Knowledge Discovery in Databases (KDD) Schulungen in Dresden
Online- oder vor Ort durchgeführte, von Lehrern geleitete Live-Schulungen zur Wissensentdeckung in Datenbanken (KDD) veranschaulichen durch interaktive praktische Übungen die mit KDD verbundenen Prozesse und wie diese Prozesse implementiert werden. Die KDD-Schulung ist als „Online-Live-Schulung“ oder „Vor-Ort-Live-Schulung“ verfügbar. Das Online-Live-Training (auch „Remote-Live-Training“ genannt) wird über einen interaktiven Remote-Desktop durchgeführt. Vor-Ort-Live-Schulungen können vor Ort beim Kunden in Dresden oder in den NobleProg-Schulungszentren in Dresden durchgeführt werden. NobleProg – Ihr lokaler Schulungsanbieter
Unsere Schulungsräumlichkeiten befinden sich in der Weißeritzst...
Überblick
Unsere Schulungsräumlichkeiten befinden sich in der Weißeritzstrasse 30 in Dresden. Unsere großzügigen Schulungsräume befinden sich direkt westlich der Dresdener Altstadt und bieten optimale Trainingsbedingungen für Ihre Bedürfnisse.
Anfahrt
Die NobleProg-Schulungsräumlichkeiten liegen verkehrsgünstig nahe der Tram-Haltestelle Kongresszentrum und auch die Autobahn A17 ist gut erreichbar.
Parkplätze
Das Parkhaus Mitte, direkt um die Ecke, bietet bewachte Parkflächen.
Lokale Infrastruktur
Fussläufig erreichbar ist das Leonardo Hotel Dresden Altstadt, weitere Hotels und eine vielzahl an Restaurants finden sich ebenfalls in der Nähe.
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.