數據挖掘(Data Mining)培訓 | Data Mining培訓

數據挖掘(Data Mining)培訓

由講師進行實時指導的數據挖掘本地培訓課程通過動手練習和實操演示了數據挖掘的基礎知識,其方法來源包括人工智能、機器學習、統計和數據庫系統,以及其用法和應用。

數據挖掘培訓形式包括“現場實時培訓”和“遠程實時培訓”。現場實時培訓可在客戶位于台灣的所在場所或NobleProg位于台灣的企業培訓中心進行,遠程實時培訓可通過交互式遠程桌面進行。

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客戶評論

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數據挖掘(Data Mining)子類別

數據挖掘(Data Mining)課程大綱

課程名稱
課程時長
概觀
課程名稱
課程時長
概觀
21小時
概觀
聽眾

如果您試圖理解您可以訪問或想要分析網絡上可用的非結構化數據(如Twitter,鏈接等等),那麼本課程適合您。

它主要針對決策者和需要選擇哪些數據值得收集以及值得分析的人。

它不是針對人們配置解決方案,但這些人將從大局中受益。

交貨方式

在課程期間,代表們將獲得大多數開源技術的工作示例。

講座後將進行簡短的講座,參加者將進行簡單的練習

使用的內容和軟件

每次運行課程時都會更新所有使用的軟件,因此我們會檢查最新版本。

它涵蓋了從獲取,格式化,處理和分析數據的過程,以解釋如何使用機器學習自動化決策制定過程。
28小時
概觀
目的: 代表們能夠分析大數據集,提取模式,選擇影響結果的正確變量,以便預測新模型的預測結果。
28小時
概觀
R是一種用於統計計算,數據分析和圖形的開源免費編程語言。 R被企業和學術界內越來越多的經理和數據分析師使用。 R還發現沒有計算機編程技能的統計學家,工程師和科學家的追隨者都很容易使用。它的受歡迎程度是由於越來越多地使用數據挖掘來實現各種目標,例如設定廣告價格,更快地找到新藥或微調財務模型。 R有各種各樣的數據挖掘包。
21小時
概觀
Pentaho數據集成是一個開源數據集成工具,用于定義作業和數據轉換。 在這種有指導性的現場培訓中,與會者將學習如何使用Pentaho Data Integration強大的ETL功能和豐富的GUI來管理整個大數據生命周期,從而最大限度地提高組織的數據價值。 在培訓結束後,參與者將能夠: 創建,預覽和運行包含步驟和跳躍的基本數據轉換配置和保護Pentaho Enterprise Repository 利用不同來源的數據,並以分析已准備好的格式生成單一統一版本的真相。 向第三方應用程序提供結果以供進一步處理 聽衆 數據分析師 ETL開發人員 課程的格式 部分講座,部分討論,練習和沈重的練習
28小時
概觀
Pentaho開源BI套件社區版(CE)是一個商業智能包,提供數據集成,報告,儀表板和加載功能。 在這個有指導意義的現場培訓中,與會者將學習如何最大限度地發揮Pentaho開源BI套件社區版(CE)的功能。 在培訓結束後,參與者將能夠: 安裝並配置Pentaho開源智能套件社區版(CE) 了解Pentaho CE工具及其功能的基本原理使用Pentaho CE構建報告將第三方數據整合到Pentaho CE中在Pentaho CE中使用大數據和分析 聽衆 程序員 BI開發人員 課程的格式 部分講座,部分討論,練習和沈重的練習 注意 要請求本課程的定制培訓,請聯系我們安排。
14小時
概觀
本課程的目的是讓參與者掌握如何使用Oracle數據庫中的SQL語言進行中級數據提取。
28小時
概觀
MonetDB是一個開源數據庫,是列存儲技術方法的先驅。

在這個由講師指導的實時培訓中,參與者將學習如何使用MonetDB以及如何從中獲取最大價值。

在培訓結束時,參與者將能夠:

- 了解MonetDB及其功能
- 安裝並開始使用MonetDB
- 在MonetDB中探索並執行不同的功能和任務
- 通過最大化MonetDB功能來加速項目的交付

聽眾

- 開發商
- 技術專家

課程形式

- 部分講座,部分討論,練習和繁重的實踐練習
35小時
概觀
KNIME is a free and open-source data analytics, reporting and integration platform. KNIME integrates various components for machine learning and data mining through its modular data pipelining concept. A graphical user interface and use of JDBC allows assembly of nodes blending different data sources, including preprocessing (ETL: Extraction, Transformation, Loading), for modeling, data analysis and visualization without, or with only minimal, programming. To some extent as advanced analytics tool KNIME can be considered as a SAS alternative.

