Os cursos de treinamento em Mineração de Dados demonstram, através da prática prática, os fundamentos da Mineração de Dados, suas fontes de métodos, incluindo Inteligência Artificial, Aprendizado de Máquina, Sistemas de Estatísticas e Banco de Dados e seu uso e aplicativos O treinamento em mineração de dados está disponível como "treinamento ao vivo no local" ou "treinamento remoto ao vivo" Treinamento ao vivo no local pode ser realizado localmente nas instalações do cliente em Portugal ou nos centros de treinamento corporativo da NobleProg em Portugal O treinamento ao vivo remoto é realizado por meio de uma área de trabalho remota e interativa NobleProg seu provedor de treinamento local.
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Declaração de Clientes
variedade de material
Maciej Jonczyk
Curso: From Data to Decision with Big Data and Predictive Analytics
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sistematizando conhecimento no campo de ML
Orange Polska
Curso: From Data to Decision with Big Data and Predictive Analytics
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Muitas questões que podem ser exploradas após o treinamento
Klaudia Kłębek
Curso: Data Mining z wykorzystaniem R
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O treinador foi tão experiente e áreas incluídas eu estava interessado em.
Mohamed Salama
Curso: Data Mining & Machine Learning with R
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Muito adaptado às necessidades.
Yashan Wang
Curso: Data Mining with R
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Eu gosto dos exercícios feitos.
Nour Assaf
Curso: Data Mining and Analysis
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O exercício prático e a capacidade do instrutor de explicar tópicos complexos em termos simples.
youssef chamoun
Curso: Data Mining and Analysis
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As informações fornecidas foram interessantes e a melhor parte foi no final quando recebemos os dados da Durex e trabalhamos na Data com a qual estamos familiarizados e realizamos operações para obter resultados.
Jessica Chaar
Curso: Data Mining and Analysis
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Eu pensei que a informação era interessante.
Allison May
Curso: Data Visualization
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Eu realmente gostei que Jeff utilizou dados e exemplos que eram aplicáveis aos dados educacionais. Ele tornou interessante e interativo.
Carol Wells Bazzichi
Curso: Data Visualization
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Aprendendo sobre todos os tipos de gráficos e para que eles são usados. Aprendendo o valor da desordem. Aprendendo sobre os métodos para mostrar dados de tempo.
Susan Williams
Curso: Data Visualization
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Treinador estava entusiasmado.
Diane Lucas
Curso: Data Visualization
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Eu realmente gostei do conteúdo / instrutor.
Craig Roberson
Curso: Data Visualization
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Eu sou um aluno prático e isso foi algo que ele fez muito.
Lisa Comfort
Curso: Data Visualization
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Eu gostei dos exemplos.
Peter Coleman
Curso: Data Visualization
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Eu geralmente me beneficiava dos exemplos.
Peter Coleman
Curso: Data Visualization
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Gostei dos bons exemplos do mundo real, revisões de relatórios existentes.
Ronald Parrish
Curso: Data Visualization
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Exemplo de exercícios; compartilhamento de experiências de trabalho prático
澳新银行
Curso: Data Vault: Building a Scalable Data Warehouse
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Cubo e DV
Alan Xie
Curso: Data Vault: Building a Scalable Data Warehouse
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O conhecimento do professor no data warehouse é abrangente, e ele o elogia!
澳新银行
Curso: Data Vault: Building a Scalable Data Warehouse
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A professora explicou em detalhes e discutiu a atmosfera
澳新银行
Curso: Data Vault: Building a Scalable Data Warehouse
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O exemplo e o material de treinamento foram suficientes e tornaram mais fácil entender o que você está fazendo.
Teboho Makenete
Curso: Data Science for Big Data Analytics
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O estilo de treinamento de Richard manteve interessante, os exemplos do mundo real usados ajudaram a levar os conceitos para casa.
Jamie Martin-Royle - NBrown Group
Curso: From Data to Decision with Big Data and Predictive Analytics
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O conteúdo, como eu achei muito interessante e acho que me ajudaria no meu último ano na Universidade.
Krishan Mistry - NBrown Group
Curso: From Data to Decision with Big Data and Predictive Analytics
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Aplicação prática, ajuda na explicação de muitas dúvidas diferentes
SGB-Bank S.A.
Curso: Data Vault: Building a Scalable Data Warehouse
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A capacitância da ferramenta
Gerardo Avila - Reckitt Benckizer
Curso: KNIME Analytics Platform for BI
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Aprendendo uma nova ferramenta
MARIA ELENA DOMINGUEZ ESCUDERO - Reckitt Benckizer
Curso: KNIME Analytics Platform for BI
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Gostei muito do melhor.
Halil polat - Amazon Development Center Poland Sp. z o.o.
Curso: Data Mining and Analysis
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O formador concentrou-se nos principais tópicos.
