Schița de curs

Introducere

  • Exploatarea datelor ca pas de analiză a procesului KDD („Descoperirea cunoștințelor în Databases”)
  • Subdomeniul informaticii
  • Descoperirea tiparelor în seturi mari de date

Sursele metodelor

  • Inteligenţă artificială
  • Învățare automată
  • Statistics
  • Database sisteme

Ce este implicat?

  • Database și aspecte legate de managementul datelor
  • Preprocesarea datelor
  • Considerații de model și inferență
  • Măsuri de interes
  • Considerații de complexitate
  • Post-procesarea structurilor descoperite
  • Vizualizarea
  • Actualizare online

Principalele sarcini de extragere a datelor

  • Analiza automată sau semi-automată a unor cantități mari de date
  • Extragerea modelelor interesante necunoscute anterior
    • grupuri de înregistrări de date (analiza cluster)
    • înregistrări neobișnuite (detecția anomaliilor)
    • dependențe (minarea regulilor de asociere)

Exploatarea datelor

  • Detectarea anomaliilor (detecție anormal/modificare/abatere)
  • Învățarea regulilor de asociere (modelarea dependenței)
  • Clustering
  • Clasificare
  • Regresia
  • Rezumat

Utilizare și aplicații

  • Pericol capabil
  • Analiza comportamentală
  • Business analitice
  • Proces standard încrucișat pentru Data Mining
  • Analiza clienților
  • Exploatarea datelor în agricultură
  • Exploatarea datelor în meteorologie
  • Exploatarea datelor educaționale
  • Agruparea genetică umană
  • Atacul de inferență
  • Java Data Mining
  • Inteligență open-source
  • Analiza traseului (calculator)
  • ReactIntelligence în afaceri

Dragaj de date, pescuit de date, snooping de date

Cerințe

Cunoștințe corecte despre structurile de date relaționale, SQL

  21 ore
 

Numărul de participanți


Dată început

Dată sfârșit


Dates are subject to availability and take place between 09:30 and 16:30.
Open Training Courses require 5+ participants.

Mărturii (9)

Cursuri înrudite

Categorii înrudite