Data Mining z wykorzystaniem R - Plan Szkolenia

Odkrywanie wiedzy w bazach danych (KDD) to proces odkrywania użytecznej wiedzy ze zbioru danych. Rzeczywiste zastosowania tej techniki eksploracji danych obejmują marketing, wykrywanie oszustw, telekomunikację i produkcję.

W tym prowadzonym przez instruktora kursie na żywo przedstawiamy procesy związane z KDD i przeprowadzamy serię ćwiczeń, aby przećwiczyć wdrażanie tych procesów.

Publiczność

• Analitycy danych lub osoby zainteresowane nauką interpretacji danych w celu rozwiązywania problemów

Format kursu

• Po teoretycznym omówieniu KDD, prowadzący przedstawi rzeczywiste przypadki, które wymagają zastosowania KDD do rozwiązania problemu. Uczestnicy przygotują, wybiorą i oczyszczą przykładowe zestawy danych oraz wykorzystają swoją wcześniejszą wiedzę na temat danych, aby zaproponować rozwiązania oparte na wynikach ich obserwacji.

Tidyverse to zbiór wszechstronnych pakietów R do czyszczenia, przetwarzania, modelowania i wizualizacji danych. Niektóre z zawartych pakietów to: ggplot2, dplyr, tidyr, readr, purrr i tibble.

W tym prowadzonym przez instruktora szkoleniu na żywo uczestnicy dowiedzą się, jak manipulować danymi i wizualizować je za pomocą narzędzi zawartych w Tidyverse.

Po zakończeniu tego szkolenia uczestnicy będą w stanie

• Przeprowadzanie analizy danych i tworzenie atrakcyjnych wizualizacji
• Wyciąganie użytecznych wniosków z różnych zestawów przykładowych danych
• Filtrowanie, sortowanie i podsumowywanie danych w celu uzyskania odpowiedzi na pytania eksploracyjne
• Przekształcanie przetworzonych danych w pouczające wykresy liniowe, słupkowe i histogramy
• Importowanie i filtrowanie danych z różnych źródeł danych, w tym plików Excel, CSV i SPSS

Publiczność

• Początkujący użytkownicy języka R
• Początkujący w analizie i wizualizacji danych

Format kursu

• Część wykładu, część dyskusji, ćwiczenia i ciężka praktyka praktyczna

Szkolenie na żywo prowadzone przez instruktora (na miejscu lub zdalnie) jest przeznaczone dla analityków danych, którzy chcą programować z R w SAS do analizy skupień.

Po zakończeniu tego szkolenia uczestnicy będą w stanie

• Wykorzystanie analizy skupień do eksploracji danych
• Opanowanie składni języka R dla rozwiązań klastrowania.
• Wdrażanie hierarchicznego i niehierarchicznego klastrowania.
• Podejmowanie decyzji opartych na danych w celu usprawnienia operacji biznesowych.

Publiczność

Jeśli próbujesz nadać sens danym, do których masz dostęp lub chcesz analizować nieustrukturyzowane dane dostępne w sieci (takie jak Twitter, LinkedIn itp.), ten kurs jest dla Ciebie.

Jest on skierowany głównie do decydentów i osób, które muszą wybrać, jakie dane warto gromadzić i co warto analizować.

Nie jest on skierowany do osób konfigurujących rozwiązanie, jednak osoby te skorzystają z szerszej perspektywy.

Tryb dostawy

Podczas kursu delegaci zostaną zapoznani z działającymi przykładami głównie technologii open source.

Po krótkich wykładach odbędzie się prezentacja i proste ćwiczenia dla uczestników.

Używana zawartość i oprogramowanie

Całe używane oprogramowanie jest aktualizowane za każdym razem, gdy kurs jest uruchamiany, więc sprawdzamy najnowsze możliwe wersje.

Obejmuje proces pozyskiwania, formatowania, przetwarzania i analizowania danych, aby wyjaśnić, jak zautomatyzować proces podejmowania decyzji za pomocą uczenia maszynowego.

Cel:

Uczestnicy będą w stanie analizować duże zbiory danych, wyodrębniać wzorce, wybierać odpowiednią zmienną wpływającą na wyniki, tak aby nowy model był prognozowany z wynikami predykcyjnymi.

Kurs może być prowadzony przy użyciu dowolnych narzędzi, w tym bezpłatnego oprogramowania i aplikacji do eksploracji danych typu open source.

