Data Mining Schulungen

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Data Mining Schulungen

Lokale, instruierte Data Mining-Schulungen demonstrieren durch praktische Übungen die Grundlagen des Data Mining, seine Methodenquellen wie künstliche Intelligenz, maschinelles Lernen, Statistik- und Datenbanksysteme sowie seine Verwendung und Anwendungen Data-Mining-Schulungen sind als "Live-Training vor Ort" oder "Fern-Live-Training" verfügbar Onsite Live Training kann vor Ort bei Kunden durchgeführt werden Österreich oder in NobleProg Corporate Trainingszentren in Österreich Remote-Live-Training wird über einen interaktiven Remote-Desktop durchgeführt NobleProg Ihr lokaler Trainingsanbieter.

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Erfahrungsberichte

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Data Mining Unterkategorien

Knowledge Discovery in Databases (KDD) SchulungenKnowledge Discovery in Databases (KDD)

Data Mining Kurspläne

Name des Kurses
Dauer
Überblick
Name des Kurses
Dauer
Überblick

Data Mining with Weka

14 Stunden
Waikato Environment for Knowledge Analysis (Weka) ist eine Open-Source Data Mining Visualization-Software. Es bietet eine Sammlung von Maschinenlern-Algorithmen für Datenherstellung, Klassifizierung, Klusterung und andere Data Mining-Aktivitäten. Dieser Instructor-leitet, Live-Training (online oder on-site) richtet sich an Datenanalytiker und Datenwissenschaftler, die verwenden möchten Weka für die Erfüllung von Data Mining Aufgaben. Am Ende dieser Ausbildung können die Teilnehmer:
    Installieren und konfigurieren Weka Verständnis der Weka Umwelt und des Arbeitsplatzes. Durchführen Sie Datenmining Aufgaben mit Weka.
Format des Kurses
    Interaktive Unterricht und Diskussion. Viele Übungen und Übungen. Hand-on Implementierung in einem Live-Lab-Umfeld.
Kursanpassungsoptionen
    Um eine benutzerdefinierte Ausbildung für diesen Kurs zu beantragen, wenden Sie sich bitte an uns, um zu arrangieren.

SPSS Modeler

14 Stunden
IBM SPSS Modeler ist eine Software, die für Data Mining und Textanalyse verwendet wird. Es bietet eine Reihe von Data Mining-Tools, die vorhersehbare Modelle bauen und Datenanalytik-Taken ausführen können. Diese Live-Training (online oder on-site) richtet sich an Datenanalytiker oder an alle, die SPSS Modeler für die Durchführung von Datenmining-Aktivitäten verwenden möchten. Am Ende dieser Ausbildung können die Teilnehmer:
    Verständnis der Grundlagen der Datenmining. Erfahren Sie, wie Sie Datenqualität mit dem Modeller importieren und bewerten. Entwickeln, implementieren und bewertet Datenmodelle effizient.
Format des Kurses
    Interaktive Unterricht und Diskussion. Viele Übungen und Übungen. Hand-on Implementierung in einem Live-Lab-Umfeld.
Kursanpassungsoptionen
    Um eine benutzerdefinierte Ausbildung für diesen Kurs zu beantragen, wenden Sie sich bitte an uns, um zu arrangieren.

Knowledge Discovery in Databases (KDD)

21 Stunden
Wissenentdeckung in Datenbanken (KDD) ist der Prozess der Entdeckung nützlicher Wissen aus einer Datenerhebung. Real-Life-Anwendungen für diese Data Mining-Technik umfassen Marketing, Betrugdetektion, Telekommunikation und Herstellung. In diesem Instructor-leitet, Live-Kurs werden wir die in KDD beteiligten Prozesse einführen und eine Reihe von Übungen durchführen, um die Implementierung dieser Prozesse zu üben. Publikum
    Datenanalytiker oder jemand, der daran interessiert ist, zu lernen, wie man Daten interpretiert, um Probleme zu lösen
Format des Kurses
    Nach einer theoretischen Diskussion über KDD präsentiert der Lehrer reale Fälle, die die Anwendung von KDD fordern, um ein Problem zu lösen. Die Teilnehmer bereiten, wählen und reinigen Samplendaten und nutzen ihre vorherigen Kenntnisse der Daten, um Lösungen auf der Grundlage der Ergebnisse ihrer Beobachtungen vorzustellen.

