Data Mining Kurzusok

Waikato Environment for Knowledge Analysis (Weka) egy nyílt forráskódú adatbányászat vizualizációs szoftver. A gépi tanulási algoritmusok gyűjteményét biztosítja az adatok előkészítésére, osztályozására, csoportosítására és egyéb adatbányászati tevékenységekre. Ez az oktató által vezetett, élő képzés (online vagy online) célja az adatelemzők és az adattudósok, akik szeretnék használni Weka az adatbányászati feladatok elvégzésére. A képzés befejezése után a résztvevők képesek lesznek:

Beállítása és konfigurálása Weka Ismerje meg a Weka környezetet és a munkabankot. Az adatbányászati feladatok elvégzése Weka.

A kurzus formája

Interaktív előadás és vita. Rengeteg gyakorlat és gyakorlat. Hands-on megvalósítás egy élő laboratóriumi környezetben.

Szakképesítési lehetőségek

Ahhoz, hogy egy személyre szabott képzést kérjen erre a kurzusra, kérjük, vegye fel velünk a kapcsolatot a rendezéshez.

IBM SPSS Modeler az adatbányászat és a szöveges elemzéshez használt szoftver. Olyan adatbányászati eszközökkel rendelkezik, amelyek előrejelző modelleket építhetnek és adatelemzési feladatokat végezhetnek. Ez az oktató által vezetett, élő képzés (online vagy online) az adatok elemzői vagy bárki, aki szeretné használni SPSS Modeler az adatok bányászati tevékenységek elvégzésére. A képzés befejezése után a résztvevők képesek lesznek:

Ismerje meg az adatbányászat alapjait. Ismerje meg, hogyan kell importálni és értékelni az adatminőséget a Modellerrel. Fejleszteni, telepíteni és értékelni az adatmodelleket hatékonyan.

A kurzus formája

Interaktív előadás és vita. Rengeteg gyakorlat és gyakorlat. Hands-on megvalósítás egy élő laboratóriumi környezetben.

Szakképesítési lehetőségek

Ahhoz, hogy egy személyre szabott képzést kérjen erre a kurzusra, kérjük, vegye fel velünk a kapcsolatot a rendezéshez.

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.

Az adatbányászat a nagy adatok mintáinak azonosítása az adattudományi módszerekkel, például a gépi tanulással. Az Excel adatelemző csomagként a felhasználók elvégezhetik az adatok bányászatát és elemzését. Ez az oktató által irányított, élő (helyszíni vagy távoli) képzés olyan adattudósok számára szól, akik az Excel bányászatát kívánják használni. A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Fedezze fel az adatokat az Excel segítségével az adatok bányászatához és elemzéséhez.
• Használjon Microsoft algoritmusokat az adatbányászathoz.
• Megérteni az Excel adatbányászat fogalmait.

A tantárgy formátuma

• Interaktív előadás és beszélgetés.
• Sok gyakorlat és gyakorlat.
• Gyakorlati megvalósítás élő laboratóriumi környezetben.

Tanfolyam testreszabási lehetőségek

• Ha személyre szabott képzést szeretne kérni erre a kurzusra, kérjük, vegye fel velünk a kapcsolatot, hogy megbeszéljen.

The objective of the course is to enable participants to gain a mastery of how to work with the SQL language in Oracle database for data extraction at intermediate level.

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 is an open-source free programming language for statistical computing, data analysis, and graphics. R is used by a growing number of managers and data analysts inside corporations and academia. R has also found followers among statisticians, engineers and scientists without computer programming skills who find it easy to use. Its popularity is due to the increasing use of data mining for various goals such as set ad prices, find new drugs more quickly or fine-tune financial models. R has a wide variety of packages for data mining.

R  egy nyílt forráskódú ingyenes programozási nyelv a statisztikai számítástechnika, az adatok elemzése és a grafika. A kutatást egyre több menedzser és adatelemző használja a vállalatok és az akadémia területén. Az R-nek számos adatbányászati csomagja van.

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.

