数据挖掘（Data Mining）培训课程

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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

Knowledge Discovery in Databases (KDD)培训课程Knowledge Discovery in Databases (KDD)

数据挖掘（Data Mining）课程大纲

课程名称
课程时长
课程概览
课程名称
课程时长
课程概览

Data Mining with Weka

14小时
Waikato Environment for Knowledge Analysis(0)是一款开源数据挖掘视觉软件。 它为数据编制、分类、分类和其他数据采矿活动提供了机器学习算法的集合。 由教练领导的现场培训(在线或在线)针对数据分析师和数据科学家,他们希望使用 Weka 进行数据采矿任务。 在本研讨会结束后,参与者将能够:
    安置和配置(0)。 了解 Weka 环境和工作组。 使用数据挖掘任务(0)进行数据挖掘任务。
课程格式
    互动讲座和讨论。 很多练习和练习。 在现场实验室环境中进行手动实施。
课程定制选项
    要申请此课程的定制培训,请联系我们安排。

SPSS Modeler

14小时
IBM SPSS Modeler 是用于数据采矿和文本分析的软件。 它提供了一系列数据采矿工具,可以构建预测模型,并执行数据分析任务。 由教练领导的现场培训(在线或在线)是针对数据分析师或任何想要使用 SPSS Modeler 进行数据采矿活动的人。 在本研讨会结束后,参与者将能够:
    了解数据采矿的基础。 了解如何在模型器中导入和评估数据质量。 有效地开发、部署和评估数据模型。
课程格式
    互动讲座和讨论。 很多练习和练习。 在现场实验室环境中进行手动实施。
课程定制选项
    要申请此课程的定制培训,请联系我们安排。

Knowledge Discovery in Databases (KDD)

21小时
数据库中的知识发现(KDD)是从数据收集中发现有用的知识的过程。 这些数据采矿技术的实用应用包括营销、欺诈检测、电信和制造。 在本导导导导导导导导导导导导导导导导导导导导导导导导导导导导导导导导导导导导导导导导导导导导导导导导导导导导导导导导导导导导导导导导导导导导导导导导导导导导导导导导导导导导导导导导导导导导导导导导 观众
    数据分析师或任何有兴趣学习如何解释数据以解决问题的人
课程格式
    经过对KDD的理论讨论后,教练将介绍现实生活的案例,要求KDD的应用解决问题。 参与者将准备、选择和清理样品数据集,并使用他们对数据的先前知识,以根据他们的观察结果提出解决方案。

Data Mining with Excel

14小时
数据挖掘是使用诸如机器学习之类的数据科学方法识别大数据中的模式的过程。使用Excel作为数据分析套件，用户可以执行数据挖掘和分析。 这种由讲师指导的实时培训（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探索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。
课程形式
  • 互动式讲座和讨论。
  • 很多练习和练习。
  • 在现场实验室环境中动手实施。
课程自定义选项
  • 要请求此课程的定制培训，请与我们联系以安排。

Oracle SQL Intermediate - Data Extraction

14小时
The objective of the course is to enable participants to gain a mastery of how to work with the SQL language in Oracle database for data extraction at intermediate level.

Statistics with SPSS Predictive Analytics Software

14小时
Go ： 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。

Data Mining

21小时
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

From Data to Decision with Big Data and Predictive Analytics

21小时
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。

Data Mining with R

14小时
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被企业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。

Data Mining and Analysis

28小时
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。

Introductory R for Biologists

28小时
R is an open-source free programming language for statistical computing, data analysis, and graphics. R is used by a growing number of managers and data analysts inside corporations and academia. R has also found followers among statisticians, engineers and scientists without computer programming skills who find it easy to use. Its popularity is due to the increasing use of data mining for various goals such as set ad prices, find new drugs more quickly or fine-tune financial models. R has a wide variety of packages for data mining.

Data Mining & Machine Learning with R

14小时
R 是一个开源的免费编程语言,用于统计计算,数据分析和图形。 研究由越来越多的管理人员和数据分析师在企业和学术界内使用。 R 有大量的数据采矿包。

Data Visualization

28小时
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。

Data Science for Big Data Analytics

35小时
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。

Data Vault：构建可扩展的数据仓库

28小时
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

MonetDB

28小时
MonetDB是一个开源数据库，是列存储技术方法的先驱。 在这个由讲师指导的实时培训中，参与者将学习如何使用MonetDB以及如何从中获取最大价值。 在培训结束时，参与者将能够：
  • 了解MonetDB及其功能
  • 安装并开始使用MonetDB
  • 在MonetDB中探索并执行不同的功能和任务
  • 通过最大化MonetDB功能来加速项目的交付
听众
  • 开发商
  • 技术专家
课程形式
  • 部分讲座，部分讨论，练习和繁重的实践练习

Foundation R

7小时
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 for BI

21小时
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

Data Mining with Python

14小时
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。

Platforma analityczna KNIME - szkolenie kompleksowe

35小时
它是Konstanz Information Miner,即集成、互动分析和数据报告的平台,基于自由和开放软件的原则。 KNIME 允许集成许多Ró多元化组件ó在机械学习领域 (英语 机械学习)和数据探索 (英语。 data mining) 通过模块化概念 流量处理 数据. 图形用户界面 和使用 JDBC 允许轻松和快速组合的节点ów(英语。 节点) 为了将相关的数据来源与初步处理过程 - ETL  以及模拟,分析和视觉化数据,而无需使用编程(或最小程度)。 KNIME 在某种程度上,作为一个先进的分析工具,可以被认为是替代品 。 自2006年以来,它一直被用于药物研究,以及其他领域,如客户数据分析(CRM),商业情报(BI)和财务数据分析。

Cluster Analysis with R and SAS

14小时
R 是统计计算的编程语言和软件环境。 SAS 是预测分析、数据管理、先进分析等的统计软件平台。 使用 R in SAS,用户可以找到对数据采矿至关重要的集体分析数据的自然组。 由教练领导的现场培训(在线或在线)旨在数据分析师,他们希望与R在 SAS为集体分析编程。 在本研讨会结束后,参与者将能够:
    使用集群分析数据采矿 Master R 合成分类解决方案。 实施 hierarchical 和 non-hierarchical clustering。 做出以数据为导向的决策,有助于改善业务运营。
课程格式
    互动讲座和讨论。 很多练习和练习。 在现场实验室环境中进行手动实施。
课程定制选项
    要申请此课程的定制培训,请联系我们安排。

Process Mining

21小时
Process mining, or Automated Business Process Discovery (ABPD), is a technique that applies algorithms to event logs for the purpose of analyzing business processes. Process mining goes beyond data storage and data analysis; it bridges data with processes and provides insights into the trends and patterns that affect process efficiency.  Format of the Course
  • The course starts with an overview of the most commonly used techniques for process mining. We discuss the various process discovery algorithms and tools used for discovering and modeling processes based on raw event data. Real-life case studies are examined and data sets are analyzed using the ProM open-source framework.

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