台灣現場數據挖掘（Data Mining）培訓

這種以講師為主導的台灣現場現場培訓針對的是希望使用Weka執行數據挖掘任務的初級到 中級數據分析師和數據科學家。 在培訓結束時，參與者將能夠：

• 安裝和配置 Weka。
• 瞭解 Weka 環境和工作臺。
• 使用 Weka 執行數據挖掘任務。

這種以講師為主導的台灣現場培訓（現場或遠端）針對數據分析師或希望使用SPSS Modeler執行數據挖掘活動的任何人。 在培訓結束時，參與者將能夠：

• 了解數據挖掘的基礎知識。
• 瞭解如何使用 Modeler 導入和評估數據品質。
• 高效地開發、部署和評估數據模型。

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。

這種以講師為主導的台灣現場培訓（現場或遠端）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 瀏覽數據以執行資料挖掘和分析。
• 使用 Microsoft 演演算法進行數據挖掘。
• 瞭解 Excel 數據挖掘中的概念。

該課程的目標是使參與者能夠掌握如何使用 Oracle 資料庫中的 SQL 語言進行中級數據提取。

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。

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

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。

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。

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。

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。

R 是一種用於統計計算、數據分析和圖形的開源免費程式設計語言。R 被越來越多的公司和學術界的經理和數據分析師使用。R 具有多種用於數據挖掘的包。

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。

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。

Data Vault Modeling is a database modeling technique that provides long-term historical storage of data that originates from multiple sources. A data vault stores a single version of the facts, or "all the data, all the time". Its flexible, scalable, consistent and adaptable design encompasses the best aspects of 3rd normal form (3NF) and star schema. In this instructor-led, live training, participants will learn how to build a Data Vault. By the end of this training, participants will be able to:

• Understand the architecture and design concepts behind Data Vault 2.0, and its interaction with Big Data, NoSQL and AI.
• Use data vaulting techniques to enable auditing, tracing, and inspection of historical data in a data warehouse.
• Develop a consistent and repeatable ETL (Extract, Transform, Load) process.
• Build and deploy highly scalable and repeatable warehouses.

Format of the course

• Part lecture, part discussion, exercises and heavy hands-on practice

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

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。

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

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。

“分析平臺 KNIME”培訓課程全面概述了這個免費的數據分析平臺。該計劃包括數據處理和分析、安裝和配置 KNIME、工作流構建、創建業務模型和數據建模的方法的介紹。該課程還討論了高級數據分析工具、工作流導入和匯出、工具集成、ETL 流程、數據挖掘、可視化、擴展以及與 R、Java、Python、Gephi、Neo4j 等工具的集成。結論包括報告、與 BIRT 和 KNIME WebPortal 的集成概述。

這種以講師為主導的台灣現場現場培訓針對的是希望在SAS中使用R進行程式設計以進行聚類分析的數據分析師。 在培訓結束時，參與者將能夠：

• 使用聚類分析進行數據挖掘
• 群集解決方案的 Master R 語法。
• 實現分層和非分層聚類。
• 做出數據驅動的決策，説明改善業務運營。

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。