Cursos de Mineração de Dados | Cursos de Data Mining
Cursos de Mineração de Dados | Cursos de Data Mining
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.
Declaração de Clientes
★★★★★
★★★★★
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: Mineração de Dados com 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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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: Dos Dados a Decisão com Big Data e Análises Preditivas
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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: Dos Dados a Decisão com Big Data e Análises Preditivas
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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: Mineração de Dados
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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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Excellent presentation and it gives me confidence to build on knowledge gained.
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 é destinado a pessoas configurando a solução, essas pessoas irão se beneficiar do quadro geral.
Modo de entrega
Durante o curso, os delegados serão apresentados a exemplos práticos de tecnologias de software livre.
Aulas curtas serão seguidas de apresentação e exercícios simples pelos participantes
Conteúdo e Software utilizados
Todo o software utilizado é atualizado sempre 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.
O KNIME Analytics Platform é uma opção líder de código aberto para inovação baseada em dados, ajudando você a descobrir o potencial oculto em seus dados, o meu para novos insights ou a previsão de novos futuros Com mais de 1000 módulos, centenas de exemplos de ready-ready, uma ampla variedade de ferramentas integradas e a mais ampla gama de algoritmos avançados disponíveis, o KNIME Analytics Platform é a caixa de ferramentas perfeita para qualquer cientista de dados e analista de negócios Este curso para o KNIME Analytics Platform é uma oportunidade ideal para iniciantes, usuários avançados e especialistas KNIME serem apresentados ao KNIME, para aprender como usá-lo de forma mais eficaz e como criar relatórios claros e abrangentes baseados nos fluxos de trabalho do KNIME .
R é uma linguagem de programação livre de código aberto para computação estatística, análise de dados e gráficos O R é usado por um número crescente de gerentes e analistas de dados dentro das corporações e da academia R também encontrou seguidores entre estatísticos, engenheiros e cientistas sem conhecimentos de programação de computadores que acham fácil de usar Sua popularidade se deve ao crescente uso da mineração de dados para vários objetivos, como definir preços de anúncios, encontrar novos medicamentos mais rapidamente ou ajustar modelos financeiros R possui uma ampla variedade de pacotes para mineração de dados .
, ou a descoberta automatizada de processos de negócios (ABPD), é uma técnica que aplica algoritmos a logs de eventos com a finalidade de analisar processos de negócios. A mineração de processos vai além do armazenamento de dados e análise de dados; Ele faz a ponte de dados com processos e fornece insights sobre as tendências e padrões que afetam a eficiência do processo.
formato do curso
- o curso começa com uma visão geral das técnicas mais comumente usadas para a mineração de processos. Discutimos os vários algoritmos de descoberta de processo e ferramentas usadas para descobrir e modelar processos com base em dados de eventos brutos. Os estudos de caso da real-vida são examinados e os conjuntos de dados são analisados usando a estrutura do aberto-fonte do baile de finalistas.
O Pentaho Data Integration é uma ferramenta de integração de dados de código aberto para definir tarefas e transformações de dados.
Neste treinamento ao vivo conduzido por instrutor, os participantes aprenderão como usar os poderosos recursos de ETL do Pentaho Data Integration e do rich GUI para gerenciar todo um ciclo de vida de big data, maximizando o valor dos dados para a organização.
- No final deste treinamento, os participantes serão capazes de: - Crie, visualize e execute transformações básicas de dados contendo etapas e saltos - Configurar e proteger o Repositório Empresarial Pentaho - Aproveitar as diferentes fontes de dados e gere uma versão única e unificada da verdade em um formato pronto para análise. - Fornecer resultados para aplicativos de terceiros para processamento adicional
Pentaho Open Source O BI Suite Community Edition (CE) é um pacote de inteligência comercial que fornece integração de dados, relatórios, painéis e recursos de carga.
Neste treinamento ao vivo conduzido por instrutor, os participantes aprenderão como maximizar os recursos do CE Community Edition (CE) Pentaho Open Source BI Suite.
No final deste treinamento, os participantes serão capazes de:
- Instalar e configurar o Pentaho Open Source BI Suite Community Edition (CE) - Entenda os fundamentos das ferramentas Pentaho CE e seus recursos - Crie relatórios usando o Pentaho CE - Integre dados de terceiros no Pentaho CE - Trabalhe com big data e análises no Pentaho CE
Público
Programadores Desenvolvedores de BI
Formato do curso
Palestra, discussão, exercícios e prática
Nota
Para solicitar um treinamento personalizado para este curso, entre em contato conosco para agendar.
O objetivo do curso é permitir que os participantes adquiram um domínio de como trabalhar com a linguagem SQL no banco de dados Oracle para extração de dados em nível intermediário.
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 .
descoberta de conhecimento em bancos de dados (KDD) é o processo de descobrir conhecimento útil de uma coleção de dados. As aplicações da vida real para esta técnica de mineração de dados incluem marketing, detecção de fraudes, telecomunicações e manufatura.
neste curso ministrado por instrutor, apresentamos os processos envolvidos no KDD e realizamos uma série de exercícios para a prática da implementação desses processos.
Audience
- analistas de dados ou qualquer pessoa interessada em aprender a interpretar os dados para resolver problemas
formato do curso
- após uma discussão teórica sobre o KDD, o instrutor apresentará casos da vida real que chamam a aplicação do KDD para resolver um problema. Os participantes irão preparar, selecionar e limpar conjuntos de dados de amostra e usar seu conhecimento prévio sobre os dados para propor soluções com base nos resultados de suas observações.
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 .
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 .
R é uma linguagem de programação livre de código aberto para computação estatística, análise de dados e gráficos O 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 .
Este curso é destinado 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 .
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 .
R é uma linguagem de programação livre e de código aberto para computação estatística, análise de dados e gráficos. O 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.
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.
formato do curso
- palestra interativa e discussão. - lotes de exercícios e prática. - implementação hands-on em um ambiente de laboratório ao vivo.
Opções de personalização do curso
- para solicitar um treinamento personalizado para este curso, entre em contato conosco para organizar.
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.
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