Cursos de Mineração de Dados | Cursos de Data Mining
Os cursos de treinamento em Mineração de Dados demonstram, através da prática prática, os fundamentos da Mineração de Dados, suas fontes de métodos, incluindo Inteligência Artificial, Aprendizado de Máquina, Sistemas de Estatísticas e Banco de Dados e seu uso e aplicativos O treinamento em mineração de dados está disponível como "treinamento ao vivo no local" ou "treinamento remoto ao vivo" Treinamento ao vivo no local pode ser realizado localmente nas instalações do cliente em Portugal ou nos centros de treinamento corporativo da NobleProg em Portugal O treinamento ao vivo remoto é realizado por meio de uma área de trabalho remota e interativa NobleProg seu provedor de treinamento local.
variedade de material
sistematizando conhecimento no campo de ML
Muitas questões que podem ser exploradas após o treinamento
O treinador foi tão experiente e áreas incluídas eu estava interessado em.
Muito adaptado às necessidades.
Eu gosto dos exercícios feitos.
O exercício prático e a capacidade do instrutor de explicar tópicos complexos em termos simples.
As informações fornecidas foram interessantes e a melhor parte foi no final quando recebemos os dados da Durex e trabalhamos na Data com a qual estamos familiarizados e realizamos operações para obter resultados.
Eu pensei que a informação era interessante.
Eu realmente gostei que Jeff utilizou dados e exemplos que eram aplicáveis ​​aos dados educacionais. Ele tornou interessante e interativo.
Aprendendo sobre todos os tipos de gráficos e para que eles são usados. Aprendendo o valor da desordem. Aprendendo sobre os métodos para mostrar dados de tempo.
Treinador estava entusiasmado.
Eu realmente gostei do conteúdo / instrutor.
Eu sou um aluno prático e isso foi algo que ele fez muito.
Eu gostei dos exemplos.
Eu geralmente me beneficiava dos exemplos.
Gostei dos bons exemplos do mundo real, revisões de relatórios existentes.
Exemplo de exercícios; compartilhamento de experiências de trabalho prático
Cubo e DV
O conhecimento do professor no data warehouse é abrangente, e ele o elogia!
A professora explicou em detalhes e discutiu a atmosfera
Aplicação prática, ajuda na explicação de muitas dúvidas diferentes
A capacitância da ferramenta
Aprendendo uma nova ferramenta
Gostei muito do melhor.
O formador concentrou-se nos principais tópicos.
Expertise e enorme conhecimento do formador.
Eu fui beneficiado com a orientação e compartilhando exemplos de vida + respondendo a todas as perguntas.
Eu realmente gostei de aprender coisas novas e interessantes.
Eu era o benefício dos bons exemplos e oportunidade de acompanhar.
Eu realmente gostei das mãos passadas exercícios.
O instrutor era muito interesse sobre a compreensão individual.
Excel emprestou apresentação e me dá confiança para construir conhecimento adquirido.
Conhecimento de fundo e 'proveniência' do formador.
Go explicações od sobre como fazemos as coisas
Eu me sinto mais confiante com a codificação agora. Eu nunca fiz isso antes, mas agora eu entendo que não é ciência de foguetes e eu posso fazer isso quando necessário.
apresentando-se de forma gráfica e discutindo o próximo passo, que será realizado em SQL
Subcategorias Mineração de Dados
Programa de curso Mineração de Dados
Waikato Environment for Knowledge Analysis (Weka) é um software de visualização de mineração de dados de código aberto. Fornece uma coleção de algoritmos de aprendizagem de máquina para a preparação de dados, classificação, clustering e outras atividades de mineração de dados.
Este treinamento ao vivo guiado por instrutores (online ou on-site) é dirigido a analistas de dados e cientistas de dados que desejam usar Weka para realizar tarefas de mineração de dados.
Instalar e configurar Weka Compreender o ambiente Weka e o banco de trabalho. Realizar tarefas de mineração de dados usando Weka.
IBM SPSS Modeler é um software usado para mineração de dados e análise de texto. Ele fornece um conjunto de ferramentas de mineração de dados que podem construir modelos preditivos e realizar tarefas de análise de dados.
