Data Mining kurser och utbildning

Waikato Environment for Knowledge Analysis (Weka) är en öppen källkod data mining visualisering programvara. Det tillhandahåller en samling av maskininlärning algoritmer för databeredning, klassificering, klustering och andra data mining aktiviteter. Denna instruktörledda, live-utbildning (online eller on-site) riktar sig till dataanalytiker och dataforskare som vill använda Weka för att utföra data mining uppgifter. Vid slutet av denna utbildning kommer deltagarna att kunna:

Installera och konfigurera Weka Förstå Weka miljön och arbetsbanken. Utföra data mining uppgifter med hjälp av Weka.

Format för kursen

Interaktiv föreläsning och diskussion. Många övningar och övningar. Hand-on implementering i en live-lab miljö.

Kursanpassningsalternativ

För att begära en anpassad utbildning för denna kurs, vänligen kontakta oss för att arrangera.

IBM SPSS Modeler är en programvara som används för data mining och textanalys. Det ger en uppsättning data mining verktyg som kan bygga förutsägande modeller och utföra dataanalytiska uppgifter. Denna instruktörledda, levande utbildning (online eller on-site) riktar sig till dataanalytiker eller alla som vill använda SPSS Modeler för att utföra data mining aktiviteter. Vid slutet av denna utbildning kommer deltagarna att kunna:

Förstå grunderna i data mining. Lär dig hur du importerar och utvärderar datakvalitet med Modeller. Utveckla, implementera och utvärdera datamodeller effektivt.

Format för kursen

Interaktiv föreläsning och diskussion. Många övningar och övningar. Hand-on implementering i en live-lab miljö.

Kursanpassningsalternativ

För att begära en anpassad utbildning för denna kurs, vänligen kontakta oss för att arrangera.

Kunskap upptäckt i databaser (KDD) är processen att upptäcka användbar kunskap från en insamling av data. Verkliga applikationer för denna data mining teknik inkluderar marknadsföring, bedrägeri upptäckt, telekommunikation och tillverkning. I denna instruktörledda, levande kurs introducerar vi de processer som är inblandade i KDD och utför en serie övningar för att öva genomförandet av dessa processer. Publiken

Dataanalytiker eller någon som är intresserad av att lära sig hur man tolkar data för att lösa problem

Format för kursen

Efter en teoretisk diskussion om KDD kommer instruktören att presentera verkliga fall som kräver tillämpningen av KDD för att lösa ett problem. Deltagarna kommer att förbereda, välja och rengöra provdata uppsättningar och använda sina tidigare kunskaper om data för att föreslå lösningar baserat på resultaten av sina observationer.

Data mining är processen för att identifiera mönster i big data med datavetenskapliga metoder som maskininlärning. Använda Excel som en dataanalytisk svit, kan användare utföra datahämtning och analys. Den här instruktörsledda, liveutbildningen (på plats eller fjärrkontroll) riktar sig till datavetare som vill använda Excel för data mining. I slutet av denna träning kommer deltagarna att kunna:

• Utforska data med Excel att utföra datahämtning och analys.
• Använd Microsoft-algoritmer för data mining.
• Förstå koncept i Excel data mining.

Kursformat

• Interaktiv föreläsning och diskussion.
• Massor av övningar och träning.
• Praktisk implementering i en levande labbmiljö.

Alternativ för kursanpassning

• För att begära en anpassad utbildning för denna kurs, vänligen kontakta oss för att ordna.

Målet med kursen är att göra det möjligt för deltagarna att få en behärskning av hur man arbetar med SQL språket i Oracle databasen för datauttag på mellannivå.

R är ett programmeringsspråk och programmiljö för statistisk datavetenskap. SAS är en statistisk programplattform för prediktiv analys, datahantering, avancerad analys och mer. Med R i SAS kan användare hitta naturliga datagrupper för klusteranalys som är väsentliga för data mining. Denna instruktörledda, live-utbildning (online eller on-site) riktar sig till dataanalytiker som vill programmera med R in SAS för klusteranalys. Vid slutet av denna utbildning kommer deltagarna att kunna:

Använd klusteranalys för data mining Master R syntax för klusteringslösningar. genomförandet av hierarkisk och icke-hierarkisk klustering. Gör data-driven beslut för att hjälpa till att förbättra affärsverksamheten.