Since 2006, KNIME has been used in pharmaceutical research, it also used in other areas like CRM customer data analysis, business intelligence and financial data analysis.
21小時
概觀
KNIME Analytics Platform是數據驅動創新的領先開源選項,可幫助您發現隱藏在數據中的潛力,挖掘新的見解或預測新的未來。 KNIME Analytics Platform擁有1000多個模塊,數百個可立即運行的示例,全面的集成工具以及最廣泛的高級算法選擇,是任何數據科學家和業務分析師的理想工具箱。

KNIME分析平台的這門課程是向KNIME介紹初學者,高級用戶和KNIME專家的理想機會,學習如何更有效地使用它,以及如何基於KNIME工作流程創建清晰,全面的報告
21小時
概觀
數據庫中的知識發現(KDD)是從數據集合中發現有用知識的過程。這種數據挖掘技術的實際應用包括營銷,欺詐檢測,電信和製造。

在這個以講師為主導的實踐課程中,我們介紹了KDD中涉及的過程,並開展了一系列練習來實踐這些過程。

聽眾

- 數據分析師或任何有興趣學習如何解釋數據以解決問題的人

課程格式

- 在對KDD進行理論討論之後,教師將提出真實案例,要求應用KDD來解決問題。參與者將準備,選擇和清理樣本數據集,並使用他們先前的數據知識,根據他們的觀察結果提出解決方案。
7小時
概觀
該課程的目的是使參與者能夠掌握R的基本原理以及如何使用數據。
35小時
概觀
大數據是如此龐大和復雜的數據集,傳統的數據處理應用軟件不足以處理它們。大數據挑戰包括捕獲數據,數據存儲,數據分析,搜索,共享,傳輸,可視化,查詢,更新和信息隱私。
14小時
概觀
R是用于統計計算,數據分析和圖形的開源免費編程語言。 R被企業和學術界內越來越多的管理人員和數據分析人員所使用。 R有各種各樣的數據挖掘軟件包。
28小時
概觀
本課程面向從事數據挖掘和知識發現工作的工程師和決策者。

您將學習如何創建有效的圖表以及以一種吸引決策者並幫助他們理解隱藏信息的方式呈現和表示您的數據的方法。
28小時
概觀
Data Vault建模是一種數據庫建模技術,可提供源自多個源的數據的長期曆史存儲。一個Data Vault存儲事實或“所有數據、所有時間”的單個版本。其靈活、可擴展、一致且適應性強的設計涵蓋了第三範式(3NF)和星型模型(star schema)的最佳方面。

在這一由講師指導的實時培訓中,學員將學習如何構建一個Data Vault。

在本次培訓結束之後,學員將能夠:

- 了解Data Vault 2.0背後的架構和設計概念,以及它與大數據、NoSQL、AI的交互。
- 使用數據存儲(data vaulting)技術對數據倉庫中的曆史數據進行審計、跟蹤、檢查
- 開發一致且可重複的ETL(提取、轉換、加載)過程
- 構建和部署高度可擴展且可重複的倉庫

受衆

- 數據建模師
- 數據倉庫專家
- 商業智能專家
- 數據工程師
- 數據庫管理員

課程形式

- 部分講座、部分討論、練習和大量實操
14小時
概觀
R是一種用於統計計算,數據分析和圖形的開源免費編程語言。 R被企業和學術界內越來越多的經理和數據分析師使用。 R有各種各樣的數據挖掘包。
14小時
概觀
這種由講師指導的現場培訓(現場或遠程)針對希望使用Python實現數據挖掘的更高級數據分析技術的數據分析師和數據科學家。

在培訓結束時,參與者將能夠:

- 了解數據挖掘的重要領域,包括關聯規則挖掘,文本情感分析,自動文本摘要和數據異常檢測。
- 比較並實施各種策略來解決實際數據挖掘問題。
- 理解並解釋結果。

課程格式

- 互動講座和討論。
- 大量的練習和練習。
- 在實時實驗室環境中親自實施。

課程自定義選項

- 要申請本課程的定制培訓,請聯繫我們安排。
21小時
概觀
課程可以提供任何工具,包括免費的開源數據挖掘軟件和應用程序
14小時
概觀
Go :

學習在獨立性水平上使用SPSS

收件人:

分析師,研究人員,科學家,學生和所有想要獲得使用SPSS包並學習流行數據挖掘技術的人。
21小時
概觀
進程挖掘或自動Business流程發現(ABPD)是一種將算法應用於事件日誌以分析業務流程的技術。流程挖掘超越了數據存儲和數據分析;它將數據與流程聯繫起來,並提供有關影響流程效率的趨勢和模式的見解。

課程格式

- 本課程首先概述了最常用的過程挖掘技術。我們討論了用於基於原始事件數據發現和建模過程的各種過程發現算法和工具。使用ProM開源框架檢查實際案例研究並分析數據集。

近期數據挖掘(Data Mining)培訓課程

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