KNIME with Python and R for Machine Learning 교육 과정

빅데이터는 대량의 데이터를 저장하고 처리하기 위한 솔루션을 의미하는 용어입니다. 이 빅데이터 솔루션은 Google에서 처음 개발되었으며, 이후 다양한 오픈 소스 프로젝트를 영감을 주었습니다. R은 금융 산업에서 인기가 높은 프로그래밍 언어입니다.

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.

이 강사는 직접 가르치는 온라인 또는 오프라인 라이브 트레이닝으로, 중간 수준의 데이터 분석가 및 비즈니스 전문가를 대상으로 합니다. 이 과정은 R을 사용하여 시간 시리즈 예측을 수행하고 데이터 분석 워크플로를 자동화하기를 원하는 분들을 위해 마련되었습니다.

이 훈련을 마친 후, 참여자들은 다음을 할 수 있게 됩니다.

• R에서 예측 기술의 기본 원리를 이해합니다.
• 지수 평활화 및 ARIMA 모델을 시간 시리즈 분석에 적용합니다.
• ‘forecast’ 패키지를 사용하여 정확한 예측 모델을 생성합니다.
• 비즈니스 및 연구 응용을 위한 예측 워크플로를 자동화합니다.

KNIME Analytics Platform는 데이터 기반 혁신을 위한 선도적인 오픈 소스 옵션으로, 데이터에 숨겨진 잠재력을 발견하거나 새로운 통찰을 얻거나 미래를 예측하는 데 도움을 줍니다. 1000개가 넘는 모듈, 수백 개의 준비된 예제, 포괄적인 통합 도구 범위 및 사용할 수 있는 가장 넓은 고급 알고리즘 선택을 제공하는 KNIME Analytics Platform는 모든 데이터 과학자와 비즈니스 분석가에게 완벽한 도구 상자입니다.

이 KNIME Analytics Platform 강좌는 초보자, 고급 사용자 및 KNIME 전문가가 KNIME를 소개받고, 더 효과적으로 사용하고, KNIME 워크플로우 기반으로 명확하고 포괄적인 보고서를 작성하는 방법을 배우기에 이상적인 기회입니다.

KNIME Analytics Platform은 데이터 기반 혁신을 위한 선도적인 오픈 소스 옵션으로, 데이터에 숨겨진 잠재력을 발견하고 신선한 통찰을 얻거나 새로운 미래를 예측하는 데 도움을 줍니다. 1000개 이상의 모듈, 수백 개의 준비된 예시, 포괄적인 통합 도구 범위, 그리고 가장 넓은 고급 알고리즘 선택을 제공하는 KNIME Analytics Platform은 모든 데이터 과학자 및 비즈니스 분석가에게 완벽한 도구 상자입니다.

이 KNIME Analytics Platform을 위한 강의는 초보자, 고급 사용자, 그리고 KNIME 전문가에게 KNIME에 대해 소개하고, 효과적으로 사용하는 방법, 그리고 KNIME 워크플로우 기반으로 명확하고 포괄적인 보고서를 만드는 방법을 배우는 좋은 기회입니다.

이 온라인 또는 현장 강의는 데이터 전문가가 복잡한 비즈니스 문제를 해결하기 위해 KNIME를 활용하기를 원하는 사람들에게 제공됩니다.

이 강의는 프로그래밍을 모르는 사람들에게도 적합하며, 최신 도구를 사용하여 분석 시나리오를 구현할 의사가 있는 분들을 대상으로 합니다.

이 강의를 마치면 참가자는 다음을 할 수 있게 됩니다:

• KNIME를 설치하고 구성합니다.
• 데이터 과학 시나리오를 구성합니다.
• 모델을 학습, 테스트 및 검증합니다.
• 데이터 과학 모델의 끝에서 끝까지의 가치를 구현합니다.

강의 형식

• 상호작용 강의 및 토론.
• 많은 연습과 연습.
• 라이브 랩 환경에서의 직접 구현.

강의 맞춤화 옵션

• 이 강의에 대한 맞춤형 교육을 요청하거나 이 프로그램을 더 알고 싶으시면, 연락 주시기 바랍니다.

"분석 플랫폼 KNIME" 교육은 이 무료 데이터 분석 플랫폼에 대한 포괄적인 개요를 제공합니다. 이 프로그램에는 데이터 처리 및 분석, 설치 및 구성KNIME, 워크플로우 구축, 비즈니스 모델 생성 방법론 및 데이터 모델링에 대한 소개가 포함됩니다. 또한 이 과정에서는 고급 데이터 분석 도구, 워크플로 가져오기 및 내보내기, 도구 통합, ETL 프로세스, 데이터 마이닝, 시각화, 확장 및 R, Java, Python, Gephi, Neo4j와 같은 도구와의 통합을 다룹니다. 결론에는 보고 개요, BIRT 및 KNIME WebPortal과의 통합이 포함됩니다.

