Cursos de Mineração de Dados | Cursos de Data Mining

Cursos de Mineração de Dados

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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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:
    Instalar e configurar Weka Compreender o ambiente Weka e o banco de trabalho. Realizar tarefas de mineração de dados usando Weka.
O formato do curso
    Interação e discussão interativa. Muitos exercícios e práticas. Implementação de mão em um ambiente de laboratório ao vivo.
Opções de Customização
    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:
    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.
O formato do curso
    Interação e discussão interativa. Muitos exercícios e práticas. Implementação de mão em um ambiente de laboratório ao vivo.
Opções de Customização
    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
    Analistas de dados ou qualquer pessoa interessada em aprender como interpretar dados para resolver problemas
O formato do curso
    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 .
Formato do Curso
  • Palestra e discussão interativa.
  • Muitos exercícios e prática.
  • Implementação prática 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 agendar.
14 horas
O objetivo do curso é permitir que os participantes adquiram o domínio de como trabalhar com a linguagem SQL no banco de dados Oracle para extração de dados em nível intermediário.
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 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 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.
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 desenvolvida 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.  
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.
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:
    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.
O formato do curso
    Interação e discussão interativa. Muitos exercícios e práticas. Implementação de mão em um ambiente de laboratório ao vivo.
Opções de Customização
    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.

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