Data Mining with R培训

这种以讲师为主导的中国现场现场培训针对的是希望在SAS中使用R进行编程以进行聚类分析的数据分析师。

在培训结束时，参与者将能够：

• 使用聚类分析进行数据挖掘
• 群集解决方案的 Master R 语法。
• 实现分层和非分层聚类。
• 做出数据驱动的决策，帮助改善业务运营。

听众

如果您试图理解您可以访问或想要分析网络上可用的非结构化数据（如Twitter，链接等等），那么本课程适合您。

它主要针对需要选择哪些数据值得收集以及值得分析的决策者和人员。

它不是针对人们配置解决方案，但这些人将从大局中受益。

交货方式

在课程期间，代表们将获得大多数开源技术的工作示例。

讲座后将进行简短的讲座，参加者将进行简单的练习

使用的内容和软件

每次运行课程时都会更新所有使用的软件，因此我们会检查最新版本。

它涵盖了从获取，格式化，处理和分析数据的过程，以解释如何使用机器学习自动化决策制定过程。

目的：

代表们能够分析大数据集、提取模式、选择影响结果的正确变数，以便使用预测结果预测新模型。

课程可以提供任何工具，包括免费的开源数据挖掘软件和应用程序

这种由讲师指导的现场培训（现场或远程）是针对希望使用Python实现数据挖掘的更高级数据分析技术的数据分析师和数据科学家。

在培训结束时，参与者将能够：

• 了解数据挖掘的重要领域，包括关联规则挖掘，文本情感分析，自动文本摘要和数据异常检测。
• 比较并实施各种策略来解决实际数据挖掘问题。
• 理解并解释结果。

课程格式

• 互动讲座和讨论。
• 大量的练习和练习。
• 在实时实验室环境中亲自实施。

课程自定义选项

• 要申请本课程的定制培训，请联系我们安排。

在这个由 中国 讲师指导的现场培训中，参与者将学习如何构建 Data Vault。

在本次培训结束时，参与者将能够：

• 了解 Data Vault 2.0 背后的架构和设计概念，以及它与 Big Data、NoSQL 和 AI 的交互。
• 使用数据保险库技术对数据仓库中的历史数据进行审计、跟踪和检查。
• 开发一致且可重复的 ETL（提取、转换、载入）流程。
• 构建和部署高度可扩展且可重复的仓库。

本课程面向从事数据挖掘和知识发现工作的工程师和决策者。

您将学习如何创建有效的图表以及以一种吸引决策者并帮助他们理解隐藏信息的方式呈现和表示您的数据的方法。

这种以讲师为主导的中国现场培训（现场或远程）针对希望使用Excel进行数据挖掘的数据科学家。

• 在培训结束时，参与者将能够：
• 使用 Excel 浏览数据以执行数据挖掘和分析。
• 使用 Microsoft 算法进行数据挖掘。
• 了解 Excel 数据挖掘中的概念。

此讲师指导的 中国 现场培训（在线或现场）面向希望使用 Weka 执行数据挖掘任务的初级到 中级数据分析师和数据科学家。

在本次培训结束时，参与者将能够：

• 安装并配置 Weka。
• 了解 Weka 环境和工作台。
• 使用 Weka 执行数据挖掘任务。

R 是一种用于统计计算、数据分析和图形的开源免费编程语言。R 被越来越多的公司和学术界的经理和数据分析师使用。R 具有多种用于数据挖掘的包。

大数据是如此庞大和复杂的数据集，传统的数据处理应用软件不足以处理它们。大数据挑战包括捕获数据，数据存储，数据分析，搜索，共享，传输，可视化，查询，更新和信息隐私。

该课程的目的是使参与者能够掌握R的基本原理以及如何使用数据。

KNIME Analytics Platform是数据驱动创新的领先开源选项，可帮助您发现隐藏在数据中的潜力，挖掘新的见解或预测新的未来。 KNIME Analytics Platform拥有1000多个模块，数百个可立即运行的示例，全面的集成工具以及最广泛的高级算法选择，是任何数据科学家和业务分析师的理想工具箱。

KNIME分析平台的这门课程是向KNIME介绍初学者，高级用户和KNIME专家的理想机会，学习如何更有效地使用它，以及如何基于KNIME工作流程创建清晰，全面的报告

Tidyverse是一系列多功能R包，用于清洁，处理，建模和可视化数据。包括的一些包是：ggplot2，dplyr，tidyr，readr，purrr和tibble。

在这个由讲师指导的实时培训中，参与者将学习如何使用Tidyverse包含的工具来操纵和可视化数据。

在培训结束时，参与者将能够：

• 执行数据分析并创建吸引人的可视化
• 从样本数据的各种数据集中得出有用的结论
• 过滤，排序和汇总数据以回答探索性问题
• 将处理过的数据转换为信息性线图，条形图，直方图
• 导入和过滤来自不同数据源的数据，包括Excel ，CSV和SPSS文件

听众

• 初学者到R语言
• 初学者进行数据分析和数据可视化

课程形式

• 部分讲座，部分讨论，练习和繁重的实践练习