Format för kursen

Interaktiv föreläsning och diskussion. Många övningar och övningar. Hand-on implementering i en live-lab miljö.

Kursanpassningsalternativ

För att begära en anpassad utbildning för denna kurs, vänligen kontakta oss för att arrangera.

Publik Om du försöker skapa mening med de data du har tillgång till eller vill analysera ostrukturerade data som finns tillgängliga på nätet (som Twitter, Länkade in osv ...) är den här kursen för dig. Det riktar sig mest till beslutsfattare och människor som behöver välja vilka data som är värda att samla in och vad som är värt att analysera. Det är inte riktat till personer som konfigurerar lösningen, men dessa människor kommer dock att dra nytta av den stora bilden. Leveransläge Under kursen kommer delegaterna att presenteras med fungerande exempel på mestadels open source-teknik. Korta föreläsningar följs av presentation och enkla övningar av deltagarna Innehåll och programvara som används All mjukvara som används uppdateras varje gång kursen körs, så vi kontrollerar de senaste versionerna som möjligt. Det täcker processen från att skaffa, formatera, bearbeta och analysera data, för att förklara hur man automatiserar beslutsfattande med maskininlärning.

Mål: Delegater kan analysera stora dataset, extrahera mönster, välja rätt variabel som påverkar resultaten så att en ny modell prognostiseras med prediktiva resultat .

Kursen kan förses med alla verktyg, inklusive gratis programvara och applikationer för öppen källkodsutvinning

detta instruktör-ledda, Live Training (på plats eller fjärrkontroll) riktar sig till data analytiker och dataforskare som vill genomföra mer avancerade dataanalys tekniker för datautvinning med python. i slutet av denna utbildning kommer deltagarna att kunna:

• förstå viktiga områden av data mining, inklusive Associations regel Mining, text sentiment analys, automatisk text sammanfattning, och data anomali upptäckt.
• jämföra och genomföra olika strategier för att lösa verkliga data mining problem.
• förstå och tolka resultaten.  

format för kursen

• interaktiv föreläsning och diskussion.
• massor av övningar och praktik.
• praktisk implementering i en Live-lab miljö.

kurs AnpassningsAlternativ

• att begära en skräddarsydd utbildning för denna kurs, vänligen kontakta oss för att ordna.

R är ett fritt programmeringsspråk med öppen källkod för statistisk beräkning, dataanalys och grafik. R används av ett växande antal chefer och dataanalytiker inom företag och akademi. R har ett brett utbud av paket för data mining.

Datavalvmodellering är en databasmodellteknik som ger långvarig historisk lagring av data som kommer från flera källor En datavalv lagrar en enda version av fakta, eller "alla data, hela tiden" Den flexibla, skalbara, konsekventa och anpassningsbara konstruktionen omfattar de bästa aspekterna av 3: e normalform (3NF) och stjärnschema I denna instruktörledda, levande träning kommer deltagarna att lära sig att bygga en Data Vault Vid slutet av denna utbildning kommer deltagarna att kunna: Förstå arkitekturen och designkoncepten bakom Data Vault 20 och dess interaktion med Big Data, NoSQL och AI Använd datavalvtekniker för att möjliggöra revision, spårning och inspektion av historiska data i ett datalager Utveckla en konsekvent och repeterbar ETL (Extract, Transform, Load) -process Bygg och distribuera hög skalbara och repeterbara lager Publik Datamodellerare Data warehousing specialist Business Intelligence-specialister Datatekniker Databasadministratörer Kursens format Delföreläsning, diskussion, övningar och tung handson-övning .

Kursen är avsedd för ingenjörer och beslutsfattare som arbetar med data mining och knoweldge-upptäckt. Du kommer att lära dig att skapa effektiva tomter och sätt att presentera och representera dina data på ett sätt som tilltalar beslutsfattarna och hjälper dem att förstå dold information.

R  är en öppen källkod fri programmeringsspråk för statistisk databehandling, dataanalys och grafik. Forskning används av ett växande antal chefer och dataanalytiker inom företag och akademier. R har ett brett utbud av paket för data mining.

