Онлайн обучение по Data Mining в България

Това водено от инструктор обучение на живо в България (онлайн или на място) е насочено към начинаещи до анализатори на данни на средно ниво и специалисти по данни, които желаят да използват Weka за изпълнение на задачи за извличане на данни. До края на това обучение участниците ще могат:

• Инсталирайте и конфигурирайте Weka.
• Разберете Weka средата и работната маса.
• Изпълнявайте задачи за извличане на данни с помощта на Weka.

Това водено от инструктор обучение на живо в България (онлайн или на място) е насочено към анализатори на данни или всеки, който желае да използва SPSS Modeler за извършване на дейности по извличане на данни. До края на това обучение участниците ще могат:

• Разберете основите на извличането на данни.
• Научете как да импортирате и оценявате качеството на данните с Modeler.
• Разработвайте, внедрявайте и оценявайте ефективно модели на данни.

Това водено от инструктор обучение на живо в България (онлайн или на място) е насочено към специалисти по данни, които желаят да използват Excel за извличане на данни.

• До края на това обучение участниците ще могат:
• Изследвайте данни с Excel, за да извършвате извличане и анализ на данни.
• Използвайте Microsoft алгоритми за извличане на данни.
• Разберете концепциите в извличането на данни в Excel.

Целта на курса е да даде възможност на участниците да овладеят как да работят с SQL език в Oracle база данни за извличане на данни на средно ниво.

Това водено от инструктор обучение на живо в България (онлайн или на място) е насочено към анализатори на данни, които желаят да програмират с R в SAS за клъстерен анализ. До края на това обучение участниците ще могат:

• Използвайте клъстерен анализ за извличане на данни
• Master R синтаксис за клъстерни решения.
• Прилагане на йерархично и нейерархично групиране.
• Вземете управлявани от данни решения, за да помогнете за подобряване на бизнес операциите.

Публика Ако се опитвате да разберете смисъла на данните, до които имате достъп, или искате да анализирате неструктурирани данни, налични в мрежата (като Twitter, Linked in и т.н.), този курс е за вас. Той е насочен най-вече към вземащите решения и хората, които трябва да изберат кои данни си струва да се събират и кои да се анализират. Не е насочен към хората, които конфигурират решението, но тези хора ще се възползват от общата картина. Режим на доставка По време на курса на делегатите ще бъдат представени работещи примери за предимно технологии с отворен код. Кратки лекции ще бъдат последвани от презентации и прости упражнения от участниците Използвано съдържание и софтуер Целият използван софтуер се актуализира при всяко провеждане на курса, така че проверяваме възможно най-новите версии. Той обхваща процеса от получаване, форматиране, обработка и анализ на данните, за да обясни как да автоматизирате процеса на вземане на решения с машинно обучение.

Обективен: Делегатите могат да анализират големи набори от данни, да извличат модели, да избират правилната променлива, влияеща върху резултатите, така че да се прогнозира нов модел с прогнозни резултати.

Курсът може да бъде предоставен с всякакви инструменти, включително безплатен софтуер и приложения за извличане на данни с отворен код

Това водено от инструктор обучение на живо (онлайн или на място) е насочено към анализатори на данни и учени по данни, които желаят да приложат по-усъвършенствани техники за анализ на данни за извличане на данни с помощта на Python. До края на това обучение участниците ще могат:

• Да разберат важни области на анализа на данни, включително анализ на асоциативни правила, анализ на настроения в текст, автоматично обобщаване на текст и откриване на аномалии в данните.
• Да сравнят и приложат различни стратегии за решаване на реални проблеми в анализа на данни.
• Да разбират и интерпретират резултатите. 

Формат на курса

• Интерактивна лекция и дискусия.
• Много упражнения и практика.
• Практическа реализация в среда на живо-лаборатория.

Опции за персонализиране на курса

• За да заявите персонализирано обучение по този курс, моля, свържете се с нас, за да го организираме.

R е безплатен език за програмиране с отворен код за статистически изчисления, анализ на данни и графики. R се използва от нарастващ брой мениджъри и анализатори на данни в корпорации и академични среди. R има голямо разнообразие от пакети за извличане на данни.

В това водено от инструктор обучение на живо в България участниците ще се научат как да изградят Data Vault. До края на това обучение участниците ще могат:

• Разберете концепциите за архитектурата и дизайна зад Data Vault 2.0 и взаимодействието му с Big Data, NoSQL и AI.
• Използвайте техники за съхранение на данни, за да активирате одит, проследяване и проверка на исторически данни в хранилище за данни.
• Разработете последователен и повторяем ETL (извличане, трансформиране, зареждане) процес.
• Изграждайте и внедрявайте силно мащабируеми и повтарящи се складове.

