Data Mining Schulungen in Österreich

Diese Live-Schulung unter Anleitung (online oder vor Ort) richtet sich an Anfänger und fortgeschrittene Datenanalysten und Datenwissenschaftler, die mit Weka Data-Mining-Aufgaben durchführen möchten. Am Ende dieser Schulung werden die Teilnehmer in der Lage sein:

• Installation und Konfiguration von Weka.
• Verstehen der Weka-Umgebung und der Workbench.
• Data-Mining-Aufgaben mit Weka durchführen.

Diese Live-Schulung unter Anleitung (online oder vor Ort) richtet sich an Datenanalysten oder alle, die SPSS Modeler für Data-Mining-Aktivitäten nutzen möchten. Am Ende dieser Schulung werden die Teilnehmer in der Lage sein:

• Verstehen Sie die Grundlagen des Data Mining.
• Lernen Sie, wie Sie mit dem Modeler Daten importieren und deren Qualität bewerten können.
• Datenmodelle effizient entwickeln, bereitstellen und auswerten.

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.

Diese von einem Dozenten geleitete Live-Schulung (online oder vor Ort) richtet sich an Datenwissenschaftler, die Excel für Data Mining verwenden möchten.

• Am Ende dieses Kurses werden die Teilnehmer in der Lage sein:
• Daten mit Excel zu erforschen, um Data Mining und Analysen durchzuführen.
• Algorithmen für Data Mining Microsoft anwenden.
• Konzepte des Data Mining in Excel verstehen.

Ziel des Kurses ist es, die Teilnehmer in die Lage zu versetzen, die Arbeit mit der Sprache SQL in der Datenbank Oracle zur Datenextraktion auf mittlerem Niveau zu beherrschen.

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.

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

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.

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.

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 .

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.

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.

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.

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 ist eine von MathWorks entwickelte numerische Berechnungsumgebung und Programmiersprache.

In dieser von einem Ausbilder geleiteten Live-Schulung lernen die Teilnehmer, wie man ein Data Vault. Am Ende dieser Schulung werden die Teilnehmer in der Lage sein:

• Verstehen Sie die Architektur und die Designkonzepte hinter Data Vault 2.0 und seine Interaktion mit Big Data, NoSQL und AI.
• Data Vaulting-Techniken nutzen, um Auditing, Tracing und Inspektion von historischen Daten in einem Data Warehouse zu ermöglichen.
• Entwickeln eines konsistenten und wiederholbaren ETL-Prozesses (Extrahieren, Transformieren, Laden).
• Hochskalierbare und wiederholbare Data Warehouses aufbauen und einsetzen.

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

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

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

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.

Der Schulungskurs "Analytics Platform KNIME" bietet einen umfassenden Überblick über diese kostenlose Datenanalyseplattform. Das Programm umfasst eine Einführung in die Datenverarbeitung und -analyse, die Installation und Konfiguration KNIME, die Erstellung von Workflows, Geschäftsmodellierungsmethoden und Datenmodellierung. Der Kurs behandelt auch fortgeschrittene Datenanalysewerkzeuge, Import- und Export-Workflows, Toolintegration, ETL-Prozesse, Data Mining, Visualisierung, Erweiterungen und Integrationen mit Tools wie R, Java, Python, Gephi, Neo4j. Abschließend wird auf die Berichterstattung, die Integration mit BIRT und KNIME WebPortal eingegangen.

Diese Live-Schulung unter Anleitung (online oder vor Ort) richtet sich an Datenanalysten, die mit R in SAS für Clusteranalysen programmieren möchten. Am Ende dieser Schulung werden die Teilnehmer in der Lage sein:

• Nutzen Sie die Clusteranalyse für die Datengewinnung
• Beherrschen Sie die R-Syntax für Clustering-Lösungen.
• Hierarchisches und nicht-hierarchisches Clustering implementieren.
• Datengestützte Entscheidungen treffen, um die Geschäftsabläufe zu verbessern.

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

• Der Kurs beginnt mit einem Überblick über die am häufigsten verwendeten Techniken für das Process Mining. Wir diskutieren die verschiedenen Algorithmen und Werkzeuge zur Prozesserkennung, die zum Erkennen und Modellieren von Prozessen auf der Basis von Ereignisrohdaten verwendet werden. Mit dem ProM-Open-Source-Framework werden reale Fallstudien untersucht und Datensätze analysiert.