Este treinamento guiado por instrutores, ao vivo (online ou on-site) é dirigido a analistas de dados ou qualquer pessoa que deseja usar SPSS Modeler para realizar atividades de mineração de dados.
Conheça os fundamentos da mineração de dados. Saiba como importar e avaliar a qualidade dos dados com o Modeler. Desenvolver, implementar e avaliar modelos de dados de forma eficiente.
A descoberta de conhecimentos em bases de dados (KDD) é o processo de descoberta de conhecimentos úteis de uma coleção de dados. Aplicações de vida real para esta técnica de mineração de dados incluem marketing, detecção de fraude, telecomunicações e fabricação.
Neste curso guiado por instrutores, apresentamos os processos envolvidos no KDD e realizamos uma série de exercícios para praticar a implementação desses processos.
Analistas de dados ou qualquer pessoa interessada em aprender como interpretar dados para resolver problemas
Após uma discussão teórica do KDD, o instrutor apresentará casos de vida real que exigem a aplicação do KDD para resolver um problema. Os participantes prepararão, selecionarão e limparão conjuntos de dados de amostra e usarão seus conhecimentos prévios sobre os dados para propor soluções com base nos resultados das suas observações.
A mineração de dados é o processo de identificação de padrões em big data com métodos de ciência de dados, como aprendizado de máquina. Usando o Excel como um conjunto analítico de dados, os usuários podem executar a mineração e análise de dados.
Esse treinamento ao vivo conduzido por instrutor (no local ou remoto) é destinado a cientistas de dados que desejam usar o Excel para mineração de dados.
- Explore dados com o Excel para realizar a mineração e análise de dados.
- Use algoritmos da Microsoft para mineração de dados.
- Entenda os conceitos na mineração de dados do Excel .
Estatísticas com o Software SPSS Análise Preditiva
Objetivo: Aprender a trabalhar com o SPSS no nível de independência
Público: Analistas, pesquisadores, cientistas, estudantes e todos aqueles que desejam adquirir a capacidade de usar o pacote SPSS e aprender técnicas populares de mineração de dados.
O curso pode ser fornecido com quaisquer ferramentas, incluindo software e aplicativos de mineração de dados de código aberto gratuitos
Se você tentar entender os dados aos quais tem acesso ou quiser analisar dados não estruturados disponíveis na rede (como o Twitter, Linked in, etc ...), este curso é para você.
É principalmente destinado a tomadores de decisão e pessoas que precisam escolher quais dados valem a pena coletar e o que vale a pena analisar.
Não se destina a pessoas que configuram a solução, essas pessoas irão se beneficiar do quadro geral.
Durante o curso, os delegados serão apresentados a exemplos de trabalho, principalmente de tecnologias de código aberto.
Aulas curtas serão seguidas de apresentação e exercícios simples pelos participantes
Conteúdo e Software utilizados
Todo o software utilizado é atualizado cada vez que o curso é executado, por isso, verificamos as versões mais recentes possíveis.
Abrange o processo de obter, formatar, processar e analisar os dados, para explicar como automatizar o processo de tomada de decisão com o aprendizado de máquina.
Mineração de Dados com R
R é uma linguagem de programação livre e de código aberto para computação estatística, análise de dados e gráficos. R é usado por um número crescente de gerentes e analistas de dados dentro das corporações e da academia. R possui uma ampla variedade de pacotes para mineração de dados.
Objetivo: Os delegados podem analisar conjuntos de dados grandes, extrair padrões, escolher a variável correta que afeta os resultados, para que um novo modelo seja previsto com resultados preditivos .
R é uma linguagem de programação livre e de código aberto para computação estatística, análise de dados e gráficos. R é usado por um número crescente de gerentes e analistas de dados dentro das corporações e da academia. R também encontrou seguidores entre estatísticos, engenheiros e cientistas sem conhecimentos de programação de computadores que acham fácil de usar. Sua popularidade se deve ao crescente uso da mineração de dados para vários objetivos, como definir preços de anúncios, encontrar novos medicamentos mais rapidamente ou ajustar modelos financeiros. R possui uma ampla variedade de pacotes para mineração de dados.
R é uma linguagem de programação livre de código aberto para computação estatística, análise de dados e gráficos. A pesquisa é usada por um número crescente de gerentes e analistas de dados dentro das corporações e da academia. R tem uma ampla variedade de pacotes para mineração de dados.