Този курс е предназначен за инженери и лица, вземащи решения, работещи в извличането на данни и откриването на знания. Ще научите как да създавате ефективни графики и начини за представяне и представяне на вашите данни по начин, който да се хареса на вземащите решения и да им помогне да разберат скритата информация.

R е безплатен език за програмиране с отворен код за статистически изчисления, анализ на данни и графики. R се използва от нарастващ брой мениджъри и анализатори на данни в корпорации и академични среди. R има голямо разнообразие от пакети за извличане на данни.

Големите данни са набори от данни, които са толкова обемни и сложни, че традиционният приложен софтуер за обработка на данни е неадекватен да се справи с тях. Предизвикателствата с големи данни включват улавяне на данни, съхранение на данни, анализ на данни, търсене, споделяне, трансфер, визуализация, заявки, актуализиране и поверителност на информацията.

Този инструкторски воден живо тренинг в България (онлайн или офлайн) е насочен към началници, които искат да разберат основите на R и как да работят с данни.Крайа на този тренинг участниките ще могат да:

• Понимаят околната среда за програмиране в R и интерфейса на RStudio.
• Импортират, манипулират и изследват множества данни с командите и пакетите на R.
• Провеждат основен статистически анализ и сумиране на данни.
• Генерират визуализации, като използват както базовата част от R, така и ggplot2.
• Ефективно управляват работните пространства, скриптовете и пакетите.

KNIME Analytics Platform е водеща опция с отворен код за иновации, управлявани от данни, която ви помага да откриете потенциала, скрит във вашите данни, да копаете за свежи прозрения или да предсказвате ново бъдеще. С повече от 1000 модула, стотици готови за изпълнение примери, изчерпателна гама от интегрирани инструменти и най-широкия наличен избор от усъвършенствани алгоритми, KNIME Analytics Platform е перфектната кутия с инструменти за всеки учен по данни и бизнес анализатор. Този курс за KNIME Analytics Platform е идеална възможност за начинаещи, напреднали потребители и KNIME експерти да се запознаят с KNIME, да научат как да я използват по-ефективно и как да създават ясни, изчерпателни отчети, базирани на [ 0] работни потоци

Обучението „Платформа за анализ KNIME“ предлага изчерпателен преглед на тази безплатна платформа за анализ на данни. Програмата включва въведение в обработката и анализа на данни, инсталиране и конфигуриране KNIME, изграждане на работен процес, методология за създаване на бизнес модели и моделиране на данни. Курсът също така обхваща усъвършенствани инструменти за анализ на данни, импортиране и експортиране на работни процеси, интегриране на инструменти, ETL процеси, извличане на данни, визуализация, разширения и интеграции с инструменти като R, Java, Python, Gephi, Neo4j. Заключението включва преглед на отчитането, интеграцията с BIRT и KNIME WebPortal.

R е безплатен език за програмиране с отворен код за статистически изчисления, анализ на данни и графики. R се използва от нарастващ брой мениджъри и анализатори на данни в корпорации и академични среди. R също намери последователи сред статистици, инженери и учени без умения за компютърно програмиране, които го намират за лесен за използване. Популярността му се дължи на нарастващото използване на извличане на данни за различни цели като определяне на рекламни цени, по-бързо намиране на нови лекарства или фина настройка на финансовите модели. R има голямо разнообразие от пакети за извличане на данни.

Goал: Научаване за работа със SPSS на ниво независимост Адресатите: Анализатори, изследователи, учени, студенти и всички, които искат да придобият способността да използват пакета SPSS и да научат популярни техники за извличане на данни.

Извличането на процеси, или Automated Business Process Discovery (ABPD), е техника, която прилага алгоритми към регистрационните файлове на събития с цел анализиране на бизнес процеси. Извличането на процеси надхвърля съхранението и анализа на данни; той свързва данните с процесите и предоставя представа за тенденциите и моделите, които влияят на ефективността на процеса. Формат на курса

• Курсът започва с преглед на най-често използваните техники за копаене на процеси. Обсъждаме различните алгоритми и инструменти за откриване на процеси, използвани за откриване и моделиране на процеси въз основа на необработени данни за събития. Проучват се казуси от реалния живот и се анализират набори от данни с помощта на рамката с отворен код ProM.