데이터 수집 교육

Waikato Environment for Knowledge Analysis(Weka)는 오픈소스 데이터 광산 시각화 소프트웨어입니다. 그것은 데이터 준비, 분류, 분류 및 기타 데이터 광산 활동을위한 기계 학습 알고리즘의 컬렉션을 제공합니다. 이 강사가 이끄는 라이브 훈련 (온라인 또는 온라인)은 데이터 분석가와 데이터 과학자를 대상으로 데이터 광산 작업을 수행하기 위해 Weka를 사용하고자합니다. 이 훈련이 끝나면 참가자는 다음을 할 수 있습니다 :

설치 및 설정 Weka Weka 환경과 작업 벤치를 이해하십시오. 데이터 광산 작업을 사용하여 수행 Weka.

코스의 형식

인터랙티브 강의 및 토론 많은 연습과 연습이 있습니다. 라이브 실험실 환경에서 핸드-온 구현.

코스 Customization 옵션

이 과정에 대한 사용자 지정 훈련을 요청하려면 저희에게 연락하여 배치하십시오.

IBM SPSS Modeler는 데이터 광산 및 텍스트 분석에 사용되는 소프트웨어입니다. 그것은 예측 모델을 구축하고 데이터 분석 작업을 수행 할 수있는 데이터 광산 도구의 집합을 제공합니다. 이 강사가 이끄는 라이브 훈련 (온라인 또는 온라인)은 데이터 분석가 또는 데이터 광산 활동을 수행하기 위해 SPSS Modeler 사용하고자하는 사람들을 대상으로합니다. 이 훈련이 끝나면 참가자는 다음을 할 수 있습니다 :

데이터 광산의 기초를 이해합니다. 모델러와 함께 데이터 품질을 가져오고 평가하는 방법을 배우십시오. 데이터 모델을 효율적으로 개발, 실행 및 평가합니다.

코스의 형식

인터랙티브 강의 및 토론 많은 연습과 연습이 있습니다. 라이브 실험실 환경에서 핸드-온 구현.

코스 Customization 옵션

이 과정에 대한 사용자 지정 훈련을 요청하려면 저희에게 연락하여 배치하십시오.

KDD(Knowledge Discovery in Databases)는 데이터 수집에서 유용한 지식을 발견하는 과정이다. 이 데이터 광산 기술에 대한 실제 응용 프로그램은 마케팅, 사기 탐지, 통신 및 제조를 포함합니다. 이 강사가 이끄는 라이브 코스에서 우리는 KDD에 관련된 프로세스를 소개하고 이러한 프로세스의 구현을 실천하기 위해 수많은 연습을 수행합니다. 관객

데이터 분석가 또는 문제를 해결하기 위해 데이터를 해석하는 방법에 관심이있는 사람

코스의 형식

KDD에 대한 이론적 토론 후, 강사는 문제를 해결하기 위해 KDD의 적용을 요구하는 실제 사례를 소개합니다. 참가자들은 샘플 데이터 세트를 준비, 선택 및 청소하고 데이터에 대한 이전 지식을 사용하여 관찰 결과를 바탕으로 해결책을 제안합니다.

데이터 마이닝은 머신 러닝과 같은 데이터 과학 방법으로 빅 데이터의 패턴을 식별하는 프로세스입니다. Excel 을 데이터 분석 제품군으로 사용하면 데이터 마이닝 및 분석을 수행 할 수 있습니다. 이 강사 주도의 실시간 교육 (현장 또는 원격)은 데이터 마이닝에 Excel 을 사용하려는 데이터 과학자를 대상으로합니다. 이 교육이 끝나면 참가자는 다음을 수행 할 수 있습니다.

• Excel 로 데이터를 탐색하여 데이터 마이닝 및 분석을 수행하십시오.
• 데이터 마이닝에 Microsoft 알고리즘을 사용하십시오.
• Excel 데이터 마이닝의 개념을 이해하십시오.

코스의 형식

• 대화식 강의 및 토론.
• 많은 연습과 연습.
• 라이브 랩 환경에서 실습 구현.

코스 사용자 정의 옵션

• 이 과정에 대한 맞춤형 교육을 요청하려면 저희에게 연락하여 준비하십시오.

이 과정의 목표는 참가자가 중급 수준의 데이터 추출을 위해 Oracle 데이터베이스에서 SQL 언어로 작업하는 방법을 익힐 수있게하는 것입니다.

R는 통계 컴퓨팅을 위한 프로그래밍 언어 및 소프트웨어 환경입니다. SAS 예측 분석, 데이터 관리, 고급 분석 및 기타를위한 통계 소프트웨어 플랫폼입니다. R in SAS 사용자는 데이터 광산에 필수적인 클러스터 분석을 위한 자연적인 데이터 그룹을 찾을 수 있습니다. 이 강사가 이끄는 라이브 훈련 (온라인 또는 온라인)은 클러스터 분석을 위해 R in SAS로 프로그래밍하고자하는 데이터 분석가를 대상으로합니다. 이 훈련이 끝나면 참가자는 다음을 할 수 있습니다 :

데이터 광산을 위한 클러스터 분석 사용 클러스터링 솔루션을 위한 마스터 R 합성. 히어로리적 및 비히어로리적 클러스터링의 구현. 비즈니스 운영을 개선하는 데 도움이되는 데이터 기반 결정을 내립니다.

코스의 형식

인터랙티브 강의 및 토론 많은 연습과 연습이 있습니다. 라이브 실험실 환경에서 핸드-온 구현.

코스 Customization 옵션

이 과정에 대한 사용자 지정 훈련을 요청하려면 저희에게 연락하여 배치하십시오.

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.

목표: 대표자는 큰 데이터 세트를 분석하고, 패턴을 추출하고, 결과에 영향을 미치는 올바른 변수를 선택하여 새로운 모델을 예측 결과로 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. 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.

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.

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 .

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.

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. R에는 데이터 광산을 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 과정의 목적은 참가자가 R의 기본 지식과 데이터 작업 방법을 익힐 수있게하는 것입니다.

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

KNIME은 통합, 대화형 분석 및 데이터 보고를 위해 설계된 플랫폼인 Konstanz Information Miner의 약칭이며 무료 오픈 소스 소프트웨어로 제공됩니다. KNIME은 모듈식 데이터 파이프라인 처리 개념 덕분에 기계 학습 및 데이터 마이닝 분야의 다양한 구성 요소를 통합할 수 있습니다. 그래픽 사용자 인터페이스(GUI)와 JDBC의 사용을 통해 프로그래밍 없이 데이터의 모델링, 분석, 시각화는 물론 전처리 과정인 ETL을 포함한 다양한 데이터 소스를 연결하기 위한 노드를 쉽고 빠르게 구성할 수 있습니다( 또는 최소한으로).). KNIME은 어느 정도 고급 분석 도구로서 대안으로 간주될 수 있습니다SAS.2006년부터 KNIME은 제약 연구는 물론 고객 데이터 분석(CRM), 비즈니스 인텔리전스(BI), 금융 데이터 분석 등 다른 분야에서도 사용되었습니다.

MATLAB은 MathWorks에서 개발한 수치 컴퓨팅 환경 및 프로그래밍 언어입니다.

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 .

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.

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.

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.