Este curso destina-se a engenheiros e tomadores de decisão que trabalham em mineração de dados e descoberta de conhecimento.
Você aprenderá a criar enredos e formas eficazes de apresentar e representar seus dados de uma maneira que atrairá os tomadores de decisão e os ajudará a entender as informações ocultas.
Big data é um conjunto de dados tão volumoso e complexo que os aplicativos tradicionais de processamento de dados são inadequados para lidar com eles. Os desafios do big data incluem a captura de dados, armazenamento de dados, análise de dados, pesquisa, compartilhamento, transferência, visualização, consulta, atualização e privacidade de informações.
MATLAB é um ambiente de computação numérica e linguagem de programação desenvolvida pela MathWorks.
A modelagem de área segura de dados é uma técnica de modelagem de banco de dados que fornece armazenamento histórico de dados de longo prazo originado de várias origens Um cofre de dados armazena uma única versão dos fatos, ou "todos os dados, o tempo todo" Seu design flexível, escalável, consistente e adaptável engloba os melhores aspectos da terceira forma normal (3NF) e do esquema em estrela Neste treinamento presencial instruído, os participantes aprenderão como construir um Cofre de Dados No final deste treinamento, os participantes serão capazes de: Entenda os conceitos de arquitetura e design por trás do Data Vault 20 e sua interação com Big Data, NoSQL e AI Use técnicas de compartimentação de dados para ativar a auditoria, o rastreamento e a inspeção de dados históricos em um data warehouse Desenvolver um processo consistente e repetível de ETL (Extrair, Transformar, Carregar) Construa e implante armazéns altamente escaláveis ​​e repetíveis Público Modeladores de dados Especialista em data warehousing Especialistas em Business Intelligence Engenheiros de dados Administradores de banco de dados Formato do curso Palestra parcial, parte discussão, exercícios e prática handson pesada .
O objetivo do curso é permitir que os participantes adquiram o domínio dos fundamentos de R e como trabalhar com dados.
este instrutor liderada, treinamento ao vivo (no local ou remoto) destina-se a analistas de dados e cientistas de dados que desejam implementar técnicas de análise de dados mais avançadas para a mineração de dados usando Python.
- compreender áreas importantes de mineração de dados, incluindo mineração de regra de associação, análise de sentimento de texto, compactação automática de texto e detecção de anomalia de dados.
- Compare e implemente várias estratégias para resolver problemas de mineração de dados do mundo real.
- compreender e interpretar os resultados.
O Constanz Information Miner é uma plataforma destinada à integração, análise interativa e relatório de dados, disponível com base no software livre e aberto. KNIME permite a integração de muitos componentes róóóóóóóóóóóóóóóóóóóóóóóóóóóóóóóóóóóóóóóóóóóó data mining) graças ao conceito modular de processamento de fluxo dados. Interface gráfica de usuário e uso JDBC permite a fácil e rápida montagem de núcleosów (ang. nodes) para combinar rógeral fontesóparte de dados, tendo em conta o processo de preliminar processamento - ETL e modelagem, análise e visualização de dados sem a necessidade de usar a programação (ou em um grau mínimo). KNIME Em certa medida, como uma ferramenta de análise avançada, pode ser considerada uma alternativa SAS.
Desde 2006, KNIME tem sido usado em pesquisa farmacêutica, bem como em outras áreas, como análise de dados do cliente (CRM), Business Intelligence (BI) e análise de dados financeiros.
R é uma linguagem de programação e um ambiente de software para computação estatística. SAS é uma plataforma de software estatístico para análise preditiva, gerenciamento de dados, análise avançada e muito mais. Com R em SAS, os usuários podem encontrar grupos naturais de dados para análise de cluster que são essenciais para a mineração de dados.
Este treinamento guiado por instrutores, ao vivo (online ou on-site) é dirigido a analistas de dados que desejam programar com R em SAS para análise de cluster.
Use análise de cluster para mineração de dados Master R sintaxe para soluções de cluster. A implantação de clusters hierárquicos e não hierárquicos. Tomar decisões baseadas em dados para ajudar a melhorar as operações de negócios.
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