SPSS Modelerのトレーニングコース

データベースにおける知識発見(KDD)は、データの収集から有用な知識を発見するプロセスです。 このデータ鉱業技術のリアルライフアプリケーションには、マーケティング、詐欺検出、通信および製造が含まれています。

このインストラクター指導、ライブコースでは、KDDに関与するプロセスを紹介し、これらのプロセスの実施を実践するために一連の練習を実施します。

観客

• データアナリストまたは問題を解決するためにデータを解釈する方法を学ぶことに興味のある人

コースの形式

• KDDの理論的な議論の後、教師は、問題を解決するためにKDDの応用を求める現実のケースを紹介します。 参加者は、サンプルデータセットを準備、選択、清掃し、データに関する事前の知識を使用して、観察の結果に基づいてソリューションを提案します。

Go ：

自立のレベルでSPSSと働くことを学ぶ

受取人：

アナリスト、研究者、科学者、学生、そしてSPSSパッケージを使用して人気のあるデータマイニング技術を習得したい人すべて。

コースは無料のオープンソースのデータマイニングソフトウェアやアプリケーションを含むあらゆるツールで提供することができます

観客

あなたがアクセスできるデータから意味を成し遂げようとしたり、ネット上で利用可能な非構造化データ（Twitter、Linked inなど）を分析したいのであれば、このコースはあなたのためです。

これは主に意思決定者や、収集する価値のあるデータと分析する価値のあるデータを選択する必要がある人を対象としています。

それはソリューションを構成する人々を対象としていません、それらの人々はしかし全体像から利益を得るでしょう。

配送モード

コース期間中、参加者には主にオープンソース技術の実用的な例が提示されます。

短い講義の後、参加者による発表と簡単な演習が行われます。

使用されているコンテンツとソフトウェア

使用されるすべてのソフトウェアはコースが実行されるたびに更新されるので、私たちは可能な限り最新のバージョンをチェックします。

機械学習を使用して意思決定プロセスを自動化する方法を説明するために、データの取得、フォーマット、処理、および分析からのプロセスについて説明します。

Rは、統計計算、データ分析、およびグラフィック用のオープンソースの無料プログラミング言語です。 Rは、企業や学界内で増え続けるマネージャやデータアナリストによって使用されています。 Rにはデータマイニング用のさまざまなパッケージがあります。

このコースの目的は、中級レベルでデータを抽出するために、 OracleデータベースでSQL言語をOracleする方法を習得できるようにすることです。

客観的：

参加者は、ビッグ データ セットを分析し、パターンを抽出し、結果に影響を与える適切な変数を選択できるため、予測結果を伴う新しいモデルが予測されます。

Rは、統計計算、データ分析、およびグラフィック用のオープンソースの無料プログラミング言語です。 Rは、企業や学界内で増え続けるマネージャやデータアナリストによって使用されています。 Rはまた、コンピュータプログラミングのスキルがなくても使いやすい統計学者、エンジニア、科学者の間で信者を見つけました。その人気は、広告価格の設定、新薬の早期発見、財務モデルの微調整など、さまざまな目的でデータマイニングの使用が増えていることにあります。 Rにはデータマイニング用のさまざまなパッケージがあります。

R は、統計コンピューティング、データ分析、グラフィックのためのオープンソースフリープログラミング言語です。 R は、企業やアカデミー内のマネージャーやデータアナリストの増加によって使用されています。 Rには、データ採掘のための幅広いパッケージがあります。

このコースは、データマイニングと知識の発見に携わるエンジニアと意思決定者を対象としています。

意思決定者にアピールし、隠れた情報を理解するのに役立つような方法で、効果的なプロットを作成する方法と、データを表示および表現する方法を学びます。

ビッグデータは非常に膨大で複雑なデータセットであるため、従来のデータ処理アプリケーションソフトウェアでは処理できません。ビッグデータの課題には、データのキャプチャ、データストレージ、データ分析、検索、共有、転送、視覚化、クエリ、更新、および情報のプライバシーが含まれます。

プロセスマイニング、または自動化されたBusinessプロセス検出（ABPD）は、ビジネスプロセスを分析する目的でイベントログにアルゴリズムを適用する手法です。プロセスマイニングは、データの保存と分析にとどまりません。データとプロセスを橋渡しし、プロセス効率に影響を与える傾向とパターンへの洞察を提供します。

コースの形式

• このコースは、プロセスマイニングで最も一般的に使用されている手法の概要から始まります。生イベントデータに基づくプロセスの発見とモデリングに使用されるさまざまなプロセス発見アルゴリズムとツールについて説明します。実際のケーススタディが調べられ、データセットがProMオープンソースフレームワークを使って分析されます。

MATLAB は、MathWorks によって開発された数値計算環境およびプログラミング言語です。

このインストラクターによるライブ・トレーニングでは、参加者はData Vaultを構築する方法を学びます。

このトレーニングの終了時までに、参加者は以下のことができるようになります：

• データ保管庫2.0の背後にあるアーキテクチャと設計コンセプト、およびビッグデータ、NoSQL、AIとの相互作用を理解する
。
• データウェアハウス内の履歴データの監査、トレース、検査を可能にするデータボールト技術を使用する。
• 一貫性があり反復可能なETL（抽出、変換、ロード）プロセスを開発する
。
• 拡張性と再現性の高いウェアハウスを構築し、展開する。

MonetDB は、コラムストア技術のアプローチを開拓したオープンソースのデータベースです。

このインストラクター主導の、ライブトレーニングでは、参加者はどのように MonetDB を使用して、どのようにそれから最も価値を得るために学ぶことができます。

このトレーニングの終わりまでに、参加者は次のことができるようになります:

• MonetDB とその特徴を理解する
• のインストールと MonetDB
を開始
• MonetDB
でさまざまな機能やタスクを探索して実行する
• は、MonetDB 機能を最大限に活用して、プロジェクトの配信を加速し

観客

• 開発者
• 技術専門家

形式

• 部講義、パート討論、演習と重い実地練習