SPSS Modeler Training Course

Αυτή η ζωντανή εκπαίδευση υπό την καθοδήγηση εκπαιδευτών στο Ελλάδα (διαδικτυακό ή επιτόπου) απευθύνεται σε αναλυτές δεδομένων που επιθυμούν να προγραμματίσουν με το R σε SAS για ανάλυση συμπλέγματος.

Με το τέλος αυτής της εκπαίδευσης, οι συμμετέχοντες θα είναι σε θέση:

• Χρησιμοποιήστε την ανάλυση συστάδων για εξόρυξη δεδομένων
• Κύρια σύνταξη R για λύσεις ομαδοποίησης.
• Εφαρμογή ιεραρχικής και μη ιεραρχικής ομαδοποίησης.
• Λάβετε αποφάσεις βάσει δεδομένων για να βοηθήσετε στη βελτίωση των επιχειρηματικών λειτουργιών.

Κοινό

Αν προσπαθήσετε να κατανοήσετε τα δεδομένα στα οποία έχετε πρόσβαση ή θέλετε να αναλύσετε μη δομημένα δεδομένα που είναι διαθέσιμα στο διαδίκτυο (όπως το Twitter, το Linked in, κ.λπ.), αυτό το μάθημα απευθύνεται σε εσάς.

Στόχος είναι κυρίως οι υπεύθυνοι λήψης αποφάσεων και οι άνθρωποι που πρέπει να επιλέξουν ποια δεδομένα αξίζει να συλλέξουν και τι αξίζει να αναλύσουμε.

Δεν στοχεύει στους ανθρώπους να διαμορφώσουν τη λύση, αλλά αυτοί θα επωφεληθούν από τη μεγάλη εικόνα.

Λειτουργία παράδοσης

Κατά τη διάρκεια του μαθήματος οι εκπρόσωποι θα παρουσιαστούν με παραδείγματα εργασίας για τις περισσότερες τεχνολογίες ανοιχτού κώδικα.

Οι σύντομες διαλέξεις θα ακολουθούνται από παρουσίαση και απλές ασκήσεις από τους συμμετέχοντες

Το περιεχόμενο και το λογισμικό που χρησιμοποιήθηκαν

Όλο το λογισμικό που χρησιμοποιείται ενημερώνεται κάθε φορά που εκτελείται το μάθημα, έτσι ελέγχουμε τις πιο πρόσφατες εκδόσεις.

Καλύπτει τη διαδικασία από την απόκτηση, τη μορφοποίηση, την επεξεργασία και την ανάλυση των δεδομένων, για να εξηγήσει πώς αυτοματοποιείται η διαδικασία λήψης αποφάσεων με τη μηχανική μάθηση.

Σκοπός:

Οι εκπρόσωποι μπορούν να αναλύσουν μεγάλα σύνολα δεδομένων, να εξάγουν μοτίβα, να επιλέξουν τη σωστή μεταβλητή που επηρεάζει τα αποτελέσματα, έτσι ώστε να προβλέπεται ένα νέο μοντέλο με προγνωστικά αποτελέσματα.

Το μάθημα μπορεί να παρέχεται με οποιαδήποτε εργαλεία, συμπεριλαμβανομένων δωρεάν λογισμικού και εφαρμογών εξόρυξης δεδομένων ανοιχτού κώδικα

Αυτή η καθοδηγούμενη από εκπαιδευτές, ζωντανή εκπαίδευση (επιτόπια ή απομακρυσμένη) απευθύνεται σε αναλυτές δεδομένων και επιστήμονες δεδομένων που επιθυμούν να εφαρμόσουν πιο προηγμένες τεχνικές ανάλυσης δεδομένων για εξόρυξη δεδομένων χρησιμοποιώντας Python .

Μέχρι τη λήξη αυτής της εκπαίδευσης, οι συμμετέχοντες θα μπορούν:

• Να κατανοήσουν σημαντικούς τομείς της εξόρυξης δεδομένων, συμπεριλαμβανομένης της εξόρυξης κανόνων συσχέτισης, της ανάλυσης συναισθήματος κειμένου, της αυτόματης περίληψης κειμένου και της ανίχνευσης ανωμαλιών δεδομένων.
• Να συγκρίνουν και να εφαρμόσουν διάφορες στρατηγικές για την επίλυση προβλημάτων εξόρυξης δεδομένων του πραγματικού κόσμου.
• Να κατανοήσουν και να ερμηνεύσουν τα αποτελέσματα. 

