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 Deutschland oder in NobleProg Corporate Trainingszentren in Deutschland Remote-Live-Training wird über einen interaktiven Remote-Desktop durchgeführt NobleProg Ihr lokaler Trainingsanbieter.
Erfahrungsberichte
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Bereich des Materials
Maciej Jonczyk
Kurs: From Data to Decision with Big Data and Predictive Analytics
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Systematisierung von Wissen im Bereich ML
Orange Polska
Kurs: From Data to Decision with Big Data and Predictive Analytics
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Viele Probleme, die nach dem Training erforscht werden können
Klaudia Kłębek
Kurs: Data Mining with R
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Der Trainer war so sachkundig und schloss Bereiche ein, an denen ich interessiert war.
Mohamed Salama
Kurs: Data Mining & Machine Learning with R
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Sehr auf die Bedürfnisse zugeschnitten.
Yashan Wang
Kurs: Data Mining with R
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Ich mag die Übungen gemacht.
Nour Assaf
Kurs: Data Mining and Analysis
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Die praktische Übung und die Fähigkeit des Trainers, komplexe Themen in einfachen Worten zu erklären.
youssef chamoun
Kurs: Data Mining and Analysis
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Die gegebenen Informationen waren interessant und der beste Teil war gegen Ende, als wir mit Daten von Durex versorgt wurden und an Daten arbeiteten, mit denen wir vertraut sind, und Operationen ausführen, um Ergebnisse zu erzielen.
Jessica Chaar
Kurs: Data Mining and Analysis
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Ich dachte, dass die Information interessant ist.
Allison May
Kurs: Data Visualization
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Ich habe es sehr geschätzt, dass Jeff Daten und Beispiele verwendet hat, die auf Bildungsdaten anwendbar waren. Er hat es interessant und interaktiv gemacht.
Carol Wells Bazzichi
Kurs: Data Visualization
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Über alle Diagrammtypen und deren Verwendung erfahren. Den Wert von Unordnung lernen. Erlernen der Methoden zum Anzeigen von Zeitdaten.
Susan Williams
Kurs: Data Visualization
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Trainer war begeistert.
Diane Lucas
Kurs: Data Visualization
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Ich mochte den Inhalt / Instructor wirklich.
Craig Roberson
Kurs: Data Visualization
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Ich bin ein praktischer Lerner und das war etwas, was er sehr oft gemacht hat.
Lisa Comfort
Kurs: Data Visualization
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Ich mochte die Beispiele.
Peter Coleman
Kurs: Data Visualization
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Ich habe generell von den Beispielen profitiert.
Peter Coleman
Kurs: Data Visualization
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Ich genoss die guten realen Beispiele, Berichte von vorhandenen Berichten.
Ronald Parrish
Kurs: Data Visualization
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Beispielübungen: Praktisches Teilen der Arbeitserfahrung
澳新银行
Kurs: Data Vault: Building a Scalable Data Warehouse
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Der Lehrer verfügt über umfassende Kenntnisse des Data Warehouse.
澳新银行
Kurs: Data Vault: Building a Scalable Data Warehouse
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Der Lehrer erklärte ausführlich und diskutierte die Atmosphäre
澳新银行
Kurs: Data Vault: Building a Scalable Data Warehouse
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Das Beispiel und das Schulungsmaterial waren ausreichend und machten es leicht zu verstehen, was Sie tun.
Teboho Makenete
Kurs: Data Science for Big Data Analytics
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Richard's Trainingsstil hielt es interessant, die Beispiele aus der realen Welt halfen, die Konzepte nach Hause zu bringen.
Jamie Martin-Royle - NBrown Group
Kurs: From Data to Decision with Big Data and Predictive Analytics
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Der Inhalt, wie ich es sehr interessant fand und denke, dass es mir in meinem letzten Jahr an der Universität helfen würde.
Krishan Mistry - NBrown Group
Kurs: From Data to Decision with Big Data and Predictive Analytics
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Praktische Anwendung, helfen viele verschiedene Zweifel zu erklären
SGB-Bank S.A.
Kurs: Data Vault: Building a Scalable Data Warehouse
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Ich habe wirklich das Beste genossen.
Halil polat - Amazon Development Center Poland Sp. z o.o.
Kurs: Data Mining and Analysis
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Der Trainer konzentrierte sich auf die zentralen Themen.
Amazon Development Center Poland Sp. z o.o.
Kurs: Data Mining and Analysis
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Fachwissen und riesiges Wissen des Trainers.
Amazon Development Center Poland Sp. z o.o.
Kurs: Data Mining and Analysis
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Ich profitierte von der Anleitung und dem Austausch von Lebensbeispielen + die Beantwortung aller Fragen.
Marta Melloch - Amazon Development Center Poland Sp. z o.o.
