Data Mining Schulungen

Waikato Environment for Knowledge Analysis (Weka) ist eine Open-Source Data Mining Visualization-Software. Es bietet eine Sammlung von Maschinenlern-Algorithmen für Datenherstellung, Klassifizierung, Klusterung und andere Data Mining-Aktivitäten. Dieser Instructor-leitet, Live-Training (online oder on-site) richtet sich an Datenanalytiker und Datenwissenschaftler, die verwenden möchten Weka für die Erfüllung von Data Mining Aufgaben. Am Ende dieser Ausbildung können die Teilnehmer:

Installieren und konfigurieren Weka Verständnis der Weka Umwelt und des Arbeitsplatzes. Durchführen Sie Datenmining Aufgaben mit Weka.

Format des Kurses

Interaktive Unterricht und Diskussion. Viele Übungen und Übungen. Hand-on Implementierung in einem Live-Lab-Umfeld.

Kursanpassungsoptionen

Um eine benutzerdefinierte Ausbildung für diesen Kurs zu beantragen, wenden Sie sich bitte an uns, um zu arrangieren.

IBM SPSS Modeler ist eine Software, die für Data Mining und Textanalyse verwendet wird. Es bietet eine Reihe von Data Mining-Tools, die vorhersehbare Modelle bauen und Datenanalytik-Taken ausführen können. Diese Live-Training (online oder on-site) richtet sich an Datenanalytiker oder an alle, die SPSS Modeler für die Durchführung von Datenmining-Aktivitäten verwenden möchten. Am Ende dieser Ausbildung können die Teilnehmer:

Verständnis der Grundlagen der Datenmining. Erfahren Sie, wie Sie Datenqualität mit dem Modeller importieren und bewerten. Entwickeln, implementieren und bewertet Datenmodelle effizient.

Format des Kurses

Interaktive Unterricht und Diskussion. Viele Übungen und Übungen. Hand-on Implementierung in einem Live-Lab-Umfeld.

Kursanpassungsoptionen

Um eine benutzerdefinierte Ausbildung für diesen Kurs zu beantragen, wenden Sie sich bitte an uns, um zu arrangieren.

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.

Beim Data Mining werden Muster in Big Data mit datenwissenschaftlichen Methoden wie maschinellem Lernen identifiziert. Mit Excel als Datenanalyse-Suite können Benutzer Data Mining und Analysen durchführen. Diese Live-Schulung (vor Ort oder per Fernzugriff) richtet sich an Datenwissenschaftler, die Excel für das Data Mining verwenden möchten. Am Ende dieser Schulung können die Teilnehmer:

• Durchsuchen Sie Daten mit Excel , um Data Mining und Analysen durchzuführen.
• Verwenden Sie Microsoft-Algorithmen für das Data Mining.
• Grundlegendes zu Konzepten in Excel Data Mining.

Format des Kurses

• Interaktiver Vortrag und Diskussion.
• Viele Übungen und Übungen.
• Praktische Implementierung in einer Live-Laborumgebung.

Anpassungsoptionen für den Kurs

• Um ein individuelles Training für diesen Kurs anzufordern, kontaktieren Sie uns bitte, um dies zu arrangieren.

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 Programmiersprache und ein Softwareumfeld für statistische Computing. SAS ist eine statistische Software-Plattform für vorhersehbare Analyse, Datenmanagement, fortgeschrittene Analyse und vieles mehr. Mit R in SAS können Benutzer natürliche Datengruppen für die Klusteranalyse finden, die für die Datenmining unerlässlich sind. Dieser Instructor-leitet, Live-Training (online oder online) richtet sich an Datenanalytiker, die mit R in SAS für Clusteranalyse programmieren möchten. Am Ende dieser Ausbildung können die Teilnehmer:

Cluster-Analyse für die Datenmining Master R Syntax für Klusterlösungen. Hierarchische und nicht-hierarchische Klusterung. Datenbasierte Entscheidungen treffen, um die Geschäftstätigkeiten zu verbessern.

Format des Kurses

Interaktive Unterricht und Diskussion. Viele Übungen und Übungen. Hand-on Implementierung in einem Live-Lab-Umfeld.

Kursanpassungsoptionen

Um eine benutzerdefinierte Ausbildung für diesen Kurs zu beantragen, wenden Sie sich bitte an uns, um zu arrangieren.

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.

Zielsetzung: Die Teilnehmer können große Datensätze analysieren, Muster extrahieren und die richtige Variable auswählen, die sich auf die Ergebnisse auswirkt, damit ein neues Modell mit prädiktiven Ergebnissen prognostiziert wird .