To prowadzone przez instruktora szkolenie na żywo (na miejscu lub zdalnie) jest przeznaczone dla analityków danych i naukowców zajmujących się danymi, którzy chcą wdrożyć bardziej zaawansowane techniki analizy danych do eksploracji danych przy użyciu Python.

Po zakończeniu tego szkolenia uczestnicy będą w stanie

• Zrozumienie ważnych obszarów eksploracji danych, w tym eksploracji reguł asocjacyjnych, analizy sentymentu tekstu, automatycznego podsumowywania tekstu i wykrywania anomalii w danych.
• Porównać i wdrożyć różne strategie rozwiązywania rzeczywistych problemów związanych z eksploracją danych.
• Zrozumienie i interpretacja wyników;

Format kursu

• Interaktywny wykład i dyskusja.
• Dużo ćwiczeń i praktyki.
• Praktyczne wdrożenie w środowisku live-lab.

Opcje dostosowywania kursu

• Aby zamówić niestandardowe szkolenie dla tego kursu, skontaktuj się z nami.

W tym instruktażowym szkoleniu na żywo w Polsce uczestnicy dowiedzą się, jak zbudować Data Vault.

Po zakończeniu tego szkolenia uczestnicy będą w stanie

• Zrozumienie architektury i koncepcji projektowych stojących za Data Vault 2.0 oraz jego interakcji z Big Data, NoSQL i AI.
• Używanie technik składowania danych w celu umożliwienia audytu, śledzenia i inspekcji danych historycznych w hurtowni danych.
• Rozwijanie spójnego i powtarzalnego procesu ETL (Extract, Transform, Load).
• Budowanie i wdrażanie wysoce skalowalnych i powtarzalnych hurtowni.

Ten kurs jest przeznaczony dla inżynierów i decydentów pracujących w eksploracji danych i odkrywaniu wiedzy.

Dowiesz się, jak tworzyć efektywne wykresy oraz sposoby prezentowania i przedstawiania danych w sposób, który spodoba się decydentom i pomoże im zrozumieć ukryte informacje.

Szkolenie na żywo prowadzone przez instruktora (na miejscu lub zdalnie) jest przeznaczone dla analityków danych, którzy chcą używać Excel do eksploracji danych.

• Pod koniec tego szkolenia uczestnicy będą w stanie:
• Eksplorować dane za pomocą programu Excel w celu eksploracji i analizy danych.
• Używać Microsoft algorytmów do eksploracji danych.
• Zrozumieć koncepcje eksploracji danych w programie Excel.

Szkolenie na żywo prowadzone przez instruktora (na miejscu lub zdalnie) jest przeznaczone dla początkujących i średniozaawansowanych analityków danych i naukowców zajmujących się danymi, którzy chcą używać Weka do wykonywania zadań eksploracji danych.

Po zakończeniu tego szkolenia uczestnicy będą w stanie

• Instalacja i konfiguracja Weka.
• Zrozumienie środowiska Weka i środowiska pracy.
• Wykonywanie zadań eksploracji danych przy użyciu Weka.

R to darmowy język programowania o otwartym kodzie źródłowym do obliczeń statystycznych, analizy danych i grafiki. R jest używany przez rosnącą liczbę menedżerów i analityków danych w korporacjach i środowiskach akademickich. R posiada szeroką gamę pakietów do eksploracji danych.

Big data to zbiory danych, które są tak obszerne i złożone, że tradycyjne aplikacje do przetwarzania danych nie są w stanie sobie z nimi poradzić. Wyzwania związane z dużymi zbiorami danych obejmują przechwytywanie danych, przechowywanie danych, analizę danych, wyszukiwanie, udostępnianie, przesyłanie, wizualizację, zapytania, aktualizację i prywatność informacji.

Celem kursu jest umożliwienie uczestnikom opanowania podstaw języka R i pracy z danymi.

Format kursu

Kurs rozpoczyna się od wprowadzenia do świata Process Mining. Omawiamy podstawowe narzędzia do odkrywania i modelowania procesów w oparciu o surowe dane z dzienników zdarzeń. Kurs skupia się wprowadzeniu pojęć z dziedziny Process Mining oraz możliwych zastosowaniach. Studia przypadków z życia codziennego analizowane są w formie ćwiczeń przy użyciu platform open source m.in. ProM.