Cursuri de pregatire Data Mining cu R

Public

Dacă încercați să înțelegeți din datele pe care aveți acces la sau doriți să analizați datele nestructurate disponibile pe net (cum ar fi Twitter, Linked in, etc ...), acest curs este pentru dvs.

Se adresează în special factorilor de decizie și persoanelor care au nevoie să aleagă ce date merită să fie colectate și ce merită analizat.

Nu este destinat persoanelor care configurează soluția, dar acești oameni vor beneficia de imaginea de ansamblu.

Modul de livrare

În timpul cursului, delegații vor fi prezentați cu exemple de lucru ale tehnologiilor cu sursă în mare parte.

Prelegerile scurte vor fi urmate de prezentări și de exerciții simple de către participanți

Conținutul și software-ul folosit

Tot software-ul folosit este actualizat de fiecare dată când cursul este rulat, așa că verificăm cele mai noi versiuni posibile.

Acesta acoperă procesul de obținere, formatare, prelucrare și analiză a datelor, pentru a explica modul de automatizare a procesului de luare a deciziilor cu învățarea în mașină.

Obiectiv:

Delegații vor fi capabili să analizeze seturi mari de date, să extragă tipare, să aleagă variabila potrivită care influențează rezultatele, astfel încât să fie prognozat un nou model cu rezultate predictive.

Cursul poate fi furnizat cu orice unelte, inclusiv software gratuit și aplicații gratuite de exploatare a datelor cu sursă deschisă

Acest training live, condus de un instruire (în mod online sau presencial), este destinat analiștilor și științificilor ai datelor care doresc să implementeze tehnici avansate de analiză a datelor pentru minarea datelor folosind Python.

La sfârșitul acestui training, participanții vor putea:

• Să înțeleagă domeniile importante ale minării datelor, inclusiv minarea regulilor de asociere, analiza sentimentului textului, sumarizarea automată a textelor și detectarea anomalii în date.
• Să compare și să implementeze diverse strategii pentru rezolvarea problemelor reale ale minării datelor.
• Să înțeleagă și interpreteze rezultatele. 

Formatul Cursului

• Predare interactivă și discuție.
• Multe exerciții și practică.
• Implementare manuală într-un mediu de laborator live.

Opțiuni pentru Personalizarea Cursului

• Pentru a solicita un training personalizat pentru acest curs, vă rugăm să ne contactați pentru a organiza.

În cadrul acestui curs de formare live, condus de un instructor, în România, participanții vor învăța cum să construiască un Data Vault.

Până la sfârșitul acestei instruiri, participanții vor fi capabili să:

• Înțeleagă arhitectura și conceptele de proiectare din spatele Data Vault 2.0 și interacțiunea sa cu Big Data, NoSQL și AI.
• Să utilizeze tehnici de arhivare a datelor pentru a permite auditarea, urmărirea și inspectarea datelor istorice într-un depozit de date.
• Dezvoltarea unui proces ETL (extragere, transformare, încărcare) coerent și repetabil.
• Construiți și implementați depozite foarte scalabile și repetabile.

Acest curs este destinat inginerilor și factorilor de decizie care lucrează în domeniul exploatării datelor și în cunoașterea cunoștințelor.

Veți învăța cum să creați parcele și modalități eficiente de prezentare și reprezentare a datelor într-un mod care să apeleze la factorii de decizie și să îi ajute să înțeleagă informațiile ascunse.

R este un limbaj de programare open-source gratuit pentru calcul statistic, analiză de date și grafică. R este utilizat de un număr tot mai mare de manageri și analiști de date din cadrul corporațiilor și mediului academic. R are o mare varietate de pachete pentru extragerea datelor.

Datele mari sunt seturi de date atât de voluminoase și complexe încât softurile tradiționale de aplicații de prelucrare a datelor nu sunt adecvate pentru a le trata. Provocările de date mari includ captarea datelor, stocarea datelor, analiza datelor, căutarea, partajarea, transferul, vizualizarea, interogarea, actualizarea și confidențialitatea informațiilor.

Acest training live și guițit de un instruire în România (online sau pe local) este destinat profesionistilor cu cunoștințe de bază care doresc să masteze fundamentele limbajului R și cum să lucreze cu date.

