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.

A tudás felfedezése az adatbázisokban (KDD) a hasznos tudás felfedezésének folyamata az adatok gyűjtéséből. Az adatbányászat technikájának valós életű alkalmazásai közé tartozik a marketing, a csalás kimutatása, a távközlés és a gyártás. Ebben az oktató által vezetett, élő tanfolyamon bemutatjuk a KDD-ben részt vevő folyamatokat, és számos gyakorlatot végzünk az ilyen folyamatok végrehajtásának gyakorlására. közönség

• Adatelemzők vagy bárki, aki érdekli, hogy megtanulják, hogyan kell értelmezni az adatokat a problémák megoldására

A kurzus formája

• A KDD elméleti megbeszélése után az oktató bemutatja a valós élet eseteit, amelyek felkérik a KDD alkalmazását a probléma megoldására. A résztvevők előkészítik, kiválasztják és tisztítják a minta adatkészleteket, és az adatokkal kapcsolatos előzetes ismereteiket használják fel, hogy a megfigyeléseik eredményei alapján megoldásokat javasoljanak.

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.

Go : Az SPSS-vel való együttműködés a függetlenség szintjén A címzettek: Az elemzők, kutatók, tudósok, diákok és mindazok, akik meg akarják szerezni az SPSS csomag használatát, és népszerű adatgyűjtési technikákat tanulnak.

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

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.

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.

Célkitűzés: A küldöttek képesek nagy adatkészletek, kivonatminta elemzésére, az eredményt befolyásoló megfelelő változó kiválasztására, hogy egy új modell előrejelzett eredményekkel előrejelezhető legyen .

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.

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.

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.

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.

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 a Data Vault 2.0 mögött meghúzódó architektúrát 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.

A MonetDB egy nyílt forráskódú adatbázis, amely úttörő szerepet töltött be az oszlop-áruház-technológiai megközelítésben. Ebben az oktató által vezetett, élő képzésen a résztvevők megtanulják, hogyan kell használni a MonetDB-t, és hogyan lehet a legtöbbet kihozni belőle. A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Ismerje meg a MonetDB-t és annak jellemzőit
• Telepítse és kezdje el a MonetDB használatával
• Fedezze fel és hajtsa végre a MonetDB különböző funkcióit és feladatait
• A MonetDB képességeinek maximalizálásával gyorsítsa fel projektje megvalósítását

Közönség

• Fejlesztők
• Műszaki szakértők

A tantárgy formátuma

• Részleges előadás, részleges beszélgetés, gyakorlatok és nehéz gyakorlati gyakorlat

A kurzus célja, hogy lehetővé tegye a résztvevők számára az R alapjai és az adatokkal való munka megismerését.

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.

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:

Ismerje meg az adatbányászat fontos területeit, beleértve az asszociációs szabályok bányászatát, a szöveges hangulatelemzést, az automatikus szövegösszegzést és az adatrendellenességek észlelését. Hasonlítson össze és hajtson végre különféle stratégiákat a valós adatbányászati problémák megoldására. Értse és értelmezze az eredményeket.

A tanfolyam formátuma

Interaktív előadás és beszélgetés. Sok gyakorlat és gyakorlat. Gyakorlati megvalósítás élő labor környezetben.

Tanfolyam testreszabási lehetőségek

Ha személyre szabott képzést szeretne kérni ehhez a tanfolyamhoz, kérjük, vegye fel velünk a kapcsolatot, hogy megbeszéljük.

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.

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.

A folyamatbányászat (Automated Business Process Discovery, ABPD) egy olyan módszer, amely algoritmusokat alkalmaz az eseménynaplókra az üzleti folyamatok elemzése céljából. A folyamatbányászat túlmutat az adattároláson és az elemzésen; áthidalja az adatokat a folyamatokkal, és betekintést nyújt a folyamatok hatékonyságát befolyásoló tendenciákba és mintákba. A tantárgy formátuma

• A tanfolyam a folyamatbányászatban leggyakrabban használt technikák áttekintésével kezdődik. Megvizsgáljuk a folyamatok felderítéséhez és modellezéséhez használt, a nyers eseményadatok alapján alkalmazott különféle algoritmusokat és eszközöket. A valós esettanulmányokat megvizsgáljuk és az adatkészleteket a ProM nyílt forráskódú keretrendszerével elemezzük.