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.
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Erfahrungsberichte
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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Die Kapazität des Werkzeugs
Gerardo Avila - Reckitt Benckizer
Kurs: KNIME Analytics Platform for BI
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Neues Werkzeug erlernen
MARIA ELENA DOMINGUEZ ESCUDERO - Reckitt Benckizer
Kurs: KNIME Analytics Platform for BI
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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
Kurs: Foundation R
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Der Trainer war sehr besorgt über das individuelle Verständnis.
Muhammad Surajo Sanusi - Birmingham City University
Kurs: Foundation R
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Excel verlieh mir die nötige Sicherheit, um auf den gewonnenen Erkenntnissen aufzubauen.
Birmingham City University
Kurs: Foundation R
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Hintergrundwissen und Herkunft des Trainers.
Francis McGonigal - Birmingham City University
Kurs: Foundation R
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Ressourcen
Hafiz Rana - Birmingham City University
Kurs: Foundation R
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Go od Erklärungen darüber , wie wir Dinge tun
Birmingham City University
Kurs: Foundation R
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Ich bin jetzt sicherer mit dem Codieren. Ich habe es noch nie gemacht, aber jetzt verstehe ich, dass es keine Raketenwissenschaft ist und ich es tun kann, wenn es nötig ist.
Anna Yartseva - Birmingham City University
Kurs: Foundation R
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The Topic
Accenture Inc.
Kurs: Data Vault: Building a Scalable Data Warehouse
Sehr gut vermitteltes Wissen des Lehrers, keine unbeantworteten Fragen.
Karolin Papaj - Mowi Poland SA
Kurs: Data Mining and Analysis
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Intensity, Training materials and expertise, Clarity, Excellent communication with Alessandra
Marija Hornis Dmitrovic - Marija Hornis
Kurs: Data Science for Big Data Analytics
Data Mining Unterkategorien
Data Mining Kurspläne
This instructor-led, live training (onsite or remote) is aimed at data analysts who wish to program with R in SAS for cluster analysis.
By the end of this training, participants will be able to:
- Use cluster analysis for data mining
- Master R syntax for clustering solutions.
- Implement hierarchical and non-hierarchical clustering.
- Make data-driven decisions to help to improve business operations.
Format of the Course
- Interactive lecture and discussion.
- Lots of exercises and practice.
- Hands-on implementation in a live-lab environment.
Course Customization Options
- To request a customized training for this course, please contact us to arrange.
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.
In diesem von Kursleitern durchgeführten Live-Training lernen die Teilnehmer, wie sie die Funktionen der Pentaho Open Source BI Suite Community Edition (CE) maximieren können.
Am Ende dieser Schulung können die Teilnehmer:
- Installieren und Konfigurieren der Pentaho Open Source BI Suite Community Edition (CE)
- Grundlegendes zu Pentaho CE-Tools und deren 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 viel praktisches Üben
Hinweis
- Um ein individuelles Training für diesen Kurs anzufordern, kontaktieren Sie uns bitte, um dies zu arrangieren.
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
Since 2006, KNIME has been used in pharmaceutical research, it also used in other areas like CRM customer data analysis, business intelligence and financial data analysis.
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
In diesem von Lehrern geführten Live-Kurs stellen wir die mit KDD verbundenen Prozesse vor und führen eine Reihe von Übungen durch, um die Implementierung dieser Prozesse zu üben.
Publikum
- Datenanalysten oder Personen, die lernen möchten, wie Daten interpretiert werden, um Probleme zu lösen
Format des Kurses
- Nach einer theoretischen Diskussion über KDD wird der Ausbilder reale Fälle vorstellen, in denen die Anwendung von KDD zur Lösung eines Problems erforderlich ist. Die Teilnehmer werden Probendatensätze vorbereiten, auswählen und bereinigen und ihre Vorkenntnisse in Bezug auf die Daten nutzen, um basierend auf den Ergebnissen ihrer Beobachtungen Lösungen vorzuschlagen.
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.
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.
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.
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.
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.
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