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

★★★★★

材料の範囲

Maciej Jonczyk

コース: From Data to Decision with Big Data and Predictive Analytics

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MLの分野における知識の体系化

Orange Polska

コース: From Data to Decision with Big Data and Predictive Analytics

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研修後に検討することができる多くの問題

Klaudia Kłębek

コース: Data Mining with R

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トレーナーは非常に知識が豊富で、私が興味を持った分野が含まれていました。

Mohamed Salama

コース: Data Mining & Machine Learning with R

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非常にニーズに合わせて調整。

Yashan Wang

コース: Data Mining with R

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私は行なわれた練習が好きです。

Nour Assaf

コース: Data Mining and Analysis

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実践的なエクササイズとトレーナーは、複雑なトピックを簡単に説明することができます。

youssef chamoun

コース: Data Mining and Analysis

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提供された情報は面白かったし、デュレックスのデータが提供され、私たちがよく知っているデータを処理し、結果を得るための操作を実行したときに、最も重要な部分が終わりに向かっていた。

Jessica Chaar

コース: Data Mining and Analysis

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私はその情報が面白かったと思った。

Allison May

コース: Data Visualization

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Jeffは教育データに適用できるデータと例を利用してくれて本当に感謝しています。彼はそれを面白くインタラクティブにしました。

Carol Wells Bazzichi

コース: Data Visualization

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すべてのグラフの種類とそのグラフの種類について学習します。混乱の価値を学ぶ。時間データを表示する方法について学習する。

Susan Williams

コース: Data Visualization

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トレーナーは熱狂的でした。

Diane Lucas

コース: Data Visualization

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私はコンテンツ/インストラクターが本当に好きだった。

Craig Roberson

コース: Data Visualization

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私は実践的な学習者であり、これは彼がたくさん行ったことでした。

Lisa Comfort

コース: Data Visualization

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私は例を気に入った。

Peter Coleman

コース: Data Visualization

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私は一般的に例の恩恵を受けていました。

Peter Coleman

コース: Data Visualization

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私は良い現実世界の例、既存のレポートのレビューを楽しんだ。

Ronald Parrish

コース: Data Visualization

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演習例;実務経験の共有

澳新银行

コース: Data Vault: Building a Scalable Data Warehouse

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データウェアハウスに関する教師の知識は非常に包括的であり、賞賛です。

澳新银行

コース: Data Vault: Building a Scalable Data Warehouse

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先生は詳細を説明し、雰囲気について話し合った。

澳新银行

コース: Data Vault: Building a Scalable Data Warehouse

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例とトレーニングの資料は十分で、あなたがしていることを理解しやすくなりました。

Teboho Makenete

コース: Data Science for Big Data Analytics

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リチャードのトレーニングスタイルは興味深いものでしたが、実際の使用例はこのコンセプトを家庭に持ち込むのを助けました。

Jamie Martin-Royle - NBrown Group

コース: From Data to Decision with Big Data and Predictive Analytics

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内容は、とても面白かったし、大学の最後の1年で私が助けてくれると思ったので。

Krishan Mistry - NBrown Group

コース: From Data to Decision with Big Data and Predictive Analytics

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実用的なアプリケーションは、多くの異なる疑問を説明するのに役立ちます

SGB-Bank S.A.

コース: Data Vault: Building a Scalable Data Warehouse

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ツールの静電容量

Gerardo Avila - Reckitt Benckizer

コース: KNIME Analytics Platform for BI

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新しいツールの学習

MARIA ELENA DOMINGUEZ ESCUDERO - Reckitt Benckizer

コース: KNIME Analytics Platform for BI

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私は本当にすべてのベストを楽しみました。

Halil polat - Amazon Development Center Poland Sp. z o.o.

コース: Data Mining and Analysis

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トレーナーは重要な話題に集中した。

Amazon Development Center Poland Sp. z o.o.

コース: Data Mining and Analysis

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専門知識とトレーナーの膨大な知識。

Amazon Development Center Poland Sp. z o.o.

コース: Data Mining and Analysis

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私は、ガイダンスと共有ライフの例 + すべての質問に答えるの恩恵を得ました。

Marta Melloch - Amazon Development Center Poland Sp. z o.o.

コース: Data Mining and Analysis

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私は本当に新しい、興味深いものを学ぶ楽しみました。

SIVECO Romania SA

コース: Data Mining

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私は良い例と一緒に従う機会の恩恵を受けることができました。

Environmental and Climate Change Canada

コース: Foundation R

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私は本当に手が渡された練習を楽しんだ。

Yunfa Zhu - Environmental and Climate Change Canada

コース: Foundation R

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トレーナーは個人の理解について非常に心配していました。

Muhammad Surajo Sanusi - Birmingham City University

コース: Foundation R

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Excelプレゼンテーションを貸しました、そしてそれは私に得られた知識の上に構築する自信を与えます。

Birmingham City University

コース: Foundation R

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背景知識とトレーナーの「起源」。

Francis McGonigal - Birmingham City University

コース: Foundation R

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リソース

Hafiz Rana - Birmingham City University

コース: Foundation R

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私たちが物事をどのようにしているかについての説明のためにGo

Birmingham City University

コース: Foundation R

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私は今、コーディングに自信を持っています。今まで一度もやったことがありませんが、今ではそれはロケット科学ではないことを理解し、必要に応じてそれを実行できます。

Anna Yartseva - Birmingham City University

コース: Foundation R

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The Topic

Accenture Inc.

コース: Data Vault: Building a Scalable Data Warehouse

教師による非常によく伝えられた知識。未回答の質問はありません。

Karolin Papaj - Mowi Poland SA

コース: Data Mining and Analysis

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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

From Data to Decision with Big Data and Predictive Analytics

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。

KNIME Analytics Platform for BI

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。

Introductory R for Biologists

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。

Pentaho Data Integration Fundamentals

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

Pentaho Open Source BI Suite Community Edition (CE)

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。

Oracle SQL Intermediate - Data Extraction

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。

MonetDB

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

MATLAB for Financial Applications

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。

KNIME Analytics Platform - comprehensive training

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.

Knowledge Discovery in Databases (KDD)

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。

Data Mining and Analysis

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.

Foundation R

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。

Data Science for Big Data Analytics

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。

Data Mining & Machine Learning with R

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.

Data Visualization

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。

Data Vault: Building a Scalable Data Warehouse

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

Data Mining with R

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。

Data Mining with Python

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。

Data Mining

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

Statistics with SPSS Predictive Analytics Software

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。

Process Mining

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。

他の地域

Tokyo Osaka Yokohama Nagoya

他の国

これらのコースは他の国でもあります>> ››

コンサルティング

データマイニングのコンサルティング

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