Kurs: Data Mining and Analysis
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Ich habe es wirklich genossen, neue und interessante Dinge zu lernen.
SIVECO Romania SA
Kurs: Data Mining
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Ich profitierte von den guten Beispielen und der Möglichkeit, mitzumachen.
Environmental and Climate Change Canada
Kurs: Foundation R
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Ich habe die vorbeigebletzten Übungen wirklich genossen.
Yunfa Zhu - Environmental and Climate Change Canada
Wenn Sie versuchen, aus den Daten, auf die Sie zugreifen können, einen Sinn zu machen oder unstrukturierte Daten zu analysieren, die im Internet verfügbar sind (wie Twitter, Linked In, etc ...), ist dieser Kurs genau das Richtige für Sie.
Es richtet sich vor allem an Entscheidungsträger und Personen, die wählen müssen, welche Daten gesammelt werden sollten und welche analysiert werden sollten.
Es richtet sich nicht an Personen, die die Lösung konfigurieren, sondern die Menschen werden von dem Gesamtbild profitieren.
Liefermodus
Während des Kurses werden den Delegierten Arbeitsbeispiele von meist Open-Source-Technologien präsentiert.
Auf kurze Vorträge folgen Präsentation und einfache Übungen der Teilnehmer
Inhalt und verwendete Software
Die gesamte Software wird jedes Mal aktualisiert, wenn der Kurs ausgeführt wird, damit wir die neuesten Versionen überprüfen können.
Es umfasst den Prozess vom Erhalten, Formatieren, Verarbeiten und Analysieren der Daten bis zum Erklären, wie der Entscheidungsprozess mit maschinellem Lernen automatisiert werden kann.
Knowledge Discovery in Datenbanken (KDD) ist der Prozess der Entdeckung nützlichen Wissens aus einer Sammlung von Daten Reallife-Anwendungen für diese Data Mining-Technik umfassen Marketing, Betrugserkennung, Telekommunikation und Fertigung In diesem Kurs stellen wir die Prozesse vor, die an KDD beteiligt sind, und führen eine Reihe von Übungen durch, um die Implementierung dieser Prozesse zu üben Publikum Datenanalytiker oder jeder, der lernen möchte, Daten zu interpretieren, um Probleme zu lösen Format des Kurses Nach einer theoretischen Diskussion über KDD wird der Instruktor Fallbeispiele vorstellen, die die Anwendung von KDD zur Lösung eines Problems erfordern Die Teilnehmer bereiten Musterdatensätze vor, wählen sie aus und bereinigen sie und nutzen ihr Vorwissen über die Daten, um auf der Grundlage der Ergebnisse ihrer Beobachtungen Lösungen vorzuschlagen .
R ist eine Open Source-freie Programmiersprache für statistische Berechnungen, Datenanalyse und Grafik R wird von einer wachsenden Zahl von Managern und Datenanalysten in Unternehmen und Hochschulen genutzt R hat auch Anhänger unter Statistikern, Ingenieuren und Wissenschaftlern gefunden, ohne Programmierkenntnisse, die es leicht zu benutzen finden Seine Popularität ist auf die zunehmende Verwendung von Data Mining für verschiedene Ziele wie festgesetzte Anzeigenpreise zurückzuführen, neue Medikamente schneller zu finden oder Finanzmodelle zu verfeinern R verfügt über eine Vielzahl von Paketen für das Data Mining .
Process Mining oder Automated Business Process Discovery (ABPD) ist eine Technik, die Algorithmen für Ereignisprotokolle zur Analyse von Geschäftsprozessen anwendet Process Mining geht über 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 den Prozessabbau Wir diskutieren die verschiedenen Algorithmen und Werkzeuge zur Prozesssuche, die zum Erkennen und Modellieren von Prozessen auf Basis von Ereignisrohdaten verwendet werden Reallife-Fallstudien werden untersucht und Datensätze werden mit dem ProM-Opensource-Framework analysiert Publikum Data Science-Profis Jeder, der Prozessmodellierung und Data Mining verstehen und anwenden möchte .
Pentaho Data Integration ist ein Open Source-Datenintegrationstool zur Definition von Jobs und Datentransformationen In diesem instruierten Live-Training lernen die Teilnehmer, wie sie die leistungsstarken ETL-Funktionen und die umfangreiche GUI von Pentaho Data Integration nutzen können, um den gesamten Lebenszyklus von Big Data zu verwalten und den Wert von Daten für das Unternehmen zu maximieren Am Ende dieses Trainings werden die Teilnehmer in der Lage sein: Erstellen, zeigen Sie eine Vorschau an und führen Sie grundlegende Datenumwandlungen mit Schritten und Hops aus Konfigurieren und sichern Sie das Pentaho Enterprise Repository Nutzen Sie unterschiedliche Datenquellen und generieren Sie eine einheitliche Version der Wahrheit in einem analytikbereiten Format Bereitstellung von Ergebnissen für Drittanwendungen zur weiteren Verarbeitung Publikum Daten Analyst ETL-Entwickler Format des Kurses Teilvorlesung, Teildiskussion, Übungen und schwere Handsonsübungen .
