MonetDB Training Course

Откриването на знания в бази данни (KDD) е процес на откриване на полезни знания от събиране на данни. Реалните приложения за тази техника на извличане на данни включват маркетинг, откриване на измами, телекомуникации и производство.

В този курс, ръководен от инструктори, ние въвеждаме процесите, участващи в KDD и провеждаме серия от упражнения, за да практикуваме прилагането на тези процеси.

публиката

• Аналитиците на данни или всеки, който се интересува от изучаването на интерпретацията на данните за решаване на проблеми

Формат на курса

• След теоретична дискусия на KDD, инструкторът ще представи реални случаи, които изискват прилагането на KDD за решаване на проблем. Участниците ще подготвят, избират и почистват набор от данни за проби и ще използват своите предишни познания за данните, за да предложат решения въз основа на резултатите от техните наблюдения.

Цел:

Научаване за работа със SPSS на ниво независимост

Адресатите:

Анализатори, изследователи, учени, студенти и всички онези, които искат да придобият способността да използват пакета SPSS и да научат популярни техники за извличане на данни.

Курсът може да бъде предоставен с всякакви инструменти, включително безплатен софтуер и приложения за извличане на данни с отворен код

Публика

Ако се опитвате да разберете смисъла на данните, до които имате достъп, или искате да анализирате неструктурирани данни, налични в мрежата (като Twitter, Linked in и т.н.), този курс е за вас.

Той е насочен най-вече към вземащите решения и хората, които трябва да изберат кои данни си струва да се събират и кои да се анализират.

Не е насочен към хората, които конфигурират решението, но тези хора ще се възползват от общата картина.

Режим на доставка

По време на курса на делегатите ще бъдат представени работещи примери за предимно технологии с отворен код.

Кратки лекции ще бъдат последвани от презентации и прости упражнения от участниците

Използвано съдържание и софтуер

Целият използван софтуер се актуализира при всяко провеждане на курса, така че проверяваме възможно най-новите версии.

Той обхваща процеса от получаване, форматиране, обработка и анализ на данните, за да обясни как да автоматизирате процеса на вземане на решения с машинно обучение.

R е безплатен език за програмиране с отворен код за статистически изчисления, анализ на данни и графики. R се използва от нарастващ брой мениджъри и анализатори на данни в корпорации и академични среди. R има голямо разнообразие от пакети за извличане на данни.

Целта на курса е да даде възможност на участниците да овладеят как да работят с SQL езика в база данни Oracle за извличане на данни на средно ниво.

Обективен:

Делегатите могат да анализират големи набори от данни, да извличат модели, да избират правилната променлива, влияеща върху резултатите, така че да се прогнозира нов модел с прогнозни резултати.

R е безплатен език за програмиране с отворен код за статистически изчисления, анализ на данни и графики. R се използва от нарастващ брой мениджъри и анализатори на данни в корпорации и академични среди. R също намери последователи сред статистици, инженери и учени без умения за компютърно програмиране, които го намират за лесен за използване. Популярността му се дължи на нарастващото използване на извличане на данни за различни цели като определяне на рекламни цени, по-бързо намиране на нови лекарства или фина настройка на финансовите модели. R има голямо разнообразие от пакети за извличане на данни.

R  е свободен език за програмиране с отворен код за статистически компютри, анализ на данни и графики. Изследванията се използват от нарастващ брой мениджъри и аналитици на данни в корпорациите и академиите. R има широк спектър от пакети за извличане на данни.

Този курс е предназначен за инженери и лица, вземащи решения, работещи в извличането на данни и откриването на знания.

Ще научите как да създавате ефективни графики и начини за представяне и представяне на вашите данни по начин, който да се хареса на вземащите решения и да им помогне да разберат скритата информация.

Големите данни са набори от данни, които са толкова обемни и сложни, че традиционният приложен софтуер за обработка на данни е неадекватен да се справи с тях. Предизвикателствата с големи данни включват улавяне на данни, съхранение на данни, анализ на данни, търсене, споделяне, трансфер, визуализация, заявки, актуализиране и поверителност на информацията.

Извличането на процеси или автоматизирано Business откриване на процеси (ABPD) е техника, която прилага алгоритми към регистрационните файлове на събития с цел анализиране на бизнес процеси. Извличането на процеси надхвърля съхранението и анализа на данни; той свързва данните с процесите и предоставя представа за тенденциите и моделите, които влияят на ефективността на процеса.

Формат на курса

Курсът започва с преглед на най-често използваните техники за копаене на процеси. Обсъждаме различните алгоритми и инструменти за откриване на процеси, използвани за откриване и моделиране на процеси въз основа на необработени данни за събития. Проучват се казуси от реалния живот и се анализират набори от данни с помощта на рамката с отворен код ProM.

MATLAB е числена компютърна среда и език за програмиране, разработен от MathWorks.

В това водено от инструктор обучение на живо в България участниците ще се научат как да изградят Data Vault.

До края на това обучение участниците ще могат:

• Разберете концепциите за архитектурата и дизайна зад Data Vault 2.0 и взаимодействието му с Big Data, NoSQL и AI.
• Използвайте техники за съхранение на данни, за да активирате одит, проследяване и проверка на исторически данни в хранилище за данни.
• Разработете последователен и повторяем ETL (извличане, трансформиране, зареждане) процес.
• Изграждайте и разгръщайте високо мащабируеми и повтарящи се складове.

Целта на курса е да даде възможност на участниците да овладеят основите на R и как да работят с данни.