Μορφή του μαθήματος

• Διαδραστική διάλεξη και συζήτηση.
• Πολλές ασκήσεις και πρακτική.
• Εφαρμογή πρακτικής σε ένα ζωντανό εργαστηριακό περιβάλλον.

Επιλογές προσαρμογής μαθημάτων

• Για να ζητήσετε μια προσαρμοσμένη εκπαίδευση για αυτό το μάθημα, παρακαλούμε επικοινωνήστε μαζί μας για να το κανονίσετε.

R είναι μια ελεύθερη γλώσσα προγραμματισμού ανοικτού κώδικα για στατιστικούς υπολογιστές, ανάλυση δεδομένων και γραφικά. R χρησιμοποιείται από έναν αυξανόμενο αριθμό διαχειριστών και αναλυτών δεδομένων μέσα σε εταιρείες και ακαδημαϊκούς κύκλους. Το R διαθέτει μια μεγάλη ποικιλία πακέτων για την εξόρυξη δεδομένων.

Σε αυτή τη ζωντανή εκπαίδευση που καθοδηγείται από εκπαιδευτές στο Ελλάδα, οι συμμετέχοντες θα μάθουν πώς να δημιουργούν ένα Data Vault.

Με το τέλος αυτής της εκπαίδευσης, οι συμμετέχοντες θα είναι σε θέση:

• Κατανοήστε τις έννοιες της αρχιτεκτονικής και του σχεδιασμού πίσω από το Data Vault 2.0 και την αλληλεπίδρασή του με τα Big Data, NoSQL και AI.
• Χρησιμοποιήστε τεχνικές αποθήκευσης δεδομένων για να ενεργοποιήσετε τον έλεγχο, την ανίχνευση και την επιθεώρηση ιστορικών δεδομένων σε μια αποθήκη δεδομένων.
• Αναπτύξτε μια συνεπή και επαναλαμβανόμενη διαδικασία ETL (Extract, Transform, Load).
• Κατασκευάστε και αναπτύξτε αποθήκες υψηλής κλιμάκωσης και επαναλήψεως.

Αυτό το μάθημα προορίζεται για μηχανικούς και υπεύθυνους λήψης αποφάσεων που εργάζονται στην εξόρυξη δεδομένων και την ανακάλυψη γνώσεων.

Θα μάθετε πώς μπορείτε να δημιουργήσετε αποτελεσματικά οικόπεδα και τρόπους για να παρουσιάσετε και να εκπροσωπήσετε τα δεδομένα σας με τρόπο που θα προσελκύσει τους υπεύθυνους λήψης αποφάσεων και θα τους βοηθήσει να καταλάβουν τις κρυφές πληροφορίες.

Αυτή η ζωντανή εκπαίδευση υπό την καθοδήγηση εκπαιδευτών στο Ελλάδα (διαδικτυακό ή επιτόπου) απευθύνεται σε επιστήμονες δεδομένων που επιθυμούν να χρησιμοποιήσουν το Excel για εξόρυξη δεδομένων.

• Με το τέλος αυτής της εκπαίδευσης, οι συμμετέχοντες θα είναι σε θέση:
• Εξερευνήστε δεδομένα με το Excel για να πραγματοποιήσετε εξόρυξη και ανάλυση δεδομένων.
• Χρησιμοποιήστε αλγόριθμους Microsoft για εξόρυξη δεδομένων.
• Κατανόηση των εννοιών στην εξόρυξη δεδομένων Excel.

Αυτή η ζωντανή εκπαίδευση υπό την καθοδήγηση εκπαιδευτών στο Ελλάδα (διαδικτυακό ή επιτόπου) απευθύνεται σε αρχάριους έως μεσαίου επιπέδου αναλυτές δεδομένων και επιστήμονες δεδομένων που επιθυμούν να χρησιμοποιήσουν το Weka για την εκτέλεση εργασιών εξόρυξης δεδομένων.

Με το τέλος αυτής της εκπαίδευσης, οι συμμετέχοντες θα είναι σε θέση:

• Εγκαταστήστε και διαμορφώστε το Weka.
• Κατανοήστε το περιβάλλον Weka και τον πάγκο εργασίας.
• Εκτελέστε εργασίες εξόρυξης δεδομένων χρησιμοποιώντας το Weka.

