데이터 수집 교육

데이터 수집 교육

로컬 및 강사 데이터 마이닝 교육 과정은 Handson 연습을 통해 데이터 마이닝의 기초, 인공 지능, 기계 학습, 통계 및 데이터베이스 시스템, 사용 및 응용 프로그램을 포함한 방법 소스를 보여줍니다 Data Mining 교육은 "현장 실습"또는 "원격 실습"으로 제공됩니다 현장 실습은 고객 구내에서 현지에서 실시 할 수 있습니다 대한민국 또는 NobleProg 기업 교육 센터에서 대한민국 원격 라이브 교육은 대화 형 원격 데스크톱을 통해 수행됩니다 NobleProg 지역 교육 제공자.

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데이터 수집서브 카테고리

데이터 수집코스 개요

Course Name
Duration
Overview
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21 시간
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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.
21 시간
Overview
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
28 시간
Overview
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.
21 시간
Overview
Pentaho Data Integration은 작업 및 데이터 변환을 정의하기위한 오픈 소스 데이터 통합 ​​도구입니다 강사진이 진행되는이 교육 과정에서 참가자는 Pentaho Data Integration의 강력한 ETL 기능과 풍부한 GUI를 사용하여 전체 데이터 수명주기를 관리하고 조직의 데이터 가치를 극대화하는 방법을 배우게됩니다 이 훈련이 끝나면 참가자는 다음을 할 수 있습니다 단계 및 홉이 포함 된 기본 데이터 변환 만들기, 미리보기 및 실행 Pentaho Enterprise Repository 구성 및 보안 서로 다른 소스의 데이터를 활용하고 analyticsready 형식으로 단일 통합 버전의 진실을 생성하십시오 추가 처리를 위해 thirdpart 응용 프로그램에 결과 제공 청중 데이터 분석가 ETL 개발자 코스 형식 파트 강의, 파트 토론, 연습 및 무거운 핸드 슨 연습 .
28 시간
Overview
Pentaho Open Source BI Suite Community Edition (CE)은 데이터 통합,보고, 대시 보드 및로드 기능을 제공하는 비즈니스 인텔리전스 패키지입니다.

이 강사 주도의 실제 교육에서 참가자는 Pentaho Open Source BI Suite Community Edition (CE)의 기능을 최대화하는 방법을 배우게됩니다.

이 훈련이 끝나면 참가자는 다음을 할 수 있습니다.

- Pentaho Open Source BI Suite Community Edition (CE) 설치 및 구성
- Pentaho CE 도구의 기본 사항 및 기능 이해
- Pentaho CE를 사용하여 보고서 작성
- 타사 데이터를 Pentaho CE에 통합
- Pentaho CE에서 큰 데이터 및 분석 작업

청중

- 프로그래머
- BI 개발자

과정 형식

- 파트 강의, 파트 토론, 연습 및 무거운 실무 연습

노트

- 이 과정에 대한 맞춤 교육을 요청하려면 Google에 문의하여 준비하십시오.
14 시간
Overview
이 과정의 목표는 참가자가 중급 수준의 데이터 추출을 위해 Oracle 데이터베이스에서 SQL 언어로 작업하는 방법을 익힐 수있게하는 것입니다.
28 시간
Overview
MonetDB는 컬럼 스토어 기술 접근법을 개척 한 오픈 소스 데이터베이스입니다 강사진이 진행되는이 교육 과정에서 참가자들은 MonetDB를 사용하는 방법과 MonetDB를 최대한 활용하는 방법을 배우게됩니다 이 훈련이 끝나면 참가자는 다음을 할 수 있습니다 MonetDB 및 그 기능 이해 MonetDB를 설치하고 시작하십시오 MonetDB에서 다양한 기능과 작업을 탐색하고 수행하십시오 MonetDB 기능을 최대화하여 프로젝트 납품을 가속화하십시오 청중 개발자 기술 전문가 코스 형식 파트 강의, 파트 토론, 연습 및 무거운 핸드 슨 연습 .
21 시간
Overview
MATLAB 은 MathWorks에서 개발 한 수치 연산 환경 및 프로그래밍 언어입니다.
35 시간
Overview
KNIME is a free and open-source data analytics, reporting and integration platform. KNIME integrates various components for machine learning and data mining through its modular data pipelining concept. A graphical user interface and use of JDBC allows assembly of nodes blending different data sources, including preprocessing (ETL: Extraction, Transformation, Loading), for modeling, data analysis and visualization without, or with only minimal, programming. To some extent as advanced analytics tool KNIME can be considered as a SAS alternative.

Since 2006, KNIME has been used in pharmaceutical research, it also used in other areas like CRM customer data analysis, business intelligence and financial data analysis.
21 시간
Overview
데이터베이스 내 지식 발견 (KDD)은 데이터 수집에서 유용한 지식을 발견하는 프로세스입니다. 이 데이터 마이닝 기술의 실제 응용 프로그램에는 마케팅, 사기 탐지, 통신 및 제조가 포함됩니다.

강사가 진행하는이 강좌에서는 KDD와 관련된 프로세스를 소개하고 이러한 프로세스의 구현을 연습하기위한 일련의 연습을 수행합니다.