Az adatvágás modellezés egy olyan adatbázis-modellezési technika, amely hosszú távú, több forrásból származó adatok tárolását biztosítja Az adatbolt a tények egy változatát tárolja, vagy "az összes adatot, egész idő alatt" A rugalmas, méretezhető, konzisztens és alkalmazkodó formatervezés a 3 normál forma (3NF) és a csillagséma legfontosabb szempontjait tartalmazza Ebben az oktatott, élő edzésben a résztvevők megtudják, hogyan kell egy Data Vaultot létrehozni A képzés végére a résztvevők képesek lesznek: Ismerje meg a Data Vault 20 mögötti architektúrát és tervezési koncepciókat, valamint a Big Data, a NoSQL és az AI együttműködését Adatbegyűjtési technikák használata az adatraktárban végzett adatok ellenőrzése, nyomon követése és ellenőrzése céljából Egységes és megismételhető ETL (Extract, Transform, Load) folyamat kifejlesztése Nagyon skálázható és megismételhető raktárak kiépítése és telepítése Közönség Adatmodellezők Adattárolási szakember Üzleti intelligencia szakemberek Adatmérnökök Adatbázis-adminisztrátorok A tanfolyam formátuma Részelőadás, vitafórumok, gyakorlatok és nehéz handson gyakorlat .

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.

This instructor-led, live training (online or onsite) is aimed at data analysts and data scientists who wish to implement more advanced data analytics techniques for data mining using Python. By the end of this training, participants will be able to:

• Understand important areas of data mining, including association rule mining, text sentiment analysis, automatic text summarization, and data anomaly detection.
• Compare and implement various strategies for solving real-world data mining problems.
• Understand and interpret the results. 

Format of the Course

• Interactive lecture and discussion.
• Lots of exercises and practice.
• Hands-on implementation in a live-lab environment.

Course Customization Options

• To request a customized training for this course, please contact us to arrange.

A Konstanz Information Miner, vagyis az integrálásra, az interaktív elemzésre és az adatok jelentésére szolgáló platform, amely a szabad és nyílt szoftver alapelvein keresztül elérhető. KNIME lehetővé teszi az integráció számos rótágas összetevőkóv a területén géptanulás (ang. géptanulás) és adat-kutatás (ang. data mining) köszönhetően a moduláris koncepció folyó feldolgozás adatok. Grafikus felhasználói felület és a használat JDBC  lehetővé teszi a könnyű és gyors csomópontoków (ang. nodes) összekapcsolja egymással a rógyenge adatforrásokórészek figyelembe véve az előzetes feldolgozási folyamat - ETL  és az adatok modellezését, elemzését és vizualizálását anélkül, hogy szükség lenne a programozás (vagy minimális mértékben). KNIME Bizonyos mértékben, mint egy fejlett elemzési eszköz, lehet tekinteni alternatívát SAS. 2006 óta KNIME használják a gyógyszerészeti kutatás, valamint más területeken, mint például az ügyfél adatelemzés (CRM), üzleti intelligencia (BI) és pénzügyi adatelemzés.

Az R programozási nyelv és a statisztikai számítástechnikai szoftverkörnyezet. SAS egy statisztikai szoftver platform előrejelző elemzés, adatkezelés, fejlett elemzés, és így tovább. Az R-ben SAS, a felhasználók megtalálhatják a természetes adatcsoportokat a klaszterelemzéshez, amelyek elengedhetetlenek az adatok bányászatához. Ez az oktató által vezetett, élő képzés (online vagy online) olyan adatelemzőknek szól, akik R in SAS programozni szeretnének a klaszterelemzéshez. A képzés befejezése után a résztvevők képesek lesznek:

Cluster elemzés az adatbányászathoz Master R szintax a klaszteres megoldásokhoz. A hierarchikus és nem hierarchikus osztályozás végrehajtása. Adatokon alapuló döntések meghozatala az üzleti tevékenységek javításához.

A kurzus formája

Interaktív előadás és vita. Rengeteg gyakorlat és gyakorlat. Hands-on megvalósítás egy élő laboratóriumi környezetben.

Szakképesítési lehetőségek

Ahhoz, hogy egy személyre szabott képzést kérjen erre a kurzusra, kérjük, vegye fel velünk a kapcsolatot a rendezéshez.

Process mining, or Automated Business Process Discovery (ABPD), is a technique that applies algorithms to event logs for the purpose of analyzing business processes. Process mining goes beyond data storage and data analysis; it bridges data with processes and provides insights into the trends and patterns that affect process efficiency.  Format of the Course

• The course starts with an overview of the most commonly used techniques for process mining. We discuss the various process discovery algorithms and tools used for discovering and modeling processes based on raw event data. Real-life case studies are examined and data sets are analyzed using the ProM open-source framework.