Knowledge Discovery in Databases (KDD) Schulungen in Leipzig
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 Leipzig oder in den NobleProg-Schulungszentren in Leipzig durchgeführt werden. NobleProg – Ihr lokaler Schulungsanbieter
Unsere Schulungsräumlichkeiten befinden sich in der Arthur-Hoffmann-S...
Überblick
Unsere Schulungsräumlichkeiten befinden sich in der Arthur-Hoffmann-Strasse in Leipzig. Unsere großzügigen Schulungsräume sind zentral gelegen, nahe der Universität, und bieten optimale Trainingsbedingungen für Ihre Bedürfnisse.
Anfahrt
Die NobleProg-Schulungsräumlichkeiten liegen verkehrsgünstig nahe der S-Bahnstation Bayerischer Bahnhof. Im Norden erreichtman die Autobahn A41, im Süden die A38.
Parkplätze
Rund um unsere Schulungsräume finden Sie zahlreiche Parkplätze.
Lokale Infrastruktur
In der Nähe der Schulungsräume finden Sie zahlreiche Hotels und Restaurants.
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.