Data Mining with Excel 교육 과정

청중

액세스 권한이있는 데이터를 이해하려고하거나 Twitter, Linked in 등의 인터넷에서 사용할 수있는 구조화되지 않은 데이터를 분석하려는 경우이 과정은 사용자를위한 것입니다.

대부분의 의사 결정자와 수집 할 가치가있는 데이터와 분석 할 가치가있는 데이터를 선택해야하는 사람들을 대상으로합니다.

솔루션을 구성하는 사람들을 대상으로하는 것이 아니기 때문에 사람들은 큰 그림의 이점을 누릴 수 있습니다.

배달 모드

과정 중에 대표자는 주로 오픈 소스 기술의 실례를 제시합니다.

단기 강연은 참가자의 발표와 간단한 연습으로 이어진다.

사용 된 컨텐츠 및 소프트웨어

사용 된 모든 소프트웨어는 코스가 실행될 때마다 업데이트되므로 가능한 최신 버전을 확인합니다.

여기에는 데이터 획득, 형식 지정, 처리 및 분석, 기계 학습을 통한 의사 결정 프로세스 자동화 방법을 설명하는 프로세스가 포함됩니다.

목적:

대표자들은 빅데이터 세트를 분석하고, 패턴을 추출하고, 결과에 영향을 미치는 올바른 변수를 선택하여 예측적 결과를 제공하는 새로운 모델을 예측할 수 있습니다.

코스는 무료 오픈 소스 데이터 마이닝 소프트웨어 및 응용 프로그램을 포함한 모든 도구를 통해 제공 될 수 있습니다 .

이 강사 주도 라이브 교육 (온사이트 또는 원격)은 Python을 사용 하 여 데이터 마이닝을 위한 고급 데이터 분석 기술을 구현 하고자 하는 데이터 분석가 및 데이터 과학자를 대상으로 합니다.

참가자는 다음을 수행할 수 있습니다.

• 데이터 마이닝의 중요한 영역 (연관 규칙 마이닝, 텍스트 감성 분석, 자동 텍스트 요약 및 데이터 이상 감지 포함)을 이해합니다.
• 실제 데이터 마이닝 문제를 해결하기 위한 다양한 전략을 비교하고 구현합니다.
• 결과를 이해하고 해석합니다. 

형식

• 대화형 강의 및 토론.
• 많은 연습 및 실습.
• 실시간 실험 환경에서 직접 구현.

코스 사용자 정의 옵션

• 이 코스에 대한 맞춤형 교육을 요청하려면 저희에게 문의하여 준비해 주십시오.

R은 통계 컴퓨팅, 데이터 분석 및 그래픽을위한 오픈 소스 무료 프로그래밍 언어입니다. R은 기업 및 학계 내에서 점점 더 많은 관리자 및 데이터 분석가가 사용합니다. R에는 데이터 마이닝을위한 다양한 패키지가 있습니다.

대한민국에서 강사가 진행하는 이 실시간 교육에서 참가자는 Data Vault을 빌드하는 방법을 배웁니다.

이 교육을 마치면 참가자는 다음을 수행할 수 있습니다.

• Data Vault 2.0의 아키텍처와 디자인 개념, 그리고 Big Data, NoSQL 및 AI와의 상호 작용을 이해합니다.
• 데이터 보관 기술을 사용하여 데이터 웨어하우스의 과거 데이터에 대한 감사, 추적, 검사가 가능합니다.
• 일관되고 반복 가능한 ETL(추출, 변환, 로드) 프로세스를 개발합니다.
• 확장성과 반복성이 뛰어난 창고를 구축하고 배포합니다.

이 과정은 데이터 마이닝 및 노하우 발견에서 일하는 엔지니어 및 의사 결정자를 대상으로합니다.

의사 결정자에게 호소력을 발휘하고 숨겨진 정보를 이해하는 데 도움이되는 방식으로 데이터를 표현하고 표현할 수있는 효과적인 플롯 및 방법을 만드는 방법을 학습합니다.

R은 통계 컴퓨팅, 데이터 분석 및 그래픽을 위한 오픈 소스 무료 프로그래밍 언어입니다. 기업과 학계 내에서 점점 더 많은 관리자와 데이터 분석가가 R을 사용하고 있습니다. R에는 데이터 마이닝을 위한 다양한 패키지가 있습니다.