Amazon Development Center Poland Sp. z o.o.
Curso: Data Mining and Analysis
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Expertise e enorme conhecimento do formador.
Amazon Development Center Poland Sp. z o.o.
Curso: Data Mining and Analysis
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Eu fui beneficiado com a orientação e compartilhando exemplos de vida + respondendo a todas as perguntas.
Marta Melloch - Amazon Development Center Poland Sp. z o.o.
Curso: Data Mining and Analysis
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Eu realmente gostei de aprender coisas novas e interessantes.
SIVECO Romania SA
Curso: Data Mining
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Eu era o benefício dos bons exemplos e oportunidade de acompanhar.
Environmental and Climate Change Canada
Curso: Foundation R
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Eu realmente gostei das mãos passadas exercícios.
Yunfa Zhu - Environmental and Climate Change Canada
Curso: Foundation R
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O instrutor era muito interesse sobre a compreensão individual.
Muhammad Surajo Sanusi - Birmingham City University
Curso: Foundation R
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Excel emprestou apresentação e me dá confiança para construir conhecimento adquirido.
Birmingham City University
Curso: Foundation R
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Conhecimento de fundo e 'proveniência' do formador.
Francis McGonigal - Birmingham City University
Curso: Foundation R
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Recursos
Hafiz Rana - Birmingham City University
Curso: Foundation R
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Go explicações od sobre como fazemos as coisas
Birmingham City University
Curso: Foundation R
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Eu me sinto mais confiante com a codificação agora. Eu nunca fiz isso antes, mas agora eu entendo que não é ciência de foguetes e eu posso fazer isso quando necessário.
Anna Yartseva - Birmingham City University
Curso: Foundation R
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Muito bem transferido conhecimento pelo professor, sem perguntas não respondidas.
Karolin Papaj - Mowi Poland SA
Curso: Data Mining and Analysis
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apresentando-se de forma gráfica e discutindo o próximo passo, que será realizado em SQL
Volkswagen Financial Services Polska Sp. z o.o.,
Curso: Data Vault: Building a Scalable Data Warehouse
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Subcategorias Mineração de Dados
Programa de curso Mineração de Dados
Nome do Curso
Duração
Visão geral
Nome do Curso
Duração
Visão geral
14 horas
Waikato Environment for Knowledge Analysis (Weka) é um software de visualização de mineração de dados de código aberto. Fornece uma coleção de algoritmos de aprendizagem de máquina para a preparação de dados, classificação, clustering e outras atividades de mineração de dados.
Este treinamento ao vivo guiado por instrutores (online ou on-site) é dirigido a analistas de dados e cientistas de dados que desejam usar Weka para realizar tarefas de mineração de dados.
No final do curso, os participantes poderão:
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Instalar e configurar Weka
Compreender o ambiente Weka e o banco de trabalho.
Realizar tarefas de mineração de dados usando Weka.
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Interação e discussão interativa.
Muitos exercícios e práticas.
Implementação de mão em um ambiente de laboratório ao vivo.
-
Para solicitar uma formação personalizada para este curso, por favor contacte-nos para organizar.
14 horas
IBM SPSS Modeler é um software usado para mineração de dados e análise de texto. Ele fornece um conjunto de ferramentas de mineração de dados que podem construir modelos preditivos e realizar tarefas de análise de dados.
Este treinamento guiado por instrutores, ao vivo (online ou on-site) é dirigido a analistas de dados ou qualquer pessoa que deseja usar SPSS Modeler para realizar atividades de mineração de dados.
No final do curso, os participantes poderão:
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Conheça os fundamentos da mineração de dados.
Saiba como importar e avaliar a qualidade dos dados com o Modeler.
Desenvolver, implementar e avaliar modelos de dados de forma eficiente.
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Interação e discussão interativa.
Muitos exercícios e práticas.
Implementação de mão em um ambiente de laboratório ao vivo.
-
Para solicitar uma formação personalizada para este curso, por favor contacte-nos para organizar.
21 horas
A descoberta de conhecimentos em bases de dados (KDD) é o processo de descoberta de conhecimentos úteis de uma coleção de dados. Aplicações de vida real para esta técnica de mineração de dados incluem marketing, detecção de fraude, telecomunicações e fabricação.
Neste curso guiado por instrutores, apresentamos os processos envolvidos no KDD e realizamos uma série de exercícios para praticar a implementação desses processos.
Auditoria
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Analistas de dados ou qualquer pessoa interessada em aprender como interpretar dados para resolver problemas
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Após uma discussão teórica do KDD, o instrutor apresentará casos de vida real que exigem a aplicação do KDD para resolver um problema. Os participantes prepararão, selecionarão e limparão conjuntos de dados de amostra e usarão seus conhecimentos prévios sobre os dados para propor soluções com base nos resultados das suas observações.
