Formation Data Mining en Waterloo

Cette formation en direct avec instructeur en <loc> ; (en ligne ou sur site) est destinée aux analystes de données et aux data scientists de niveau débutant à intermédiaire qui souhaitent utiliser Weka pour effectuer des tâches d'exploration de données. A l'issue de cette formation, les participants seront capables de :

• Installer et configurer Weka.
• Comprendre l'environnement Weka et le workbench.
• Exécuter des tâches d'exploration de données à l'aide de Weka.

Cette formation en direct avec instructeur (en ligne ou sur site) s'adresse aux analystes de données ou à toute personne souhaitant utiliser SPSS Modeler pour effectuer des activités d'exploration de données. A l'issue de cette formation, les participants seront capables de :

• Comprendre les principes fondamentaux de l'exploration de données.

La découverte de connaissances dans les bases de données (KDD) est le processus de découverte de connaissances utiles à partir d’une collection de données. Les applications réelles pour cette technique de minage de données comprennent le marketing, la détection de fraudes, les télécommunications et la fabrication. Dans ce cours guidé par l'instructeur, en direct, nous introduisons les processus impliqués dans le KDD et effectuons une série d'exercices pour pratiquer la mise en œuvre de ces processus. Audience

• Analystes de données ou toute personne intéressée à apprendre à interpréter les données pour résoudre les problèmes

Le format du cours

• Après une discussion théorique de KDD, l'instructeur présentera des cas de vie réelle qui demandent l'application de KDD pour résoudre un problème. Les participants prépareront, sélectionneront et nettoyeront des ensembles de données et utiliseront leurs connaissances antérieures sur les données pour proposer des solutions basées sur les résultats de leurs observations.

Cette formation en <loc> ; (en ligne ou sur site) est destinée aux data scientists qui souhaitent utiliser Excel pour l'exploration de données.

• A la fin de cette formation, les participants seront capables de :
• Explorer les données avec Excel pour effectuer des analyses de données.
• Explorer les données avec Excel pour effectuer l'exploration et l'analyse des données.
• Utiliser Microsoft algorithmes pour l'exploration de données.
• Comprendre les concepts de l'exploration de données dans Excel.

L'objectif du cours est de permettre aux participants d'acquérir une maîtrise du travail avec le langage SQL dans la base de données Oracle pour l'extraction de données au niveau intermédiaire.

Cette formation en direct (en ligne ou sur site) s'adresse aux analystes de données qui souhaitent programmer avec R en SAS pour l'analyse de clusters. A l'issue de cette formation, les participants seront capables de :

• Utiliser l'analyse de cluster pour l'exploration de données
• Maîtriser la syntaxe R pour les solutions de clustering.
• Mettre en œuvre le clustering hiérarchique et non hiérarchique.
• Prendre des décisions basées sur les données afin d'améliorer les opérations de l'entreprise.

Public Si vous essayez de comprendre les données auxquelles vous avez accès ou souhaitez analyser des données non structurées disponibles sur le réseau (comme Twitter, Linked in, etc.), ce cours est pour vous. Il s’adresse principalement aux décideurs et aux personnes qui doivent choisir les données qui méritent d’être collectées et celles qui méritent d’être analysées. Cela ne vise pas les personnes qui configurent la solution, ces personnes bénéficieront d'une vue d'ensemble. Mode de livraison Pendant le cours, des exemples concrets de technologies principalement open source seront présentés aux délégués. De courtes conférences seront suivies de présentations et d'exercices simples des participants. Contenu et logiciel utilisés Tous les logiciels utilisés sont mis à jour à chaque exécution du cours, nous vérifions donc les dernières versions possibles. Il couvre le processus d'obtention, de formatage, de traitement et d'analyse des données, afin d'expliquer comment automatiser le processus de prise de décision avec l'apprentissage automatique.

Objectif: Les délégués seront en mesure d'analyser les grands ensembles de données, d'en extraire les modèles, de choisir la bonne variable ayant une incidence sur les résultats, de sorte qu'un nouveau modèle soit prévu avec des résultats prédictifs .

Le cours peut être fourni avec tous les outils, y compris des logiciels gratuits d'exploration de données open source et des applications

Cette formation en direct, animée par un instructeur (sur site ou à distance), est destinée aux analystes de données et aux scientifiques qui souhaitent mettre en œuvre des techniques d'analyse de données plus avancées pour l'exploration de données à l'aide de Python . À la fin de cette formation, les participants seront en mesure de:

• Comprenez les domaines importants de l'exploration de données, y compris l'exploration de règles d'association, l'analyse de sentiment de texte, la synthèse automatique de texte et la détection d'anomalies de données.
• Comparez et implémentez diverses stratégies pour résoudre des problèmes d’exploration de données dans le monde réel.
• Comprendre et interpréter les résultats.

Format du cours

• Conférence interactive et discussion.
• Beaucoup d'exercices et de pratique.
• Mise en œuvre pratique dans un environnement de laboratoire réel.

Options de personnalisation du cours

• Pour demander une formation personnalisée pour ce cours, veuillez nous contacter pour organiser cela.

R est un langage de programmation gratuit à source ouverte pour l'informatique statistique, l'analyse de données et les graphiques. R est utilisé par un nombre croissant de gestionnaires et d'analystes de données au sein de sociétés et d'universités. R propose une grande variété de packages pour l'exploration de données.

