Data Mining with R Training Course

Publikum

Wenn Sie versuchen, aus den Daten, auf die Sie Zugriff haben, einen Sinn zu machen, oder wenn Sie unstrukturierte Daten analysieren möchten, die im Internet verfügbar sind (z. B. Twitter, Linked in usw.), ist dieser Kurs für Sie.

Es richtet sich hauptsächlich an Entscheidungsträger und Personen, die entscheiden müssen, welche Daten gesammelt und welche analysiert werden sollten.

Es richtet sich nicht an Personen, die die Lösung konfigurieren. Diese Personen werden jedoch vom Gesamtüberblick profitieren.

Lieferungsmodus

Während des Kurses werden den Teilnehmern Arbeitsbeispiele von meist Open Source-Technologien vorgestellt.

Auf kurze Vorträge folgen Präsentationen und einfache Übungen der Teilnehmer

Inhalt und verwendete Software

Die gesamte verwendete Software wird jedes Mal aktualisiert, wenn der Kurs ausgeführt wird. Wir überprüfen daher die neuesten Versionen.

Es umfasst den Prozess vom Abrufen, Formatieren, Verarbeiten und Analysieren der Daten, um zu erklären, wie der Entscheidungsprozess mit maschinellem Lernen automatisiert werden kann.

Zielsetzung:

Die Teilnehmer sind in der Lage, große Datensätze zu analysieren, Muster zu extrahieren und die richtigen Variablen auszuwählen, die sich auf die Ergebnisse auswirken, so dass ein neues Modell mit prädiktiven Ergebnissen prognostiziert werden kann.

Der Kurs kann mit allen Tools bereitgestellt werden, einschließlich kostenloser Open-Source-Data-Mining-Software und Anwendungen

Diese von einem Instructor durchgeführte Live-Ausbildung (online oder vor Ort) richtet sich an Datenanalysten und Data Scientists, die erweiterte Datenanalysetechniken zur Datamining mit Python umsetzen möchten.

Am Ende dieser Ausbildung werden die Teilnehmer in der Lage sein:

• Wichtige Bereiche des Dataminings zu verstehen, einschließlich Association-Rule-Mining, Textsentimentanalyse, automatischer Zusammenfassung von Text und Detektion von Datenanomalien.
• Verschiedene Strategien zur Lösung realer Datamining-Probleme zu vergleichen und umzusetzen.
• Ergebnisse zu verstehen und zu interpretieren. 

Format des Kurses

• Interaktiver Vortrag und Diskussion.
• Viel Übung und Praxis.
• Händische Umsetzung in einer live-lab-Umgebung.

Anpassungsoptionen des Kurses

• Für eine angepasste Ausbildung zu diesem Kurs, kontaktieren Sie uns bitte um einen Termin auszumachen.

In dieser von einem Ausbilder geleiteten Live-Schulung in Österreich lernen die Teilnehmer, wie man ein Data Vault erstellt.

Am Ende dieser Schulung werden die Teilnehmer in der Lage sein:

• die Architektur und die Designkonzepte hinter Data Vault 2.0 und ihre Interaktion mit Big Data, NoSQL und KI zu verstehen.
• Data Vaulting-Techniken anwenden, um Auditing, Tracing und Inspektion von historischen Daten in einem Data Warehouse zu ermöglichen.
• Entwicklung eines konsistenten und wiederholbaren ETL-Prozesses (Extract, Transform, Load).
• Aufbau und Bereitstellung hoch skalierbarer und wiederholbarer Warehouses.

Dieser Kurs richtet sich an Ingenieure und Entscheidungsträger, die im Bereich Data Mining und Knowledge Discovery arbeiten.

Sie lernen, wie Sie effektive Diagramme erstellen und Ihre Daten so präsentieren und darstellen, dass sie die Entscheidungsträger ansprechen und ihnen helfen, verborgene Informationen zu verstehen.

R ist eine kostenlose Open-Source-Programmiersprache für statistische Berechnungen, Datenanalysen und Grafiken. R wird von einer wachsenden Zahl von Managern und Datenanalysten in Unternehmen und in der Wissenschaft verwendet. R verfügt über eine Vielzahl von Paketen für Data Mining.

Big Data sind Datenmengen, die so umfangreich und komplex sind, dass herkömmliche Anwendungssoftware für die Datenverarbeitung nicht ausreicht, um mit ihnen umzugehen. Zu den großen Datenherausforderungen gehören Datenerfassung, Datenspeicherung, Datenanalyse, Suche, Freigabe, Übertragung, Visualisierung, Abfrage, Aktualisierung und Datenschutz.

Dieser von einem Trainer durchführte Live-Kurs in Österreich (online oder vor Ort) richtet sich an Anfängerinnen und Anfänger, die eine fundierte Kenntnis der Grundlagen von R und der Arbeit mit Daten erlangen möchten.

