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
14 時間
Waikato Environment for Knowledge Analysis(0)は、オープンソースのデータ鉱業ビジュアル化ソフトウェアです。 データの準備、分類、クラスティング、およびその他のデータ採掘活動のための機械学習アルゴリズムのコレクションを提供します。

このインストラクター指導、ライブトレーニング(オンラインまたはオンライン)は、データ鉱業の課題を実行するために使用したいデータアナリストやデータ科学者に向けられています。

このトレーニングの終了後、参加者は:

インストール・インストール(0) Weka環境とワークベンチを理解する。 データ採掘作業の実施 Weka

コースの形式

インタラクティブな講義と議論 たくさんの練習や実践。 ライブラボ環境でのハンドオン実装

コース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要求するには、私たちに連絡して整理してください。
14 時間
IBM SPSS Modelerは、データ採掘およびテキスト分析に使用されるソフトウェアです。 予測モデルを構築し、データ分析の課題を実行できるデータ鉱業ツールのセットを提供します。

このインストラクターによるライブトレーニング(オンラインまたはオンライン)は、データアナリストまたはデータ採掘活動を実施するために使用したい人は誰でも対象となります。

このトレーニングの終了後、参加者は:

データ鉱業の基本を理解する。 モデレーターでデータの品質をインポートおよび評価する方法を学びます。 データモデルを効率的に開発、実装、評価する。

コースの形式

インタラクティブな講義と議論 たくさんの練習や実践。 ライブラボ環境でのハンドオン実装

コース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要求するには、私たちに連絡して整理してください。
21 時間
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。
14 時間
データマイニングは、機械学習などのデータサイエンス手法を使用してビッグデータのパターンを識別するプロセスです。 Excelをデータ分析スイートとして使用すると、ユーザーはデータマイニングと分析を実行できます。

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、データマイニングにExcelを使用したいデータサイエンティストを対象としています。

このトレーニングが終了すると、参加者は次のことができるようになります。

- Excelデータを探索して、データマイニングと分析を実行します。
- データマイニングにMicrosoftアルゴリズムを使用します。
- Excelデータマイニングの概念を理解する。

コースの形式

- インタラクティブな講義とディスカッション。
- たくさんの練習と練習。
- ライブラボ環境での実践的な実装。

コースのカスタマイズオプション

- このコース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、お問い合わせください。
14 時間
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。
14 時間
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
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
21 時間
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。
14 時間
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。
28 時間
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.
28 時間
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。
14 時間
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。
28 時間
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。
35 時間
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。
21 時間
MATLAB MathWorks によって開発された数値コンピューティング環境とプログラミング言語です。
28 時間
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
28 時間
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
7 時間
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。
21 時間
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。
14 時間
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。
35 時間
コンスタンズ情報マイナー(コンスタンズ情報マイナー)は、自由でオープンなソフトウェアの原則に基づいて利用可能な統合、インタラクティブな分析、データレポートのためのプラットフォームです。 KNIME 機械学習 (英語 機械学習)およびデータ探査 (英語)の分野から多くのRó多様なコンポーネント の統合を可能にします。 data mining) モジュールコンセプト 流量処理 データ. グラフィックユーザーインターフェイス および使用 JDBC は、簡単かつ迅速なコントロールów(英語)を可能にします。 ノード)は、初期処理プロセスを考慮してデータのリソースóóóóóóóóóóóóóóóóóóóóóóóóóóóóóóóóóóóóóóóóó KNIME ある程度、先進的な分析ツールとして、選択肢と見なされることができる。

2006年以来、医薬品研究や顧客データ分析(CRM)、ビジネスインテリジェンス(BI)および財務データ分析などの他の分野で使用されています。
14 時間
Rは統計コンピューティングのためのプログラミング言語とソフトウェア環境です。 SASは予測分析、データ管理、高度な分析、およびその他のための統計ソフトウェアプラットフォームです。 R in [0 で、ユーザーはデータ採掘に不可欠なクラスター分析のための自然なデータグループを見つけることができます。

このインストラクターによるライブトレーニング(オンラインまたはオンライン)は、クラスター分析のためにR in SAS でプログラムしたいデータアナリストに向けられています。

このトレーニングの終了後、参加者は:

データ採掘のためのクラスター分析を使用する クラスティングソリューションのためのMaster Rシンタックス 階級的・非階級的分類の実施 ビジネス活動の改善に役立つデータベースの決定を行う。

コースの形式

インタラクティブな講義と議論 たくさんの練習や実践。 ライブラボ環境でのハンドオン実装

コース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要求するには、私たちに連絡して整理してください。
21 時間
Process mining, or Automated Business Process Discovery (ABPD), is a technique that applies algorithms to event logs for the purpose of analyzing business processes. Process mining goes beyond data storage and data analysis; it bridges data with processes and provides insights into the trends and patterns that affect process efficiency.

Format of the Course

- The course starts with an overview of the most commonly used techniques for process mining. We discuss the various process discovery algorithms and tools used for discovering and modeling processes based on raw event data. Real-life case studies are examined and data sets are analyzed using the ProM open-source framework.

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