Data Mining with Excel

14 Stunden
Beim Data Mining werden Muster in Big Data mit datenwissenschaftlichen Methoden wie maschinellem Lernen identifiziert. Mit Excel als Datenanalyse-Suite können Benutzer Data Mining und Analysen durchführen. Diese Live-Schulung (vor Ort oder per Fernzugriff) richtet sich an Datenwissenschaftler, die Excel für das Data Mining verwenden möchten. Am Ende dieser Schulung können die Teilnehmer:
  • Durchsuchen Sie Daten mit Excel , um Data Mining und Analysen durchzuführen.
  • Verwenden Sie Microsoft-Algorithmen für das Data Mining.
  • Grundlegendes zu Konzepten in Excel Data Mining.
Format des Kurses
  • Interaktiver Vortrag und Diskussion.
  • Viele Übungen und Übungen.
  • Praktische Implementierung in einer Live-Laborumgebung.
Anpassungsoptionen für den Kurs
  • Um ein individuelles Training für diesen Kurs anzufordern, kontaktieren Sie uns bitte, um dies zu arrangieren.

Oracle SQL Intermediate - Data Extraction

14 Stunden
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.

Statistik mit SPSS Predictive Analytics SoftWare

14 Stunden
Go al: Lernen, auf der Ebene der Unabhängigkeit mit SPSS zu arbeiten Die Adressaten: Analysten, Forscher, Wissenschaftler, Studenten und alle, die die Fähigkeit erwerben möchten, das SPSS-Paket zu verwenden und gängige Data-Mining-Techniken zu erlernen.

Data Mining

21 Stunden
Data Mining

From Data to Decision with Big Data and Predictive Analytics

21 Stunden
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.

Data Mining with R

14 Stunden
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 bietet eine Vielzahl von Paketen für das Data Mining.

Data Mining and Analysis

28 Stunden
Zielsetzung: Die Teilnehmer können große Datensätze analysieren, Muster extrahieren und die richtige Variable auswählen, die sich auf die Ergebnisse auswirkt, damit ein neues Modell mit prädiktiven Ergebnissen prognostiziert wird .

Introductory R for Biologists

28 Stunden
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 Stunden
R  ist eine Open-Source-freie Programmiersprache für statistische Computing, Datenanalyse und Grafik. Die Forschung wird von einer wachsenden Anzahl von Managern und Datenanalytikern innerhalb von Unternehmen und Akademien verwendet. R verfügt über eine breite Palette von Paketen für die Datenmining.

Data Visualization

28 Stunden
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.

Data Science for Big Data Analytics

35 Stunden
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.

MATLAB for Financial Applications

21 Stunden
MATLAB ist eine numerische Computerumgebung und Programmiersprache, die von MathWorks entwickelt wurde.

Data Vault: Building a Scalable Data Warehouse

28 Stunden
Die Datentresormodellierung ist eine Datenbankmodellierungstechnik, die eine langfristige historische Speicherung von Daten aus mehreren Quellen ermöglicht Ein Datentresor speichert eine einzelne Version der Fakten oder "alle Daten die ganze Zeit" Sein flexibles, skalierbares, konsistentes und anpassungsfähiges Design umfasst die besten Aspekte der 3 Normalform (3NF) und des Sternschemas In diesem instruierten Live-Training lernen die Teilnehmer, wie ein Data Vault erstellt wird Am Ende dieses Trainings werden die Teilnehmer in der Lage sein: Verstehen Sie die Architektur- und Designkonzepte von Data Vault 20 und die Interaktion mit Big Data, NoSQL und AI Verwenden Sie Data-Vaulting-Techniken, um die Überwachung, Verfolgung und Inspektion historischer Daten in einem Data Warehouse zu ermöglichen Entwickeln Sie einen konsistenten und wiederholbaren ETL-Prozess (Extract, Transform, Load) Erstellen und implementieren Sie hoch skalierbare und wiederholbare Warehouses Publikum Datenmodellierer Spezialist für Data Warehousing Business Intelligence-Spezialisten Dateningenieure Datenbankadministratoren Format des Kurses Teilvorlesung, Teildiskussion, Übungen und schwere Handsonsübungen .