La sfârșitul acestui training, participantii vor putea:

• Să înțeleagă mediul de programare R și interfața RStudio.
• Să importe, manipuleze și exploreze seturi de date folosind comenzi și pachetele R.
• Să efectueze analize statistice de bază și să rezumeze datele.
• Să genereze vizualizări folosind atât R-ul de bază, cât și ggplot2.
• Să gestioneze spațiile de lucru, scripturile și pachetele eficient.

Platforma KNIME Analytics este o opțiune principală a sursei deschise pentru inovația bazată pe date, ajutându-vă să descoperiți potențialul ascuns în datele dvs., pentru a avea perspective noi sau pentru a prezice noi viitoruri. Cu peste 1000 de module, sute de exemple gata de rulare, o gamă cuprinzătoare de instrumente integrate și cea mai largă alegere de algoritmi avansați disponibili, KNIME Analytics Platform este caseta de instrumente perfectă pentru orice om de știință de date și analist de afaceri.

Acest curs pentru Platforma KNIME Analytics este o oportunitate ideală pentru începători, utilizatori avansați și experți KNIME pentru a fi introduse în KNIME , pentru a învăța cum să-l folosească mai eficient și cum să creeze rapoarte clare și complete bazate pe fluxuri de lucru KNIME

Obiectivul cursului este de a permite participantilor să dobândească o mastalia în lucru cu limbajul SQL în baza de date Oracle pentru extragerea datelor la nivel intermediar.

Process mining, sau Automated Business Process Discovery (ABPD), este o tehnică care aplică algoritmi la jurnalele de evenimente în scopul analizării proceselor de afaceri. Process mining merge dincolo de stocarea și analiza datelor; face legătura între date și procese și oferă o perspectivă asupra tendințelor și modelelor care afectează eficiența proceselor.

Formatul cursului

• Cursul începe cu o prezentare generală a celor mai frecvent utilizate tehnici pentru explorarea proceselor. Se discută despre diverșii algoritmi de descoperire a proceselor și instrumentele utilizate pentru descoperirea și modelarea proceselor pe baza datelor brute ale evenimentelor. Sunt examinate studii de caz din viața reală și sunt analizate seturi de date utilizând cadrul open-source ProM.

R este un limbaj de programare liber-sursă pentru calculul statistic, analiza datelor și grafica. R este utilizat de un număr tot mai mare de manageri și analiști de date din cadrul corporațiilor și al mediului academic. R a găsit, de asemenea, adepți printre statisticienii, inginerii și oamenii de știință, fără abilități de programare pe calculator, care le găsesc ușor de folosit. Popularitatea sa se datorează utilizării din ce în ce mai mari a activităților de exploatare a datelor pentru diverse scopuri, cum ar fi stabilirea prețurilor anunțurilor, găsirea de noi medicamente mai rapid sau ajustarea modelelor financiare. R are o mare varietate de pachete de date mining.

Goal:

Învățarea de a lucra cu SPSS la nivel de independență

Destinatarii:

Analiști, cercetători, oameni de știință, studenți și toți cei care doresc să dobândească capacitatea de a utiliza pachetul SPSS și să învețe tehnici populare de data mining.

Pubică

Format al cursului

La sfârșitul acestei antrenamente, participanții vor fi capabili să:

În acest antrenament guiț de instructor, participanții vor învăța cum să manipuleze și să vizualizeze datele folosind instrumentele incluse în Tidyverse.

Tidyverse este o colecție de pachete R versatili pentru curățarea, procesarea, modelizarea și vizualizarea datelor. Unele dintre pachetele incluse sunt: ggplot2, dplyr, tidyr, readr, purrr, și tibble.

• Începători la limbajul R
• Începători la analiza datelor și vizualizarea datelor

• Parțial prelecuire, parțial discuție, exerciții și antrenament intens practic

• Să realizeze analize de date și să creeze vizualizări atragatoare
• Să tragă concluzii utile din diverse seturi de date ale datelor de exemplu
• Să filtreze, sorteze și să rezume date pentru a răspunde la întrebări exploratorii
• Să transforme datele procesate în grafice informative de linie, diagrame cu bare, histograme
• Să importe și filtreze date din diverse surse de date, inclusiv Excel, CSV, și fișiere SPSS