Dans cette formation en direct, dirigée par un instructeur, les participants apprendront à construire un Data Vault. A l'issue de cette formation, les participants seront capables de :

• Comprendre l'architecture et les concepts de conception derrière Data Vault 2.0, et son interaction avec le Big Data, le NoSQL et l'IA.
• Utiliser les techniques de mise en voûte des données pour permettre l'audit, le traçage et l'inspection des données historiques dans un entrepôt de données.
• Développer un processus ETL (Extract, Transform, Load) cohérent et reproductible.
• Construire et déployer des entrepôts hautement évolutifs et reproductibles.

Ce cours est destiné aux ingénieurs et aux décideurs travaillant dans l’exploration de données et l’exploration de connaissances. Vous apprendrez à créer des parcelles de terrain efficaces et à présenter et à représenter vos données de manière à attirer les décideurs et à les aider à comprendre les informations cachées.

R  est un langage de programmation open-source gratuit pour la comptabilité statistique, l'analyse des données et les graphiques. La recherche est utilisée par un nombre croissant de gestionnaires et d'analystes de données à l'intérieur des sociétés et de l'académie. R a une grande variété de paquets pour l'exploitation de données.

Les données volumineuses sont des ensembles de données si volumineux et complexes qu'un logiciel de traitement de données traditionnel ne permet pas de les traiter. Les défis du Big Data incluent la capture, le stockage, l'analyse, la recherche, le partage, le transfert, la visualisation, l'interrogation, la mise à jour et la confidentialité des informations.

L'objectif du cours est de permettre aux participants d'acquérir une maîtrise des bases de R et de travailler avec des données.

KNIME Analytics Platform est l'une des principales options open source pour l'innovation pilotée par les données. Elle vous permet de découvrir le potentiel caché dans vos données, d'explorer de nouvelles informations ou de prévoir de nouveaux futurs. Avec plus de 1000 modules, des centaines d'exemples prêts à l'emploi, une gamme complète d'outils intégrés et le plus vaste choix d'algorithmes avancés disponibles, KNIME Analytics Platform est la boîte à outils idéale pour tout informaticien ou analyste métier. Cette formation pour KNIME Analytics Platform est une occasion idéale pour les débutants, les utilisateurs expérimentés et les experts KNIME de se familiariser avec KNIME , d'apprendre à l'utiliser plus efficacement et à créer des rapports clairs et complets basés sur les workflows de KNIME

La formation "KNIME Analytics Platform" offre une vue d'ensemble de cette plateforme gratuite d'analyse de données. Le programme couvre une introduction au traitement et à l'analyse des données, l'installation et la configuration de KNIME, la création de flux de travail, les méthodologies de modélisation d'entreprise et la modélisation des données. Le cours aborde également les outils avancés d'analyse de données, l'importation et l'exportation de flux de travail, l'intégration d'outils, les processus ETL, l'exploration de données, la visualisation, les extensions et les intégrations avec des outils tels que R, Java, Python, Gephi, Neo4j. La conclusion comprend une discussion sur les rapports, l'intégration avec BIRT et KNIME WebPortal.

MonetDB est une base de données open-source qui a été le premier à utiliser la technologie de magasin de colonnes. Dans cette formation en direct animée par un instructeur, les participants apprendront à utiliser MonetDB et à en tirer le meilleur parti. À la fin de cette formation, les participants seront en mesure de:

• Comprendre MonetDB et ses fonctionnalités
• Installer et démarrer avec MonetDB
• Explorer et effectuer différentes fonctions et tâches dans MonetDB
• Accélérer la livraison de leur projet en maximisant les capacités de MonetDB

Public

• Développeurs
• Experts techniques

Format du cours

• Partie de conférence, partie de discussion, exercices et exercices intensifs

R est un langage de programmation gratuit à source ouverte pour l'informatique statistique, l'analyse de données et les graphiques. R est utilisé par un nombre croissant de gestionnaires et d'analystes de données au sein de sociétés et d'universités. R a également trouvé des adeptes parmi les statisticiens, ingénieurs et scientifiques sans compétences en programmation informatique et qui le trouvent facile à utiliser. Sa popularité est due à l'utilisation croissante de l'extraction de données pour divers objectifs, tels que fixer les prix des annonces, trouver plus rapidement de nouveaux médicaments ou affiner les modèles financiers. R propose une grande variété de packages pour l'exploration de données.

Go al: Apprendre à travailler avec SPSS au niveau de l'indépendance Les destinataires: Les analystes, chercheurs, scientifiques, étudiants et tous ceux qui souhaitent acquérir la capacité d'utiliser le progiciel SPSS et apprendre les techniques d'extraction de données populaires

L'exploration de processus, ou ABPD (Automated Business Process Discovery), est une technique qui applique des algorithmes aux journaux d'événements afin d'analyser les processus métier. L'exploration de processus va au-delà du stockage et de l'analyse des données; il relie les données aux processus et fournit un aperçu des tendances et des modèles qui affectent l'efficacité des processus. Format du cours

• Le cours commence par un aperçu des techniques les plus couramment utilisées pour l'exploration de processus. Nous discutons des divers algorithmes et outils de découverte de processus utilisés pour découvrir et modéliser des processus basés sur des données d'événements brutes. Des études de cas réels sont examinées et des ensembles de données analysés à l'aide du cadre à source ouverte ProM.