Plan Szkolenia

Wstęp

  • Eksploracja danych jako etap analizy procesu KDD („Odkrywanie wiedzy w Database s”)
  • Poddziedzina informatyki
  • Odkrywanie wzorców w dużych zbiorach danych

Źródła metod

  • Sztuczna inteligencja
  • Nauczanie maszynowe
  • Statistics
  • Database systemy

O co chodzi?

  • Database oraz aspekty zarządzania danymi
  • Wstępne przetwarzanie danych
  • Rozważania dotyczące modelu i wnioskowania
  • Wskaźniki zainteresowania
  • Rozważania dotyczące złożoności
  • Postprocessing odkrytych struktur
  • Wyobrażanie sobie
  • Aktualizacja online

Główne zadania eksploracji danych

  • Automatyczna lub półautomatyczna analiza dużych ilości danych
  • Wydobywanie nieznanych wcześniej ciekawych wzorców
    • grupy rekordów danych (analiza skupień)
    • nietypowe rekordy (wykrywanie anomalii)
    • zależności (eksploracja reguł asocjacyjnych)

Eksploracja danych

  • Wykrywanie anomalii (wykrywanie wartości odstających/zmian/odchyłek)
  • Uczenie się reguł asocjacyjnych (modelowanie zależności)
  • Grupowanie
  • Klasyfikacja
  • Regresja
  • Podsumowanie

Zastosowanie i zastosowania

  • Możliwe niebezpieczeństwo
  • Analityka behawioralna
  • Business analizy
  • Proces zgodny ze standardami branżowymi dla Data Mining
  • Analityka klientów
  • Eksploracja danych w rolnictwie
  • Eksploracja danych w meteorologii
  • Eksploracja danych edukacyjnych
  • Grupowanie genów człowieka
  • Atak wnioskowania
  • Java Data Mining
  • Inteligencja typu open source
  • Analiza ścieżki (obliczenia)
  • Reactaktywna analiza biznesowa

Pogłębianie danych, łowienie danych, szpiegowanie danych

Wymagania

Rzetelna wiedza na temat relacyjnych struktur danych, SQL

 21 godzin

Liczba uczestników



Cena za uczestnika

Opinie uczestników (5)

Powiązane Kategorie