14 horas
A mineração de dados é o processo de identificação de padrões em big data com métodos de ciência de dados, como aprendizado de máquina. Usando o Excel como um conjunto analítico de dados, os usuários podem executar a mineração e análise de dados. Esse treinamento ao vivo conduzido por instrutor (no local ou remoto) é destinado a cientistas de dados que desejam usar o Excel para mineração de dados. Ao final deste treinamento, os participantes serão capazes de:
- Explore dados com o Excel para realizar a mineração e análise de dados.
- Use algoritmos da Microsoft para mineração de dados.
- Entenda os conceitos na mineração de dados do Excel .
- Palestra e discussão interativa.
- Muitos exercícios e prática.
- Implementação prática em um ambiente de laboratório ao vivo.
- Para solicitar um treinamento personalizado para este curso, entre em contato conosco para agendar.
14 horas
The objective of the course is to enable participants to gain a mastery of how to work with the SQL language in Oracle database for data extraction at intermediate level.
14 horas
Objetivo: Aprender a trabalhar com o SPSS no nível de independência
Público: Analistas, pesquisadores, cientistas, estudantes e todos aqueles que desejam adquirir a capacidade de usar o pacote SPSS e aprender técnicas populares de mineração de dados.
21 horas
O curso pode ser fornecido com quaisquer ferramentas, incluindo software e aplicativos de mineração de dados de código aberto gratuitos
21 horas
Público Se você tentar entender os dados aos quais tem acesso ou quiser analisar dados não estruturados disponíveis na rede (como o Twitter, Linked in, etc ...), este curso é para você. É principalmente destinado a tomadores de decisão e pessoas que precisam escolher quais dados valem a pena coletar e o que vale a pena analisar. Não se destina a pessoas que configuram a solução, essas pessoas irão se beneficiar do quadro geral. Modo de entrega Durante o curso, os delegados serão apresentados a exemplos de trabalho, principalmente de tecnologias de código aberto. Aulas curtas serão seguidas de apresentação e exercícios simples pelos participantes Conteúdo e Software utilizados Todo o software utilizado é atualizado cada vez que o curso é executado, por isso, verificamos as versões mais recentes possíveis. Abrange o processo de obter, formatar, processar e analisar os dados, para explicar como automatizar o processo de tomada de decisão com o aprendizado de máquina.
14 horas
R é uma linguagem de programação livre e de código aberto para computação estatística, análise de dados e gráficos. R é usado por um número crescente de gerentes e analistas de dados dentro das corporações e da academia. R possui uma ampla variedade de pacotes para mineração de dados.
28 horas
Objetivo: Os delegados podem analisar conjuntos de dados grandes, extrair padrões, escolher a variável correta que afeta os resultados, para que um novo modelo seja previsto com resultados preditivos .
28 horas
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 also found followers among statisticians, engineers and scientists without computer programming skills who find it easy to use. Its popularity is due to the increasing use of data mining for various goals such as set ad prices, find new drugs more quickly or fine-tune financial models. R has a wide variety of packages for data mining.
14 horas
R é uma linguagem de programação livre de código aberto para computação estatística, análise de dados e gráficos. A pesquisa é usada por um número crescente de gerentes e analistas de dados dentro das corporações e da academia. R tem uma ampla variedade de pacotes para mineração de dados.
28 horas
Este curso destina-se a engenheiros e tomadores de decisão que trabalham em mineração de dados e descoberta de conhecimento. Você aprenderá a criar enredos e formas eficazes de apresentar e representar seus dados de uma maneira que atrairá os tomadores de decisão e os ajudará a entender as informações ocultas.
35 horas
Big data é um conjunto de dados tão volumoso e complexo que os aplicativos tradicionais de processamento de dados são inadequados para lidar com eles. Os desafios do big data incluem a captura de dados, armazenamento de dados, análise de dados, pesquisa, compartilhamento, transferência, visualização, consulta, atualização e privacidade de informações.
21 horas
MATLAB é um ambiente de computação numérica e linguagem de programação desenvolvido pela MathWorks.
28 horas
A modelagem de área segura de dados é uma técnica de modelagem de banco de dados que fornece armazenamento histórico de dados de longo prazo originado de várias origens Um cofre de dados armazena uma única versão dos fatos, ou "todos os dados, o tempo todo" Seu design flexível, escalável, consistente e adaptável engloba os melhores aspectos da terceira forma normal (3NF) e do esquema em estrela Neste treinamento presencial instruído, os participantes aprenderão como construir um Cofre de Dados No final deste treinamento, os participantes serão capazes de: Entenda os conceitos de arquitetura e design por trás do Data Vault 20 e sua interação com Big Data, NoSQL e AI Use técnicas de compartimentação de dados para ativar a auditoria, o rastreamento e a inspeção de dados históricos em um data warehouse Desenvolver um processo consistente e repetível de ETL (Extrair, Transformar, Carregar) Construa e implante armazéns altamente escaláveis e repetíveis Público Modeladores de dados Especialista em data warehousing Especialistas em Business Intelligence Engenheiros de dados Administradores de banco de dados Formato do curso Palestra parcial, parte discussão, exercícios e prática handson pesada .
