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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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
14小時
This instructor-led, live training in 台灣 (online or onsite) is aimed at beginner to intermediate-level data analysts and data scientists who wish to use Weka to perform data mining tasks.
By the end of this training, participants will be able to:
- Install and configure Weka.
- Understand the Weka environment and workbench.
- Perform data mining tasks using Weka.
14小時
This instructor-led, live training in 台灣 (online or onsite) is aimed at data analysts or anyone who wishes to use SPSS Modeler to perform data mining activities.
By the end of this training, participants will be able to:
- Understand the fundamentals of data mining.
- Learn how to import and assess data quality with the Modeler.
- Develop, deploy, and evaluate data models efficiently.
21小時
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
- 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。
14小時
數據挖掘是使用諸如機器學習之類的數據科學方法識別大數據中的模式的過程。使用Excel作為數據分析套件，用戶可以執行數據挖掘和分析。 這種由講師指導的實時培訓（現場或遠程）針對希望使用Excel進行數據挖掘的數據科學家。 在培訓結束時，參與者將能夠：
- 使用Excel探索數據以執行數據挖掘和分析。
- 使用Microsoft算法進行數據挖掘。
- 了解Excel數據挖掘中的概念。
- 互動式講座和討論。
- 很多練習和練習。
- 在現場實驗室環境中動手實施。
- 要請求此課程的定制培訓，請與我們聯繫以安排。
14小時
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.
14小時
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
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
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.
14小時
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
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。
35小時
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。
28小時
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
- 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
- 部分講座、部分討論、練習和大量實操
28小時
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
- 開發商
- 技術專家
- 部分講座，部分討論，練習和繁重的實踐練習
21小時
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
14小時
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。
- 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。
- 要申請本課程的定制培訓，請聯繫我們安排。
35小時
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.
14小時
This instructor-led, live training in 台灣 (online or onsite) is aimed at data analysts who wish to program with R in SAS for cluster analysis.
By the end of this training, participants will be able to:
- Use cluster analysis for data mining
- Master R syntax for clustering solutions.
- Implement hierarchical and non-hierarchical clustering.
- Make data-driven decisions to help to improve business operations.
21小時
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.
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