대상

비즈니스 소유주(마케팅 매니저, 제품 매니저, 고객 기반 관리자) 및 그들의 팀; 고객 통찰 전문가.

개요

이 코스는 새로운 고객을 유치하고, 기존 고객을 수익성 있게 관리하며, 좋은 고객을 유지하고, 마지막으로 고객이 왜 떠나는지 이해하는 고객 라이프사이클을 따릅니다. 우리는 통신, 보험, 미디어, 고테크 등 다양한 산업에서 실제(익명화된) 데이터를 사용합니다.

형식

5회 반나절 강의로 구성된 강사 주도의 교육 세션으로, 수업 중 실습과 과제 모두 포함됩니다. 교실 또는 원격(온라인) 강의로 제공될 수 있습니다.

청중

• 관리자
• 개발자
• 과학자들
• 재학생

과정 형식

온라인 교육 및 토론 또는 직접 대면하는 워크샵

R 는 통계 컴퓨팅, 데이터 분석 및 그래픽을위한 오픈 소스 무료 프로그래밍 언어입니다. R 는 기업 및 아카데미 내에서 관리자와 데이터 분석가의 증가하는 숫자에 의해 사용됩니다. R는 또한 사용하기 쉬운 컴퓨터 프로그래밍 기술이없는 통계학자, 엔지니어 및 과학자들 사이에서 추종자를 발견했습니다. 그것의 인기는 다양한 목적을 위해 데이터 광산의 증가하는 사용으로 인해 광고 가격을 설정, 새로운 약을 더 빨리 찾거나 얇은 금융 모델. R에는 데이터 광산을 위한 다양한 패키지가 있습니다.

이 과정은 R에서 개체의 조작을 포함하여 읽기 데이터, R 패키지에 액세스하고, R 기능을 작성하고, 정보 그래픽을 만드는 것을 다루고 있습니다. 그것은 일반적인 통계 모델을 사용하여 데이터를 분석하는 것을 포함합니다. 이 과정은 R 소프트웨어 (https://www.r-project.org)를 명령 라인과 그래픽 사용자 인터페이스 (GUI)에서 사용하는 방법을 가르칩니다.

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.

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.

이 과정은 R-project 소프트웨어를 사용하여 실제 문제에서 신경망을 적용하는 방법을 소개합니다.

이 과정은 이미 기본적인 R 및 C++ 코딩 스킬과 R 코드를 가진 데이터 과학자 및 통계학자들을 대상으로 합니다.

참가자들이 업무에 이러한 방법을 적용할 수 있도록, 실제적인 고급 R 프로그래밍 과정을 제공하는 것이 목표입니다.

수업의 관련성을 높이기 위해 분야별 예시가 사용됩니다.

수강 대상

과정 형식

이 강의를 마치면 참가자는 다음을 할 수 있게 됩니다:

이 강사는 Tidyverse에 포함된 도구를 사용하여 데이터를 조작하고 시각화하는 방법을 익히게 됩니다.

Tidyverse은 데이터를 정리, 처리, 모델링 및 시각화하는 데 유용한 다양한 R 패키지의 모음입니다. 포함된 패키지는 ggplot2, dplyr, tidyr, readr, purrr, 그리고 tibble이 있습니다.

• R 언어 초보자
• 데이터 분석 및 시각화 초보자

• 강의, 토론, 연습 및 실습 위주

• 데이터 분석을 수행하고 매력적인 시각화를 만듭니다.
• 다양한 샘플 데이터셋에서 유용한 결론을 도출합니다.
• 탐색 질문에 답하기 위해 데이터를 필터링, 정렬 및 요약합니다.
• 처리된 데이터를 정보 있는 선 그래프, 막대 그래프, 히스토그램으로 변환합니다.
• Excel, CSV, SPSS 파일 등 다양한 데이터 소스에서 데이터를 가져오고 필터링합니다.

설명: 

이 코스는 R 사용자가 크로스 브라우저 스크립트와 HTML, Java, CSS을 배우지 않고도 웹 앱을 만들 수 있도록 가르치는 코스입니다.

목표:

Shiny 앱이 어떻게 작동하는지 기본 개념을 다룹니다.

Shiny 라이브러리의 모든 일반적으로 사용되는 입력/출력/렌더링/패널링 함수를 다룹니다.