28 horas
O MonetDB é um banco de dados de código aberto que foi pioneiro na abordagem de tecnologia columnstore Neste treinamento presencial instruído, os participantes aprenderão como usar o MonetDB e como extrair o máximo valor dele No final deste treinamento, os participantes serão capazes de: Entenda o MonetDB e seus recursos Instalar e começar a usar o MonetDB Explore e execute diferentes funções e tarefas no MonetDB Acelerar a entrega de seu projeto, maximizando os recursos do MonetDB Público Desenvolvedores Especialistas técnicos Formato do curso Palestra parcial, parte discussão, exercícios e prática handson pesada .
7 horas
O objetivo do curso é permitir que os participantes adquiram o domínio dos fundamentos de R e como trabalhar com dados.
21 horas
A Plataforma KNIME Analytics é uma opção líder de código aberto para inovação orientada a dados, ajudando a descobrir o potencial oculto em seus dados, buscando novas informações ou prever novos futuros. Com mais de 1000 módulos, centenas de exemplos prontos para execução, uma ampla variedade de ferramentas integradas e a maior variedade de algoritmos avançados disponíveis, a KNIME Analytics Platform é a caixa de ferramentas perfeita para qualquer cientista de dados e analista de negócios. Este curso para a Plataforma KNIME Analytics é uma oportunidade ideal para iniciantes, usuários avançados e especialistas em KNIME serem apresentados ao KNIME , para aprender como usá-lo com mais eficiência e como criar relatórios claros e abrangentes com base nos KNIME trabalho do KNIME
14 horas
este instrutor liderada, treinamento ao vivo (no local ou remoto) destina-se a analistas de dados e cientistas de dados que desejam implementar técnicas de análise de dados mais avançadas para a mineração de dados usando Python.
no final deste treinamento, os participantes poderão:
- compreender áreas importantes de mineração de dados, incluindo mineração de regra de associação, análise de sentimento de texto, compactação automática de texto e detecção de anomalia de dados.
- Compare e implemente várias estratégias para resolver problemas de mineração de dados do mundo real.
- compreender e interpretar os resultados.
- palestra interativa e discussão.
- lotes de exercícios e prática.
- implementação hands-on em um ambiente de laboratório ao vivo.
- para solicitar um treinamento personalizado para este curso, entre em contato conosco para organizar.
35 horas
O Constanz Information Miner é uma plataforma destinada à integração, análise interativa e relatório de dados, disponível com base no software livre e aberto. KNIME permite a integração de muitos componentes róóóóóóóóóóóóóóóóóóóóóóóóóóóóóóóóóóóóóóóóóóóó data mining) graças ao conceito modular de processamento de fluxo dados. Interface gráfica de usuário e uso JDBC permite a fácil e rápida montagem de núcleosów (ang. nodes) para combinar rógeral fontesóparte de dados, tendo em conta o processo de preliminar processamento - ETL e modelagem, análise e visualização de dados sem a necessidade de usar a programação (ou em um grau mínimo). KNIME Em certa medida, como uma ferramenta de análise avançada, pode ser considerada uma alternativa SAS.
Desde 2006, KNIME tem sido usado em pesquisa farmacêutica, bem como em outras áreas, como análise de dados do cliente (CRM), Business Intelligence (BI) e análise de dados financeiros.
14 horas
R é uma linguagem de programação e um ambiente de software para computação estatística. SAS é uma plataforma de software estatístico para análise preditiva, gerenciamento de dados, análise avançada e muito mais. Com R em SAS, os usuários podem encontrar grupos naturais de dados para análise de cluster que são essenciais para a mineração de dados.
Este treinamento guiado por instrutores, ao vivo (online ou on-site) é dirigido a analistas de dados que desejam programar com R em SAS para análise de cluster.
No final do curso, os participantes poderão:
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Use análise de cluster para mineração de dados
Master R sintaxe para soluções de cluster.
A implantação de clusters hierárquicos e não hierárquicos.
Tomar decisões baseadas em dados para ajudar a melhorar as operações de negócios.
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Interação e discussão interativa.
Muitos exercícios e práticas.
Implementação de mão em um ambiente de laboratório ao vivo.
-
Para solicitar uma formação personalizada para este curso, por favor contacte-nos para organizar.
21 horas
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.
Last Updated:
Outras Regiōes
Consultoria
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