Am Ende dieses Kurses werden die TeilnehmerInnen in der Lage sein:

• Das R-Programmierumgebung und die RStudio-Oberfläche zu verstehen.
• Datensätze mithilfe von R-Befehlen und -Paketen einzulesen, zu manipulieren und zu erkunden.
• Einfache statistische Analysen durchzuführen und Daten zusammenzufassen.
• Mithilfe sowohl der Basissyntax von R als auch ggplot2 Visualisierungen zu erstellen.
• Arbeitsumgebungen, Skripte und Pakete effektiv zu verwalten.

KNIME Analytics Platform ist eine führende Open-Source-Option für datengetriebene Innovationen. Sie hilft Ihnen dabei, das in Ihren Daten verborgene Potenzial zu entdecken, neue Erkenntnisse zu gewinnen oder neue Zukünfte vorherzusagen. Mit mehr als 1000 Modulen, Hunderten von einsatzbereiten Beispielen, einer umfassenden Palette integrierter Tools und der größten Auswahl an fortschrittlichen Algorithmen ist die KNIME Analytics Platform die perfekte Toolbox für jeden Datenwissenschaftler und Geschäftsanalysten.

Dieser Kurs für die KNIME Analytics-Plattform ist eine ideale Gelegenheit für Anfänger, fortgeschrittene Benutzer und KNIME Experten, um sich mit KNIME zu machen, seine effektivere Verwendung zu erlernen und klare, umfassende Berichte auf der Grundlage von KNIME Workflows zu erstellen

Der Kursziel ist es, den Teilnehmern ein Verständnis und eine Meisterschaft im Umgang mit der SQL Sprache in einem Oracle Datenbank für die Extraktion von Daten auf mittlerem Niveau zu vermitteln.

Process Mining oder Automated Business Process Discovery (ABPD) ist eine Technik, die Algorithmen auf Ereignisprotokolle anwendet, um Geschäftsprozesse zu analysieren. Process Mining geht über die Datenspeicherung und Datenanalyse hinaus; es verbindet Daten mit Prozessen und bietet Einblicke in die Trends und Muster, die die Prozesseffizienz beeinflussen.

Format des Kurses

• Der Kurs beginnt mit einem Überblick über die am häufigsten verwendeten Techniken für Process Mining. Wir besprechen die verschiedenen Algorithmen und Werkzeuge zur Prozesserkennung, die für die Erkennung und Modellierung von Prozessen auf der Grundlage von Ereignisrohdaten verwendet werden. Es werden Fallstudien aus der Praxis untersucht und Datensätze mit Hilfe des Open-Source-Frameworks ProM analysiert.

R ist eine freie Open-Source-Programmiersprache für statistische Berechnungen, Datenanalysen und Grafiken. R wird von einer wachsenden Anzahl von Managern und Datenanalysten in Unternehmen und Hochschulen verwendet. R hat auch Anhänger unter Statistikern, Ingenieuren und Wissenschaftlern ohne Programmierkenntnisse gefunden, die es einfach finden, es zu benutzen. Seine Popularität ist auf den zunehmenden Einsatz von Data Mining für verschiedene Zwecke zurückzuführen, z. B. die Festlegung von Anzeigenpreisen, die schnellere Suche nach neuen Arzneimitteln oder die Feinabstimmung von Finanzmodellen. R bietet eine Vielzahl von Paketen für das Data Mining.

Goal:

Lernen mit SPSS auf der Ebene der Selbständigkeit zu arbeiten

Die Adressaten:

Analysten, Forscher, Wissenschaftler, Studenten und alle, die die Fähigkeit erwerben wollen, das SPSS-Paket zu verwenden und beliebte Data-Mining-Techniken zu erlernen.

Zielgruppe

Kursformat

Am Ende des Trainings werden die Teilnehmer in der Lage sein:

In diesem unterrichteten und live durchgeführten Kurs lernen die Teilnehmer, wie man Daten mit den Tools aus dem Tidyverse manipuliert und visualisiert.

Der Tidyverse ist eine Sammlung vielseitiger R-Pakete zur Bereinigung, Verarbeitung, Modellierung und Visualisierung von Daten. Einige der enthaltenen Pakete sind: ggplot2, dplyr, tidyr, readr, purrr und tibble.

• Anfänger in der R-Sprache
• Anfänger im Bereich Datenanalyse und Datavisualisierung

• Teil Vorlesung, teil Diskussion, Übungen und intensives Praktikum

• Datenanalyse durchführen und ansprechende Visualisierungen erstellen
• Nützliche Schlussfolgerungen aus verschiedenen Datensätzen von Beispieldaten ziehen
• Daten filtern, sortieren und zusammenfassen, um forschungsorientierte Fragen zu beantworten
• Verarbeitete Daten in informatische Linien-, Balken- und Histogramme umwandeln
• Daten aus diversen Datensources importieren und filtern, einschließlich Excel, CSV und SPSS-Dateien