Course Outline

소개

  • KDD 프로세스의 분석 단계인 데이터 마이닝("Knowledge Discovery in Databases")
  • 컴퓨터 과학의 하위 분야
  • 대규모 데이터 세트에서 패턴 발견

방법의 출처

  • 인공지능
  • 기계 학습
  • Statistics
  • Database 시스템

무엇이 관련되어 있습니까?

  • Database 및 데이터 관리 측면
  • 데이터 전처리
  • 모델 및 추론 고려사항
  • 관심도 측정항목
  • 복잡성 고려 사항
  • 발견된 구조의 후처리
  • 심상
  • 온라인 업데이트

데이터 마이닝 주요 업무

  • 대량의 데이터에 대한 자동 또는 반자동 분석
  • 이전에 알려지지 않았던 흥미로운 패턴 추출
    • 데이터 레코드 그룹(클러스터 분석)
    • 이상기록(이상탐지)
    • 종속성(연관 규칙 마이닝)

데이터 수집

  • 이상 감지(이상점/변화/편차 감지)
  • 연관 규칙 학습(종속성 모델링)
  • 클러스터링
  • 분류
  • 회귀
  • 요약

사용 및 응용

  • 에이블 데인저
  • 행동 분석
  • Business 분석
  • Data Mining에 대한 산업 간 표준 프로세스
  • 고객 분석
  • 농업 분야의 데이터 마이닝
  • 기상학의 데이터 마이닝
  • 교육 데이터 마이닝
  • 인간 유전자 클러스터링
  • 추론 공격
  • Java Data Mining
  • 오픈 소스 인텔리전스
  • 경로 분석(컴퓨팅)
  • React 라이브 비즈니스 인텔리전스

데이터 준설, 데이터 낚시, 데이터 스누핑

Requirements

관계형 데이터 구조에 대한 공정한 지식, SQL

 21 Hours

Number of participants



Price per participant

회원 평가 (8)

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