データマイニングのトレーニングコース

データマイニングのトレーニングコース

データマイニングの基礎、人工知能、機械学習、統計とデータベースシステム、およびその使用とアプリケーションを含む方法の実践を実践的に実践することで、インストラクターが指揮するデータマイニングトレーニングコースが実証されます。データマイニングトレーニングは、「オンサイトライブトレーニング」または「リモートライブトレーニング」として利用できます。現場での現場でのトレーニングは、 日本 NobleProgの企業研修センターで日本 。リモートライブトレーニングは、インタラクティブなリモートデスクトップを介して実行されます。 NobleProg - あなたの地域のトレーニングプロバイダー

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お客様の声

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データマイニングサブカテゴリ

データマイニングコース概要

コース名
期間
概要
コース名
期間
概要
21 時間
概要
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。
21 時間
概要
KNIME Analytics Platformは、データ駆動型イノベーションのための主要なオープンソースオプションであり、データに隠された可能性を発見したり、新しい洞察を見つけたり、新しい未来を予測したりするのに役立ちます。 KNIME Analytics Platformは、1000以上のモジュール、すぐに実行可能な数百のサンプル、総合的な統合ツール、利用可能な高度なアルゴリズムの幅広い選択肢を備えており、データサイエンティストやビジネスアナリストにとって最適なツールボックスです。

KNIME Analytics Platformのこのコースは、初心者、上級ユーザー、 KNIME専門家がKNIMEより効果的に使用する方法、およびKNIMEワークフローに基づいて明確で包括的なレポートを作成する方法を学ぶ理想的な機会です。
28 時間
概要
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。
21 時間
概要
Pentaho データ統合は、ジョブとデータ変換を定義するためのオープンソースのデータ統合ツールです。

このインストラクター主導のライブトレーニングでは、Pentaho データ統合 & #39 を使用する方法について説明します。強力な ETL 機能とリッチ・ GUI により、ビッグ・データのライフサイクル全体を管理し、データの価値を組織に最大化します。

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:

- ステップとホップを含む基本的なデータ変換を作成、プレビュー、および実行する
- Pentaho エンタープライズリポジトリの構成とセキュリティ保護
- は、データの異なるソースをハーネス化し、アナリティクス対応の形式で単一の統合バージョンの真理を生成します。
- は、さらなる処理のために第3部のアプリケーションに結果を提供する

観客

- データアナリスト
- ETL の開発者
コース の

形式

- 部講義、パート討論、演習と重い実地練習
28 時間
概要
PentahoオープンソースBIスイートコミュニティエディション(CE)は、データ統合、レポート作成、ダッシュボード、およびロード機能を提供するビジネスインテリジェンスパッケージです。

この講師主導のライブトレーニングでは、 PentahoオープンソースBIスイートコミュニティエディション(CE)の機能を最大限に活用する方法について説明します。

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。

- PentahoオープンソースBIスイートコミュニティエディション(CE)のインストールと設定
- Pentaho CEツールの基本とその機能を理解する
- Pentaho CEを使ってレポートを作成する
- Pentaho CEにサードパーティのデータを統合する
- Pentaho CEでビッグデータとアナリティクスをPentaho

観客

- プログラマー
- BI開発者

コースの形式

- パートレクチャー、パートディスカッション、エクササイズ、そして激しい実習

注意

- このコースのためのカスタマイズされたトレーニングを要求するには、手配するために私達に連絡してください。
14 時間
概要
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。
28 時間
概要
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
コース の

形式

- 部講義、パート討論、演習と重い実地練習
21 時間
概要
MATLABは、MathWorksが開発した数値計算環境およびプログラミング言語です。
35 時間
概要
KNIME is a free and open-source data analytics, reporting and integration platform. KNIME integrates various components for machine learning and data mining through its modular data pipelining concept. A graphical user interface and use of JDBC allows assembly of nodes blending different data sources, including preprocessing (ETL: Extraction, Transformation, Loading), for modeling, data analysis and visualization without, or with only minimal, programming. To some extent as advanced analytics tool KNIME can be considered as a SAS alternative.

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.
21 時間
概要
データベース内の知識発見(KDD)は、データの集合から有用な知識を発見するプロセスです。このデータマイニング手法の実際の用途には、マーケティング、不正検出、電気通信、製造が含まれます。

この講師主導のライブコースでは、KDDに関連するプロセスを紹介し、それらのプロセスの実装を実践するための一連の演習を実施します。

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がある人

コースの形式

- KDDの理論的な議論の後、インストラクターは問題を解決するためにKDDの適用を要求する実際のケースを提示します。参加者は、サンプルデータセットを準備、選択、および整理し、データに関する以前の知識を使用して、観察結果に基づいて解決策を提案します。
28 時間
概要
Objective:

Delegates be able to analyse big data sets, extract patterns, choose the right variable impacting the results so that a new model is forecasted with predictive results.
7 時間
概要
このコースの目的は、参加者がRの基礎とデータの扱い方を習得できるようにすることです。
35 時間
概要
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。
14 時間
概要
R is an open-source free programming language for statistical computing, data analysis, and graphics. R is used by a growing number of managers and data analysts inside corporations and academia. R has a wide variety of packages for data mining.
28 時間
概要
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。
28 時間
概要
データボールトのモデリングは、複数のソースから発生するデータの長期的な履歴保存を提供するデータベースのモデリング手法です。データボールトは、ファクトの1つのバージョン、またはすべてのデータを "、すべての時間" を格納します。その柔軟性、拡張性、一貫性、適応性に優れたデザインは、第3正規形 (3NF) とスタースキーマの最高の側面を網羅しています。

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データボールトを構築する方法を学びます。

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:

- は、データボールト2.0 の背後にあるアーキテクチャと設計の概念、およびビッグデータ、NoSQL と AI との相互作用を理解しています。
- では、データ保管技術を使用して、データウェアハウスの履歴データの監査、トレース、および検査を有効に
- は一貫性のある再現性のある ETL (抽出、変換、ロード) プロセスを開発し
- は、拡張性と再現性に優れた倉庫を構築および展開します

観客

- データモデラー
- データウェアハウススペシャリスト
- ビジネスインテリジェンススペシャリスト
- データエンジニア
- データベース管理者
コース の

形式

- 部講義、パート討論、演習と重い実地練習
14 時間
概要
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。
14 時間
概要
このインストラクター主導のライブトレーニング (オンサイトまたはリモート) は、Python を使用したデータマイニングのためのより高度なデータ分析手法を実装したいデータアナリストやデータサイエンティストを対象としています。

このトレーニングの最後までに、参加者は次のことができるようになります。

- は、アソシエーションルールマイニング、テキストセンチメント分析、自動テキスト要約、およびデータ異常検出など、データマイニングの重要な領域を理解します。
- は、実世界のデータマイニング問題を解決するためのさまざまな戦略を比較し、実装します。
- 結果を理解し、解釈します。

コースの形式

- インタラクティブな講義と討論。
- 多くの演習と練習.
- は、ライブラボ環境での実践的な実装を実現します。

コースのカスタマイズオプション

- このコースのためのカスタマイズされたトレーニングをリクエストするには、手配するために私達に連絡してください。
21 時間
概要
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
14 時間
概要
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。
21 時間
概要
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。
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