MATLAB for Financial Applications Schulung

Wissenentdeckung in Datenbanken (KDD) ist der Prozess der Entdeckung nützlicher Wissen aus einer Datenerhebung. Real-Life-Anwendungen für diese Data Mining-Technik umfassen Marketing, Betrugdetektion, Telekommunikation und Herstellung.

In diesem Instructor-leitet, Live-Kurs werden wir die in KDD beteiligten Prozesse einführen und eine Reihe von Übungen durchführen, um die Implementierung dieser Prozesse zu üben.

Publikum

• Datenanalytiker oder jemand, der daran interessiert ist, zu lernen, wie man Daten interpretiert, um Probleme zu lösen

Format des Kurses

• Nach einer theoretischen Diskussion über KDD präsentiert der Lehrer reale Fälle, die die Anwendung von KDD fordern, um ein Problem zu lösen. Die Teilnehmer bereiten, wählen und reinigen Samplendaten und nutzen ihre vorherigen Kenntnisse der Daten, um Lösungen auf der Grundlage der Ergebnisse ihrer Beobachtungen vorzustellen.

Go al:

Lernen, auf der Ebene der Unabhängigkeit mit SPSS zu arbeiten

Die Adressaten:

Analysten, Forscher, Wissenschaftler, Studenten und alle, die die Fähigkeit erwerben möchten, das SPSS-Paket zu verwenden und gängige Data-Mining-Techniken zu erlernen.

Publikum

Wenn Sie versuchen, aus den Daten, auf die Sie Zugriff haben, einen Sinn zu machen, oder wenn Sie unstrukturierte Daten analysieren möchten, die im Internet verfügbar sind (z. B. Twitter, Linked in usw.), ist dieser Kurs für Sie.

Es richtet sich hauptsächlich an Entscheidungsträger und Personen, die entscheiden müssen, welche Daten gesammelt und welche analysiert werden sollten.

Es richtet sich nicht an Personen, die die Lösung konfigurieren. Diese Personen werden jedoch vom Gesamtüberblick profitieren.

Lieferungsmodus

Während des Kurses werden den Teilnehmern Arbeitsbeispiele von meist Open Source-Technologien vorgestellt.

Auf kurze Vorträge folgen Präsentationen und einfache Übungen der Teilnehmer

Inhalt und verwendete Software

Die gesamte verwendete Software wird jedes Mal aktualisiert, wenn der Kurs ausgeführt wird. Wir überprüfen daher die neuesten Versionen.

Es umfasst den Prozess vom Abrufen, Formatieren, Verarbeiten und Analysieren der Daten, um zu erklären, wie der Entscheidungsprozess mit maschinellem Lernen automatisiert werden kann.

R ist eine freie Open-Source-Programmiersprache für statistische Berechnungen, Datenanalysen und Grafiken. R wird von einer wachsenden Anzahl von Managern und Datenanalysten in Unternehmen und Hochschulen verwendet. R bietet eine Vielzahl von Paketen für das Data Mining.

Ziel des Kurses ist es, den Teilnehmern die Beherrschung des Umgangs mit der SQL Sprache in der Oracle Datenbank für die Datenextraktion auf mittlerer Ebene zu ermöglichen.

R ist eine freie Open-Source-Programmiersprache für statistische Berechnungen, Datenanalysen und Grafiken. R wird von einer wachsenden Anzahl von Managern und Datenanalysten in Unternehmen und Hochschulen verwendet. R hat auch Anhänger unter Statistikern, Ingenieuren und Wissenschaftlern ohne Programmierkenntnisse gefunden, die es einfach finden, es zu benutzen. Seine Popularität ist auf den zunehmenden Einsatz von Data Mining für verschiedene Zwecke zurückzuführen, z. B. die Festlegung von Anzeigenpreisen, die schnellere Suche nach neuen Arzneimitteln oder die Feinabstimmung von Finanzmodellen. R bietet eine Vielzahl von Paketen für das Data Mining.

R  ist eine Open-Source-freie Programmiersprache für statistische Computing, Datenanalyse und Grafik. Die Forschung wird von einer wachsenden Anzahl von Managern und Datenanalytikern innerhalb von Unternehmen und Akademien verwendet. R verfügt über eine breite Palette von Paketen für die Datenmining.

Dieser Kurs richtet sich an Ingenieure und Entscheidungsträger, die im Bereich Data Mining und Knowledge Discovery arbeiten.

Sie lernen, wie Sie effektive Diagramme erstellen und Ihre Daten so präsentieren und darstellen, dass sie die Entscheidungsträger ansprechen und ihnen helfen, verborgene Informationen zu verstehen.

Big Data sind Datenmengen, die so umfangreich und komplex sind, dass herkömmliche Anwendungssoftware für die Datenverarbeitung nicht ausreicht, um mit ihnen umzugehen. Zu den großen Datenherausforderungen gehören Datenerfassung, Datenspeicherung, Datenanalyse, Suche, Freigabe, Übertragung, Visualisierung, Abfrage, Aktualisierung und Datenschutz.

Process Mining oder Automated Business Process Discovery (ABPD) ist eine Technik, die Algorithmen auf Ereignisprotokolle anwendet, um Geschäftsprozesse zu analysieren. Process Mining geht über Datenspeicherung und Datenanalyse hinaus. Es verbindet Daten mit Prozessen und bietet Einblicke in die Trends und Muster, die sich auf die Prozesseffizienz auswirken.

Format des Kurses

• Der Kurs beginnt mit einem Überblick über die am häufigsten verwendeten Techniken für das Process Mining. Wir diskutieren die verschiedenen Algorithmen und Werkzeuge zur Prozesserkennung, die zum Erkennen und Modellieren von Prozessen auf der Basis von Ereignisrohdaten verwendet werden. Mit dem ProM-Open-Source-Framework werden reale Fallstudien untersucht und Datensätze analysiert.

In dieser von einem Ausbilder geleiteten Live-Schulung lernen die Teilnehmer, wie man ein Data Vault.

Am Ende dieser Schulung werden die Teilnehmer in der Lage sein:

• Verstehen Sie die Architektur und die Designkonzepte hinter Data Vault 2.0 und seine Interaktion mit Big Data, NoSQL und AI.
• Data Vaulting-Techniken nutzen, um Auditing, Tracing und Inspektion von historischen Daten in einem Data Warehouse zu ermöglichen.
• Entwickeln eines konsistenten und wiederholbaren ETL-Prozesses (Extrahieren, Transformieren, Laden).
• Hochskalierbare und wiederholbare Data Warehouses aufbauen und einsetzen.

MonetDB ist eine Open-Source-Datenbank, die Pionierarbeit bei der Säulenspeichertechnologie geleistet hat.

In diesem von Lehrern geführten Live-Training lernen die Teilnehmer, wie man MonetDB einsetzt und wie man den größten Nutzen daraus zieht.

Am Ende dieser Schulung können die Teilnehmer:

• Verstehen Sie MonetDB und seine Funktionen
• Installieren und loslegen mit MonetDB
• Lernen Sie verschiedene Funktionen und Aufgaben in MonetDB kennen und führen Sie sie aus
• Beschleunigen Sie die Projektabwicklung, indem Sie die MonetDB-Funktionen maximieren

Publikum

• Entwickler
• Technische Experten

Format des Kurses

• Teilvorlesung, Teildiskussion, Übungen und viel praktisches Üben

Ziel des Kurses ist es, den Teilnehmern eine Beherrschung der Grundlagen von R und des Umgangs mit Daten zu ermöglichen.