MonetDB

28 Stunden
MonetDB ist eine Open-Source-Datenbank, die Pionierarbeit bei der Säulenspeichertechnologie geleistet hat. In diesem von Lehrern geführten Live-Training lernen die Teilnehmer, wie man MonetDB einsetzt und wie man den größten Nutzen daraus zieht. Am Ende dieser Schulung können die Teilnehmer:
  • Verstehen Sie MonetDB und seine Funktionen
  • Installieren und loslegen mit MonetDB
  • Lernen Sie verschiedene Funktionen und Aufgaben in MonetDB kennen und führen Sie sie aus
  • Beschleunigen Sie die Projektabwicklung, indem Sie die MonetDB-Funktionen maximieren
Publikum
  • Entwickler
  • Technische Experten
Format des Kurses
  • Teilvorlesung, Teildiskussion, Übungen und viel praktisches Üben

Foundation R

7 Stunden
Ziel des Kurses ist es, den Teilnehmern eine Beherrschung der Grundlagen von R und des Umgangs mit Daten zu ermöglichen.

KNIME Analytics Platform for BI

21 Stunden
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

Data Mining with Python

14 Stunden
Diese Live-Schulung (vor Ort oder per Fernzugriff) richtet sich an Datenanalysten und Datenwissenschaftler, die fortgeschrittenere Datenanalysetechniken für das Data Mining mit Python implementieren möchten. Am Ende dieser Schulung können die Teilnehmer:
  • Verstehen Sie wichtige Bereiche des Data Mining, einschließlich Assoziationsregel-Mining, Text-Sentiment-Analyse, automatischer Textzusammenfassung und Erkennung von Datenanomalien.
  • Vergleichen und implementieren Sie verschiedene Strategien zur Lösung realer Data Mining-Probleme.
  • Verstehen und interpretieren Sie die Ergebnisse.
Format des Kurses
  • Interaktiver Vortrag und Diskussion.
  • Viele Übungen und Übungen.
  • Praktische Implementierung in einer Live-Laborumgebung.
Anpassungsoptionen für den Kurs
  • Um ein individuelles Training für diesen Kurs anzufordern, kontaktieren Sie uns bitte, um dies zu arrangieren.

Platforma analityczna KNIME - szkolenie kompleksowe

35 Stunden
Die Konstanz Information Miner ist eine Plattform für die Integration, die interaktive Analyse und Berichterstattung von Daten, die auf der Grundlage der freien und offenen Software verfügbar ist. KNIME ermöglicht die Integration vieler róweite Komponentenów aus dem Bereich der Maschinenlehrung (Englisch Machine Learning) und Datenforschung (Englisch. Data mining) dank des modularen Konzepts Protokularverarbeitung Daten. Grafische Benutzeroberfläche und die Nutzung JDBC  ermöglicht eine einfache und schnelle Sammlung von Knotenów (Englisch. nodes) zu verbinden róGene QuellenóDaten unter Berücksichtigung des Vorverarbeitungsprozesses - ETL  und Modellierung, Analyse und Visualisierung von Daten ohne die Verwendung von Programmierung (oder in einem minimalen Grad). KNIME Bis zu einem gewissen Grad kann als fortschrittliches analytisches Werkzeug als Alternative angesehen werden SAS. Seit 2006 wird KNIME in pharmazeutischen Forschungen sowie in anderen Bereichen wie Kundendatenanalyse (CRM), Business Intelligence (BI) und Finanzdatenanalyse verwendet.

Cluster Analysis with R and SAS

14 Stunden
R ist eine Programmiersprache und ein Softwareumfeld für statistische Computing. SAS ist eine statistische Software-Plattform für vorhersehbare Analyse, Datenmanagement, fortgeschrittene Analyse und vieles mehr. Mit R in SAS können Benutzer natürliche Datengruppen für die Klusteranalyse finden, die für die Datenmining unerlässlich sind. Dieser Instructor-leitet, Live-Training (online oder online) richtet sich an Datenanalytiker, die mit R in SAS für Clusteranalyse programmieren möchten. Am Ende dieser Ausbildung können die Teilnehmer:
    Cluster-Analyse für die Datenmining Master R Syntax für Klusterlösungen. Hierarchische und nicht-hierarchische Klusterung. Datenbasierte Entscheidungen treffen, um die Geschäftstätigkeiten zu verbessern.
Format des Kurses
    Interaktive Unterricht und Diskussion. Viele Übungen und Übungen. Hand-on Implementierung in einem Live-Lab-Umfeld.
Kursanpassungsoptionen
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Process Mining

21 Stunden
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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