Der Kurs kann mit allen Tools bereitgestellt werden, einschließlich kostenloser Open-Source-Data-Mining-Software und Anwendungen

Diese Live-Schulung (vor Ort oder per Fernzugriff) richtet sich an Datenanalysten und Datenwissenschaftler, die fortgeschrittenere Datenanalysetechniken für das Data Mining mit Python implementieren möchten. Am Ende dieser Schulung können die Teilnehmer:

• Verstehen Sie wichtige Bereiche des Data Mining, einschließlich Assoziationsregel-Mining, Text-Sentiment-Analyse, automatischer Textzusammenfassung und Erkennung von Datenanomalien.
• Vergleichen und implementieren Sie verschiedene Strategien zur Lösung realer Data Mining-Probleme.
• Verstehen und interpretieren Sie die Ergebnisse.

Format des Kurses

• Interaktiver Vortrag und Diskussion.
• Viele Übungen und Übungen.
• Praktische Implementierung in einer Live-Laborumgebung.

Anpassungsoptionen für den Kurs

• Um ein individuelles Training für diesen Kurs anzufordern, kontaktieren Sie uns bitte, um dies zu arrangieren.

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.

Die Datentresormodellierung ist eine Datenbankmodellierungstechnik, die eine langfristige historische Speicherung von Daten aus mehreren Quellen ermöglicht Ein Datentresor speichert eine einzelne Version der Fakten oder "alle Daten die ganze Zeit" Sein flexibles, skalierbares, konsistentes und anpassungsfähiges Design umfasst die besten Aspekte der 3 Normalform (3NF) und des Sternschemas In diesem instruierten Live-Training lernen die Teilnehmer, wie ein Data Vault erstellt wird Am Ende dieses Trainings werden die Teilnehmer in der Lage sein: Verstehen Sie die Architektur- und Designkonzepte von Data Vault 20 und die Interaktion mit Big Data, NoSQL und AI Verwenden Sie Data-Vaulting-Techniken, um die Überwachung, Verfolgung und Inspektion historischer Daten in einem Data Warehouse zu ermöglichen Entwickeln Sie einen konsistenten und wiederholbaren ETL-Prozess (Extract, Transform, Load) Erstellen und implementieren Sie hoch skalierbare und wiederholbare Warehouses Publikum Datenmodellierer Spezialist für Data Warehousing Business Intelligence-Spezialisten Dateningenieure Datenbankadministratoren Format des Kurses Teilvorlesung, Teildiskussion, Übungen und schwere Handsonsübungen .

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.

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.

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.

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

KNIME Analytics Platform ist eine führende Open-Source-Option für datengetriebene Innovationen. Sie hilft Ihnen dabei, das in Ihren Daten verborgene Potenzial zu entdecken, neue Erkenntnisse zu gewinnen oder neue Zukünfte vorherzusagen. Mit mehr als 1000 Modulen, Hunderten von einsatzbereiten Beispielen, einer umfassenden Palette integrierter Tools und der größten Auswahl an fortschrittlichen Algorithmen ist die KNIME Analytics Platform die perfekte Toolbox für jeden Datenwissenschaftler und Geschäftsanalysten. Dieser Kurs für die KNIME Analytics-Plattform ist eine ideale Gelegenheit für Anfänger, fortgeschrittene Benutzer und KNIME Experten, um sich mit KNIME zu machen, seine effektivere Verwendung zu erlernen und klare, umfassende Berichte auf der Grundlage von KNIME Workflows zu erstellen

KNIME ist der abgekürzte Name von Konstanz Information Miner, eine Plattform für die Integration, interaktive Analyse und Auswertung von Daten, die als freie und quelloffene Software verfügbar ist. KNIME ermöglicht die Integration mehrerer unterschiedlicher Komponenten in den Bereichen maschinelles Lernen  und Data Mining  dank des Konzepts der modularen pipelined processing von Daten.Die grafische Benutzeroberfläche und die Verwendung von JDBC ermöglichen eine einfache und schnelle Zusammenstellung von Knoten zur Verknüpfung verschiedener Datenquellen einschließlich Vorverarbeitung ETL   und Datenmodellierung, -analyse und -visualisierung ohne (oder mit minimaler) Programmierung. Bis zu einem gewissen Grad kann KNIME als fortgeschrittenes Analysewerkzeug als Alternative angesehen werden SAS. Seit 2006. KNIME wird in der pharmazeutischen Forschung sowie in anderen Bereichen wie der Analyse von Kundendaten (CRM), Business Intelligence (BI) und Finanzdaten eingesetzt.

MATLAB ist eine von MathWorks entwickelte numerische Berechnungsumgebung und Programmiersprache.

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

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.

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.

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.