Big data är datauppsättningar som är så omfattande och komplexa att traditionell applikationsprogramvara för databehandling är otillräcklig för att hantera dem. Stora datautmaningar inkluderar fånga data, datalagring, dataanalys, sökning, delning, överföring, visualisering, fråga, uppdatering och informationssekretess.

Målet med kursen är att göra det möjligt för deltagarna att få en behärskning av grundläggande för R och hur man arbetar med data.

KNIME Analytics Platform är ett ledande alternativ med öppen källkod för datadriven innovation som hjälper dig att upptäcka den potential som finns dold i dina data, min för nya insikter eller förutsäga nya framtider. Med mer än 1000 moduler, hundratals färdiga att köra exempel, ett omfattande utbud av integrerade verktyg och det bredaste utbudet av avancerade algoritmer som finns tillgängliga, är KNIME Analytics Platform den perfekta verktygslådan för alla datavetare och affärsanalytiker. Den här kursen för KNIME Analytics-plattformen är ett idealiskt tillfälle för nybörjare, avancerade användare och KNIME experter att introduceras för att KNIME, lära sig hur du använder den mer effektivt och hur du skapar tydliga, omfattande rapporter baserade på KNIME arbetsflöden

KNIME är det förkortade namnet på Konstanz Information Miner, en plattform designad för integration, interaktiv analys och rapportering av data, tillgänglig som gratis och öppen källkod. KNIME möjliggör integration av många olika komponenter från området maskininlärning och datautvinning tack vare konceptet med modulär datapipelinebearbetning. Det grafiska användargränssnittet och användningen av JDBC möjliggör enkel och snabb konfiguration av noder för att koppla ihop olika datakällor, inklusive förbearbetningsprocessen - ETL samt modellering, analys och visualisering av data utan att behöva använda programmering ( eller åtminstone till ett minimum). KNIME kan i viss mån som ett avancerat analysverktyg anses vara ett alternativ SAS.Sedan 2006 har KNIME använts inom läkemedelsforskning, såväl som inom andra områden som kunddataanalys (CRM), business intelligence (BI) och finansiell dataanalys.

MonetDB är en opensource-databas som pionjerar kolumnteknologin I denna instruktionsledda, levande träning kommer deltagarna att lära sig hur man använder MonetDB och hur man får mest ut av det Vid slutet av denna utbildning kommer deltagarna att kunna: Förstå MonetDB och dess funktioner Installera och börja med MonetDB Utforska och utför olika funktioner och uppgifter i MonetDB Accelerera leveransen av sitt projekt genom att maximera MonetDB-kapacitet Publik utvecklare Tekniska experter Kursens format Delföreläsning, diskussion, övningar och tung handson-övning .

R är ett fritt programmeringsspråk med öppen källkod för statistisk beräkning, dataanalys och grafik. R används av ett växande antal chefer och dataanalytiker inom företag och akademi. R har också hittat följare bland statistiker, ingenjörer och forskare utan datorprogrammeringsfärdigheter som tycker det är lätt att använda. Dess popularitet beror på den ökande användningen av data mining för olika mål såsom fastställda annonspriser, snabbare hitta nya läkemedel eller finjustera finansiella modeller. R har ett brett utbud av paket för data mining.

Go al: Lära sig att arbeta med SPSS på självständighetsnivå Adressaterna: Analytiker, forskare, forskare, studenter och alla de som vill skaffa sig förmågan att använda SPSS-paketet och lära sig populär datateknik.

process Mining, eller Automated Business Process Discovery (ABPD), är en teknik som använder algoritmer för att händelse loggar för att analysera affärs processer. Process brytning går utöver data lagring och data analys; den överbryggar data med processer och ger insikter om trender och mönster som påverkar process effektiviteten.   format för kursen

• kursen inleds med en översikt över de vanligaste teknikerna för process utvinning. Vi diskuterar de olika processidentifieringsalgoritmerna och verktygen som används för att upptäcka och modellera processer baserade på rå händelse data. Fallstudier i verkliga livet unders öks och data uppsättningar analyseras med hjälp av ProM Open-Source Framework.