SPSS Modeler 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 강사는 데이터 분석가 및 데이터 과학자가 데이터 마이닝을 위해 Python을 사용하여 더 고급 데이터 분석 기술을 구현하고자 하는 온라인 또는 오프라인 실시간 교육입니다.

이 교육을 통해 참여자는 다음을 수행할 수 있게 됩니다.

• 연관 규칙 마이닝, 텍스트 감정 분석, 자동 텍스트 요약, 데이터 이상 탐지 등 데이터 마이닝의 주요 영역을 이해합니다.
• 실제 데이터 마이닝 문제를 해결하기 위한 다양한 전략을 비교하고 구현합니다.
• 결과를 이해하고 해석합니다.

강의 형식

• 상호작용 강의 및 토론.
• 많은 연습 및 문제 풀이.
• 실습 환경에서 실습 구현.

강의 커스터마이징 옵션

• 이 강의를 맞춤형 교육으로 요청하려면 문의하여 조율하십시오.

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 참가자들이 SQL 언어를 사용하여 Oracle 데이터베이스에서 중간 수준의 데이터 추출을 수행하는 능력을 갖추는 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.