Η R είναι μια ελεύθερη γλώσσα προγραμματισμού ανοιχτού κώδικα για στατιστικούς υπολογισμούς, ανάλυση δεδομένων και γραφικά. Το R χρησιμοποιείται από έναν αυξανόμενο αριθμό διευθυντών και αναλυτών δεδομένων σε εταιρείες και ακαδημαϊκό κόσμο. Το R διαθέτει μεγάλη ποικιλία πακέτων για εξόρυξη δεδομένων.

Τα μεγάλα δεδομένα είναι σύνολα δεδομένων που είναι τόσο ογκώδη και περίπλοκα που το παραδοσιακό λογισμικό εφαρμογών επεξεργασίας δεδομένων είναι ανεπαρκές για την αντιμετώπισή τους. Οι μεγάλες προκλήσεις δεδομένων περιλαμβάνουν τη συλλογή δεδομένων, την αποθήκευση δεδομένων, την ανάλυση δεδομένων, την αναζήτηση, την κοινή χρήση, τη μεταφορά, την οπτικοποίηση, την αναζήτηση, την ενημέρωση και την προστασία της ιδιωτικής ζωής των πληροφοριών.

Αυτή η εκπαιδευτική μάθηση σε ζωντανό μέρος (μέσω διαδίκτου ή στο χώρο της εταιρείας) στο Ελλάδα, προσβλέπει σε εισαγωγικά επιπέδου επαγγελματίες που θέλουν να αστυγείτονες τις βασικές εφαρμογές της R και πώς να δουλεύουν με δεδομένα.

Στο τέλος αυτής της εκπαίξεως, οι συμμετέχοντες θα μπορέσουν να:

• Κατανοήσουν το περιβάλλον προγραμματισμού R και τη διεπαφή RStudio.
• Εισάγουν, επεξεργάζονται και διερευνούν σημειώσεις δεδομένων χρησιμοποιώντας πρότυπα R και πακέτα.
• Εκτελούν βασική στατιστική ανάλυση και εγγραφή δεδομένων.
• Παράγουν προβολές χρησιμοποιώντας κόμβο R και ggplot2.
• Διαχειρίζονται εργασιακούς χώρους, σκέλη και πακέτα αποτελεσματικά.

KNIME πλατφόρμα KNIME Analytics είναι μια κορυφαία επιλογή ανοιχτού κώδικα για την καινοτομία που βασίζεται σε δεδομένα, βοηθώντας σας να ανακαλύψετε τις δυνατότητες που είναι κρυμμένες στα δεδομένα σας, τα ορυχεία για νέες ιδέες ή να προβλέψετε νέα συμβόλαια μελλοντικής εκπλήρωσης. Με περισσότερα από 1000 ενότητες, εκατοντάδες έτοιμα για εκτέλεση παραδείγματα, πλήρες εύρος ολοκληρωμένων εργαλείων και την ευρεία επιλογή προηγμένων αλγορίθμων, η πλατφόρμα KNIME Analytics είναι η τέλεια εργαλειοθήκη για οποιονδήποτε επιστήμονα δεδομένων και επιχειρηματικό αναλυτή.

Αυτό το μάθημα για την πλατφόρμα KNIME Analytics είναι μια ιδανική ευκαιρία για αρχάριους, προχωρημένους χρήστες και KNIME εμπειρογνώμονες που θα παρουσιαστούν στο KNIME , για να μάθουν πώς να το χρησιμοποιούν αποτελεσματικότερα και πώς να δημιουργήσουν σαφείς και ολοκληρωμένες αναφορές με βάση τις KNIME εργασίας του KNIME

Η εκπαίδευση "Analytics Platform KNIME" προσφέρει μια ολοκληρωμένη επισκόπηση αυτής της δωρεάν πλατφόρμας ανάλυσης δεδομένων. Το πρόγραμμα περιλαμβάνει μια εισαγωγή στην επεξεργασία και ανάλυση δεδομένων, την εγκατάσταση και τη διαμόρφωση KNIME, τη δημιουργία ροής εργασιών, τη μεθοδολογία για τη δημιουργία επιχειρηματικών μοντέλων και τη μοντελοποίηση δεδομένων. Το μάθημα καλύπτει επίσης προηγμένα εργαλεία ανάλυσης δεδομένων, εισαγωγή και εξαγωγή ροής εργασιών, ενοποίηση εργαλείων, διεργασίες ETL, εξόρυξη δεδομένων, οπτικοποίηση, επεκτάσεις και ενοποιήσεις με εργαλεία όπως R, Java, Python, Gephi, Neo4j. Το συμπέρασμα περιλαμβάνει μια επισκόπηση της αναφοράς, της ενοποίησης με το BIRT και το KNIME WebPortal.