Szkolenia Knowledge Discovery in Databases (KDD) w Słupsk
Lokalne, prowadzone przez instruktora kursy szkoleniowe na żywo w zakresie odkrywania wiedzy w bazach danych (KDD) demonstrują poprzez interaktywną praktyczną praktykę procesy związane z KDD i sposoby wdrażania tych procesów. Szkolenie KDD jest dostępne jako "szkolenie online na żywo" lub "szkolenie na żywo na miejscu". Szkolenie na żywo online (inaczej "zdalne szkolenie na żywo") odbywa się za pomocą interaktywnego, zdalnego pulpitu . Szkolenie na żywo na miejscu może odbywać się lokalnie w siedzibie klienta w Słupsk lub w korporacyjnych centrach szkoleniowych NobleProg w Słupsk. NobleProg — Twój lokalny dostawca szkoleń
Sala szkoleniowa położona jest zaledwie 3 kilometry od centrum miasta. Jest to dogodna lokalizacja, która umożliwia łatw...
Sala szkoleniowa położona jest zaledwie 3 kilometry od centrum miasta. Jest to dogodna lokalizacja, która umożliwia łatwy dostęp zarówno dla mieszkańców miasta, jak i osób przybywających spoza niego. Dla podróżujących koleją, stacja kolejowa Słupsk Północny znajduje się zaledwie 450 metrów od obiektu. Dla osób preferujących podróżowanie autobusem, tuż przed obiektem znajduje się przystanek autobusowy. Całość wyposażenia sali została starannie dobrana, aby zapewnić funkcjonalność, wygodę i sprzyjający atmosferze rozwój podczas prowadzenia różnorodnych szkoleń.
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.