Pentaho Open Source Die BI Suite Edition (CE) ist ein Business-Intelligence-Paket, das Datenintegration, Berichterstellung, Dashboards und Ladefunktionen bietet In diesem instruierten Live-Training lernen die Teilnehmer, wie sie die Funktionen der Open Source BI Suite Community Edition (CE) von Pentaho maximieren können Am Ende dieses Trainings werden die Teilnehmer in der Lage sein: Installieren und Konfigurieren von Pentaho Open Source BI Suite Community Edition (CE) Verstehen Sie die Grundlagen der Pentaho CE-Tools und ihrer Funktionen Erstellen Sie Berichte mit Pentaho CE Integrieren Sie Daten von Drittanbietern in Pentaho CE Arbeiten Sie mit Big Data und Analytics in Pentaho CE Publikum Programmierer BI-Entwickler Format des Kurses Teilvorlesung, Teildiskussion, Übungen und schwere Handsonsübungen Hinweis Um ein maßgeschneidertes Training für diesen Kurs anzufordern, kontaktieren Sie uns bitte, um zu vereinbaren .
Ziel des Kurses ist es, den Teilnehmern die Möglichkeit zu geben, mit der SQL-Sprache in der Oracle-Datenbank zur Datenextraktion auf mittlerer Ebene zu arbeiten.
MonetDB ist eine Open-Source-Datenbank, die den Columnstore-Technologieansatz vorangebracht hat In diesem instruierten Live-Training lernen die Teilnehmer, wie sie MonetDB nutzen und den größtmöglichen Nutzen daraus ziehen können Am Ende dieses Trainings werden die Teilnehmer in der Lage sein: Verstehen Sie MonetDB und seine Funktionen Installieren und starten Sie mit MonetDB Erforschen und führen Sie verschiedene Funktionen und Aufgaben in MonetDB aus Beschleunigen Sie die Bereitstellung Ihres Projekts, indem Sie die MonetDB-Funktionen maximieren Publikum Entwickler Technische Experten Format des Kurses Teilvorlesung, Teildiskussion, Übungen und schwere Handsonsübungen .
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 .
Big Data sind Datensätze, die so umfangreich und komplex sind, dass herkömmliche Datenverarbeitungsanwendungssoftware nicht ausreicht, um mit ihnen umzugehen Big Data Herausforderungen umfassen Datenerfassung, Datenspeicherung, Datenanalyse, Suche, Freigabe, Übertragung, Visualisierung, Abfrage, Aktualisierung und Datenschutz .
R ist eine Open Source-freie Programmiersprache für statistische Berechnungen, Datenanalyse und Grafik R wird von einer wachsenden Zahl von Managern und Datenanalysten in Unternehmen und Hochschulen genutzt R verfügt über eine Vielzahl von Paketen für das Data Mining .
Dieser Kurs richtet sich an Ingenieure und Entscheidungsträger, die im Bereich Data Mining und Knowledge-Discovery tätig sind Sie lernen, wie Sie effektive Plots erstellen und Ihre Daten so darstellen und darstellen können, dass sie die Entscheidungsträger ansprechen und ihnen helfen, verborgene Informationen zu verstehen .
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 .
R ist eine Open-Source-freie Programmiersprache für statistische Berechnungen, Datenanalyse und Grafik. R wird von einer wachsenden Zahl von Managern und Datenanalysten in Unternehmen und Hochschulen genutzt. R verfügt über eine Vielzahl von Paketen für das Data Mining.
Dieses von Lehrern geleitete Live-Training (vor Ort oder Remote) richtet sich an Datenanalysten und Datenwissenschaftler, die mit Python fortschrittlichere Datenanalysetechniken für das Data Mining implementieren wollen.
Am Ende dieses Trainings können die Teilnehmer:
- Verstehen Sie wichtige Bereiche des Data Mining, einschließlich des Verbandsregisterbergbaus, der Analyse der Textstimmung, der automatischen Textzusammenfassung und der Erkennung von Daten. - verschiedene Strategien zur Lösung von Problemen im Data Mining in der realen Welt zu vergleichen und umzusetzen. - Verstehen und interpretieren.
Format der
- interaktiven Vortrag und Diskussion . - Viele Übungen und Übungen . - Hands-on-Umsetzung in einem Live-Labor-Umfeld .
- Um ein maßgeschneidertes Training für diesen Kurs anzufordern, kontaktieren Sie uns bitte, um zu arrangieren.
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