Big Data, NoSQL és AI között.
• Használjon adattároló technikákat, hogy lehetővé tegye az adattárházban lévő előzményadatok auditálását, nyomon követését és ellenőrzését.
• Konzisztens és megismételhető ETL (Extract, Transform, Load) folyamat kialakítása.
• Építsen és telepítsen nagymértékben méretezhető és megismételhető raktárakat.

Ez a kurzus mérnökök és döntéshozók számára készült, akik az adatbányászatban és a tudásmegismerésben dolgoznak. Megtanulhatja, hogyan hozhat létre hatékony telkeket, és hogyan jelenítheti meg és jelenítheti meg adatait oly módon, hogy a döntéshozókhoz forduljon, és segítsen nekik megérteni a rejtett információkat.

Az R egy nyílt forráskódú ingyenes programozási nyelv statisztikai számításokhoz, adatelemzésekhez és grafikákhoz. Az R-t egyre több menedzser és adatelemző használja a vállalatokon és a tudományos életen belül. Az R-nek sokféle csomagja van az adatbányászathoz.

A nagy adat olyan adatkészletek, amelyek annyira terjedelmesek és összetettek, hogy a hagyományos adatfeldolgozó alkalmazásszoftverek nem megfelelőek ezek kezelésére. A nagy adat kihívások között szerepel az adatok rögzítése, az adatok tárolása, az adatok elemzése, a keresés, a megosztás, az átvitel, a megjelenítés, a lekérdezés, a frissítés és az adatvédelem.

Ez az oktató által vezetett, élő tanfolyam a Magyarország-ban (online vagy helyszíni) olyan kezdő szintű professzionálisoknak készült, akik el szeretnének érni R alapjainak és az adatokkal való munkával kapcsolatos mesterségét.Ez a tanfolyam végén a résztvevők képesek lesznek:

• R programozási környezetére és RStudio felületére megfelelően reagálni.
• Adatészleleteket importálni, manipulálni és kereskedelem R parancsokkal és csomaggal.
• Fundamentális statisztikai elemzést végezni és az adatösszegzést elvégezni.
• Alapértelmezett R-val és ggplot2-vel készítse el a vizualizációkat.
• Munkaterületeket, szkripteket és csomagokat hatékonyan kezelni.

KNIME Analytics Platform az adatközpontú innováció egyik vezető nyílt forráskódú lehetősége, amely segít felfedezni az adatokban rejtett lehetőségeket, új betekintést engedhet meg, vagy új jövőbeli lehetőségeket KNIME előre jelezni. A KNIME Analytics Platform több mint 1000 modullal, több száz kész példánnyal, integrált eszközök átfogó választékával és a rendelkezésre álló legfejlettebb algoritmusok széles választékával tökéletes eszközkészlet minden KNIME és üzleti elemző számára. Ez a tanfolyam a KNIME Analytics Platform számára ideális lehetőség kezdőknek, haladó felhasználóknak és KNIME szakértőknek a KNIME , a hatékonyabb felhasználás megtanulására, valamint a KNIME munkafolyamatok alapján világos, átfogó jelentések készítésére.

Az „Analytics Platform KNIME” képzés átfogó áttekintést nyújt erről az ingyenes adatelemző platformról. A program magában foglalja az adatfeldolgozás és -elemzés, a telepítés és konfigurálás KNIME bevezetését, az építkezési munkafolyamatot, az üzleti modellek létrehozásának módszertanát és az adatmodellezést. A kurzus kiterjed a fejlett adatelemző eszközökre, a munkafolyamatok importálására és exportálására, az eszközintegrációra, az ETL folyamatokra, az adatbányászatra, a vizualizációra, a bővítésekre és az olyan eszközökkel való integrációra, mint az R, Java, Python, Gephi, Neo4j. A következtetés áttekintést nyújt a jelentéskészítésről, a BIRT-vel való integrációról és a KNIME WebPortállal.

R egy nyílt forráskódú programozási nyelv a statisztikai számításokhoz, az adatok elemzéséhez és a grafikákhoz. Az R-t egyre nagyobb számú vezető és adatelemző használja a vállalatokon és az egyetemeken. R a statisztikusok, a mérnökök és a tudósok között is találnak követőket számítógépes programozási készségek nélkül, akik könnyen használhatók. A népszerűsége annak köszönhető, hogy az adatbányászat egyre növekvő mértékben használja a különböző célokat, például a hirdetési árakat, az új gyógyszerek gyorsabb felkutatását vagy a pénzügyi modellek finomhangolását. R sokféle csomagot tartalmaz az adatbányászathoz.

Goal: Az SPSS-sel való munkavégzés megtanulása a függetlenség szintjén A címzettek: Elemzők, kutatók, tudósok, hallgatók és mindazok, akik szeretnék elsajátítani az SPSS csomag használatának képességét és elsajátítani a népszerű adatbányászati technikákat.

A folyamatbányászat vagy a Automated Business Process Discovery (ABPD) olyan technika, amely algoritmusokat alkalmaz az eseménynaplókra az üzleti folyamatok elemzése céljából. A folyamatbányászat túlmutat az adattároláson és az adatelemzésen; áthidalja az adatokat a folyamatokkal, és betekintést nyújt a folyamatok hatékonyságát befolyásoló trendekbe és mintákba. A tanfolyam formátuma

• A tanfolyam a folyamatbányászat leggyakrabban használt technikáinak áttekintésével kezdődik. Megbeszéljük a folyamatok nyers eseményadatokon alapuló felfedezésére és modellezésére használt különféle folyamatfelderítési algoritmusokat és eszközöket. Valós esettanulmányok vizsgálata és adatkészletek elemzése a ProM nyílt forráskódú keretrendszer segítségével történik.