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 netto za uczestnika

Opinie uczestników (5)

Propozycje terminów

Powiązane Kategorie