청중

- 데이터 분석가 또는 문제 해결을 위해 데이터를 해석하는 방법을 배우는 데 관심이있는 모든 사람

코스 형식

- KDD에 대한 이론적 인 토론 후 강사는 문제를 해결하기 위해 KDD 응용 프로그램을 요구하는 실제 사례를 제시합니다. 참가자는 샘플 데이터 세트를 준비, 선택 및 정리하고 데이터에 대한 사전 지식을 사용하여 관측 결과를 기반으로 솔루션을 제안합니다.
28 시간
Overview
목표: 대표자는 큰 데이터 세트를 분석하고, 패턴을 추출하고, 결과에 영향을 미치는 올바른 변수를 선택하여 새로운 모델을 예측 결과로 예측할 수 있습니다 .
7 시간
Overview
이 과정의 목적은 참가자가 R의 기본 지식과 데이터 작업 방법을 익힐 수있게하는 것입니다.
35 시간
Overview
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.
14 시간
Overview
R은 통계 컴퓨팅, 데이터 분석 및 그래픽을위한 오픈 소스 무료 프로그래밍 언어입니다 R은 기업 및 학계의 관리자 및 데이터 분석가가 점점 더 많이 사용되고 있습니다 R에는 데이터 마이닝을위한 다양한 패키지가 있습니다 .
28 시간
Overview
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.
28 시간
Overview
데이터 저장소 모델링은 여러 소스에서 비롯된 장기간의 데이터 저장소를 제공하는 데이터베이스 모델링 기술입니다 데이터 저장소는 팩트의 단일 버전 또는 "모든 데이터"를 항상 저장합니다 유연성, 확장 성, 일관성 및 적응력이 뛰어난 디자인은 3 차 정규형 (3NF) 및 스타 스키마의 최상의 측면을 포괄합니다 강사가 진행되는이 강의에서는 참가자가 데이터 저장소를 작성하는 방법을 배우게됩니다 이 훈련이 끝나면 참가자는 다음을 할 수 있습니다 Data Vault 20의 아키텍처 및 설계 개념과 Big Data, NoSQL 및 AI와의 상호 작용을 이해합니다 데이터 저장 방법을 사용하여 데이터웨어 하우스의 기록 데이터를 감사, 추적 및 검사 할 수 있습니다 일관되고 반복 가능한 ETL (Extract, Transform, Load) 프로세스 개발 확장 성이 뛰어나고 반복 가능한 창고를 구축하고 배치하십시오 청중 데이터 모델러 데이터웨어 하우징 전문가 비즈니스 인텔리전스 전문가 데이터 엔지니어 데이터베이스 관리자 코스 형식 파트 강의, 파트 토론, 연습 및 무거운 핸드 슨 연습 .
14 시간
Overview
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.
14 시간
Overview
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.

이 교육을

참가자는 다음을 수행할 수 있습니다.

- 는 연결 규칙 마이닝, 텍스트 감정 분석, 자동 텍스트 요약 및 데이터 변칙 검색을 포함 하 여 데이터 마이닝의 중요 한 영역을 이해 합니다.
- 는 실제 데이터 마이닝 문제를 해결 하기 위한 다양 한 전략을 비교 하 고 구현 합니다.
- 결과를 이해 하 고 해석 합니다.
코스의

형식

- 대화식 강의 및 토론
운동과 연습을 많이 - .
- 라이브 랩 환경에서 실습을 구현 합니다.

코스 사용자 정의 옵션

- 이 과정에 대 한 맞춤형 교육을 요청 하려면 당사에 연락 하 여 준비 하십시오.
21 시간
Overview
코스는 무료 오픈 소스 데이터 마이닝 소프트웨어 및 응용 프로그램을 포함한 모든 도구를 통해 제공 될 수 있습니다 .
14 시간
Overview
Go al :

독립 수준에서 SPSS와 협력하는 방법 학습

수신자 :

분석가, 연구원, 과학자, 학생 및 SPSS 패키지 사용 능력을 습득하고자하는 모든 사람들과 대중적인 데이터 마이닝 기술을 익히십시오.
21 시간
Overview
프로세스 마이닝 또는 ABPD (Automated Business Process Discovery)는 비즈니스 프로세스를 분석하기 위해 이벤트 로그에 알고리즘을 적용하는 기술입니다. 프로세스 마이닝은 데이터 저장 및 데이터 분석을 뛰어 넘습니다. 프로세스와 데이터를 연결하고 프로세스 효율성에 영향을주는 경향 및 패턴에 대한 통찰력을 제공합니다.

코스 형식

- 이 과정은 프로세스 마이닝에 가장 일반적으로 사용되는 기술의 개요부터 시작합니다. 원시 이벤트 데이터를 기반으로 프로세스를 발견하고 모델링하는 데 사용되는 다양한 프로세스 검색 알고리즘과 도구에 대해 설명합니다. 실제 사례 연구를 검토하고 ProM 오픈 소스 프레임 워크를 사용하여 데이터 세트를 분석합니다.
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