数据挖掘(Data Mining)培训课程

数据挖掘(Data Mining)培训课程

由讲师进行实时指导的数据挖掘本地培训课程通过动手练习和实操演示了数据挖掘的基础知识,其方法来源包括人工智能、机器学习、统计和数据库系统,以及其用法和应用。

数据挖掘培训形式包括“现场实时培训”和“远程实时培训”。现场实时培训可在客户位于中国的所在场所或NobleProg位于中国的企业培训中心进行,远程实时培训可通过交互式远程桌面进行。

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数据挖掘(Data Mining)子类别

数据挖掘(Data Mining)课程大纲

Title
Duration
Overview
Title
Duration
Overview
21 hours
Overview
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,Linked in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。
21 hours
Overview
KNIME分析平台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,挖掘新的洞察力或预测新的未来。 KNIME分析平台拥有1000多个模块,数百个readytorun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初学者,高级用户和KNIME专家介绍KNIME的理想机会,了解如何更有效地使用它,以及如何基于KNIME工作流创建清晰,全面的报告
28 hours
Overview
R是用于统计计算,数据分析和图形的开源免费编程语言。 R被企业和学术界内越来越多的管理人员和数据分析人员所使用。 R还发现统计人员,工程师和科学家中没有计算机编程技能的追随者发现它易于使用。它的普及是由于数据挖掘越来越多地用于各种目标,例如设置广告价格,更快找到新药或者调整财务模型。 R有各种各样的数据挖掘软件包。
21 hours
Overview
流程挖掘 (ABPD)) 是一种将算法应用于事件日志以分析业务流程的技术。过程挖掘超越了数据存储和数据分析;它将数据与流程联系起来, 并提供对影响流程效率的趋势和模式的洞察. 课程



格式

- 本课程首先概述了流程挖掘最常用的技术。我们讨论了用于基于原始事件数据的发现和建模过程的各种过程发现算法和工具。对现实生活中的案例研究进行了审查, 并使用 ProM 开源框架对数据集进行了分析
21 hours
Overview
Pentaho数据集成是一个开源数据集成工具,用于定义作业和数据转换。 在这种有指导性的现场培训中,与会者将学习如何使用Pentaho Data Integration强大的ETL功能和丰富的GUI来管理整个大数据生命周期,从而最大限度地提高组织的数据价值。 在培训结束后,参与者将能够: 创建,预览和运行包含步骤和跳跃的基本数据转换配置和保护Pentaho Enterprise Repository 利用不同来源的数据,并以分析已准备好的格式生成单一统一版本的真相。 向第三方应用程序提供结果以供进一步处理 听众 数据分析师 ETL开发人员 课程的格式 部分讲座,部分讨论,练习和沉重的练习
28 hours
Overview
Pentaho开源BI套件社区版(CE)是一个商业智能包,提供数据集成,报告,仪表板和加载功能。 在这个有指导意义的现场培训中,与会者将学习如何最大限度地发挥Pentaho开源BI套件社区版(CE)的功能。 在培训结束后,参与者将能够: 安装并配置Pentaho开源智能套件社区版(CE) 了解Pentaho CE工具及其功能的基本原理使用Pentaho CE构建报告将第三方数据整合到Pentaho CE中在Pentaho CE中使用大数据和分析 听众 程序员 BI开发人员 课程的格式 部分讲座,部分讨论,练习和沉重的练习 注意 要请求本课程的定制培训,请联系我们安排。
14 hours
Overview
本课程的目的是让参与者掌握如何使用Oracle数据库中的SQL语言进行中级数据提取。
28 hours
Overview
MonetDB是开源数据库,开创了列存储技术方法。 在这个有指导意义的现场培训中,参与者将学习如何使用MonetDB以及如何从中获得最大价值。 在培训结束后,参与者将能够: 了解MonetDB及其功能安装并开始使用MonetDB 在MonetDB中探索和执行不同的功能和任务通过最大限度地发挥MonetDB功能加速他们项目的交付 听众 开发商技术专家 课程的格式 部分讲座,部分讨论,练习和沉重的练习
35 hours
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 hours
Overview
数据库中的知识发现 (KDD) 是从数据集合中发现有用知识的过程。这种数据挖掘技术的实际应用包括营销、欺诈检测、电信和制造



在这个教师指导的现场课程中, 我们介绍了 KDD 所涉及的过程, 并进行了一系列练习, 以实践这些过程的实施

受众

- 数据分析人员或任何有兴趣学习如何解释数据以解决问题的人
课程 的

格式

- 在对 KDD 进行理论讨论后, 教师将介绍需要应用 KDD 来解决问题的实际案例。参与者将准备、选择和清理样本数据集, 并利用他们以前对数据的了解, 根据他们的观察结果提出解决方案
28 hours
Overview
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量,以便预测新模型的预测结果。
7 hours
Overview
本课程的目标是让学员掌握R的基础知识以及如何使用数据。
35 hours
Overview
大数据是那些数量庞大而复杂的数据集,以至于传统的数据处理应用软件不足以应付这些数据。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。
14 hours
Overview
R是用于统计计算,数据分析和图形的开源免费编程语言。 R被企业和学术界内越来越多的管理人员和数据分析人员所使用。 R有各种各样的数据挖掘软件包。
28 hours
Overview
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和方式来呈现和表示您的数据,这种方式将吸引决策者并帮助他们理解隐藏的信息。
28 hours
Overview
Data Vault建模是一种数据库建模技术,可提供源自多个源的数据的长期历史存储。一个Data Vault存储事实或“所有数据、所有时间”的单个版本。其灵活、可扩展、一致且适应性强的设计涵盖了第三范式(3NF)和星型模型(star schema)的最佳方面。

在这一由讲师指导的实时培训中,学员将学习如何构建一个Data Vault。

在本次培训结束之后,学员将能够:

- 了解Data Vault 2.0背后的架构和设计概念,以及它与大数据、NoSQL、AI的交互。
- 使用数据存储(data vaulting)技术对数据仓库中的历史数据进行审计、跟踪、检查
- 开发一致且可重复的ETL(提取、转换、加载)过程
- 构建和部署高度可扩展且可重复的仓库

受众

- 数据建模师
- 数据仓库专家
- 商业智能专家
- 数据工程师
- 数据库管理员

课程形式

- 部分讲座、部分讨论、练习和大量实操
14 hours
Overview
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被公司和学术界内越来越多的经理和数据分析师使用。 R有各种各样的数据挖掘包。
14 hours
Overview
本教师指导的现场培训 (现场或远程) 针对的是希望在使用 python 进行数据挖掘的数据分析技术方面实现更高级的数据分析技术的数据分析师和数据科学家。

到本次培训结束时, 学员将能够:

- 了解数据挖掘的重要领域, 包括关联规则挖掘、文本情绪分析、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。
- 理解和解释结果.
课程 的

格式

- 互动讲座和讨论.
- 大量的练习和练习
- 在现场实验室环境中的实际实现。

课程自定义选项

- 要要求本课程的定制培训, 请联系我们安排
21 hours
Overview
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
14 hours
Overview
目标:

学习在独立性水平上使用SPSS

收件人:

分析师,研究人员,科学家,学生和所有想要获得使用SPSS包并学习流行数据挖掘技术的人。

近期数据挖掘(Data Mining)培训课程

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