빅 데이터는 너무 방대하고 복잡한 데이터 세트로 전통적인 데이터 처리 응용 프로그램 소프트웨어가 처리하기에 부적합합니다. 큰 데이터 문제로는 데이터 캡처, 데이터 저장, 데이터 분석, 검색, 공유, 전송, 시각화, 쿼리, 업데이트 및 정보 프라이버시가 있습니다.

이 강사 주도의 실시간 트레이닝(대한민국 온라인 또는 현장)은 R의 기초를 마스터하고 데이터 작업 방법을 배우고자 하는 초보 수준의 전문가들을 대상으로 합니다.

이 트레이닝을 마치면 참가자는 다음과 같은 능력을 갖추게 됩니다:

• R 프로그래밍 환경과 RStudio 인터페이스를 이해합니다.
• R 명령 및 패키지를 사용하여 데이터셋을 가져오고 조작하고 탐색합니다.
• 기본적인 통계 분석과 데이터 요약을 수행합니다.
• 베이스 R과 ggplot2를 사용하여 시각화를 생성합니다.
• 워크스페이스, 스크립트 및 패키지를 효과적으로 관리합니다.

KNIME Analytics Platform은 데이터 중심 혁신을위한 최고의 오픈 소스 옵션으로, 데이터에 숨겨져있는 잠재력을 발견하고 새로운 통찰력을 얻거나 새로운 미래를 예측할 수 있도록 도와줍니다. KNIME Analytics Platform은 1000 개가 넘는 모듈, 즉시 실행 가능한 수백 개의 예제, 포괄적 인 범위의 통합 도구 및 가장 다양한 고급 알고리즘을 제공하므로 모든 데이터 과학자 및 비즈니스 분석가에게 완벽한 도구 상자입니다.

이 과정 KNIME 분석 플랫폼은 초보자, 고급 사용자 및 이상적인 기회 KNIME 소개 할 전문가 KNIME 에 따라 명확하고 포괄적 인 보고서 작성을 더 효과적으로 사용하는 방법과 방법을 배울 수있는, KNIME 워크 플로우를

이 과정의 목표는 참가자가 중급 수준의 데이터 추출을 위해 Oracle 데이터베이스의 SQL 언어로 작업하는 방법을 숙지할 수 있도록 하는 것입니다.

프로세스 마이닝 또는 Automated Business Process Discovery (ABPD)은 비즈니스 프로세스를 분석하기 위해 이벤트 로그에 알고리즘을 적용하는 기술입니다. 프로세스 마이닝은 데이터 저장 및 데이터 분석을 넘어 데이터와 프로세스를 연결하고 프로세스 효율성에 영향을 미치는 추세와 패턴에 대한 통찰력을 제공합니다.

과정 형식

• 이 과정은 프로세스 마이닝에 가장 일반적으로 사용되는 기술에 대한 개요로 시작합니다. 원시 이벤트 데이터를 기반으로 프로세스를 발견하고 모델링하는 데 사용되는 다양한 프로세스 발견 알고리즘과 도구에 대해 논의합니다. 실제 사례 연구를 검토하고 ProM 오픈 소스 프레임워크를 사용하여 데이터 세트를 분석합니다.

R은 통계 컴퓨팅, 데이터 분석 및 그래픽을위한 오픈 소스 무료 프로그래밍 언어입니다. R은 기업 및 학계 내에서 점점 더 많은 관리자 및 데이터 분석가가 사용합니다. R은 컴퓨터 프로그래밍 기술 없이도 통계학 자, 엔지니어 및 과학자 중 추종자를 쉽게 찾을 수 있음을 발견했습니다. 그 인기는 광고 가격 설정, 신약의 신속 검색 또는 재무 모델 미세 조정과 같은 다양한 목표에 대한 데이터 마이닝의 사용 증가 때문입니다. R에는 데이터 마이닝을위한 다양한 패키지가 있습니다.

Go알:

독립 수준에서 SPSS를 사용하는 방법 배우기

수신인:

분석가, 연구자, 과학자, 학생 및 SPSS 패키지를 사용하고 널리 사용되는 데이터 마이닝 기술을 배우고자 하는 모든 사람.